提示即数据：用大模型生成测试数据靠谱吗？

测试数据，何时不再“手动打怪”？

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测试工程师的日常，很大一部分都耗在“造数”这件事上。从接口测试的 JSON 数据，到性能压测的用户样本，再到异常路径测试中的边缘输入，数据构造不仅繁琐，还容易遗漏。尤其在需求快速迭代、测试时间压缩的背景下，“写代码造数据”逐渐成为瓶颈。

随着大语言模型（LLM）的应用拓展，一种新思路逐渐浮出水面：我们是否可以通过提示词，像与人对话一样，直接让模型生成所需测试数据？

LLM不是魔法，但它懂“套路”

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LLM 本质上是生成文本的强大工具，它擅长理解上下文、模仿结构、组合内容，而这三项能力，恰好与“结构化测试数据”的需求天然契合。

换句话说，只要提示得当，模型可以像一个熟练的开发者一样，为你自动构建符合规则的数据结构。这对测试人员来说，无疑是生产效率的一次跃升。

但 LLM 并不是“心灵感应”，想要让它稳定、精准地产出数据，我们必须通过清晰的提示，让模型明确你要什么、格式怎么定义、范围有哪些限制。换句话说：提示工程（Prompt Engineering）才是掌握这项能力的关键。

提示写得准，数据才能稳

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让我们换个角度来看，假设你需要测试用户注册接口，接口结构大致如下：用户名、邮箱、年龄、是否已验证、兴趣爱好等。传统方式可能是：

“请生成5个用户注册信息，包含用户名、邮箱、年龄、是否验证、兴趣等字段。”

模型确实会输出一些东西，但格式可能不一致，字段可能缺失，类型也可能出错。于是我们尝试使用更结构化的提示，例如：

你是一个 JSON 数据生成器。请生成一个包含 5 个用户对象的 JSON 数组。在输出前请确保对象数量为 5。字段规范如下，每行格式为：字段名 | 数据类型 | 限定值或范围% username | string | random% email | string | random email% age | integer | 18 to 65% verified | boolean | true or false% interests | array[string] | 'reading', 'sports', 'music'

通过这样的提示，我们明确告诉模型每个字段应是什么类型、有什么取值范围、应该返回几个对象，以及返回的整体格式。这种方式不仅大大提升了生成结果的可控性，也降低了“幻觉”风险。

一些“聪明”的细节

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通过实践我们发现，LLM 对这种结构清晰的提示响应相当出色。字段类型、布尔值、枚举范围都能准确满足要求。但仍有几个需要注意的小问题：

email 字段往往是通用格式

模型会倾向生成以 example.com 结尾的地址，需要额外过滤或替换为测试专用邮箱。

字段间缺乏语义关联

比如 age = 60 时兴趣仍是“滑板”，虽然技术上没问题，但业务上显得不合逻辑。这种情况需要在提示中增加“字段之间的逻辑关联”。

兴趣列表可能重复或超出枚举值

如果提示不够约束，模型有可能自由发挥，导致输出不一致。

这些问题并非 LLM 的“失误”，而是因为我们没给它“足够规则”。LLM 并不理解数据的业务语义，它只是根据语言模式生成内容，清晰、完整、结构化的提示就是“打地基”的关键。

测试人员的新技能点？

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借助提示驱动的测试数据生成，不仅可以提升工作效率，更逐渐改变了测试人员的角色。

从“手动造数的人”，变成“规则设计者”；从“字段填空者”，变成“提示驱动者”。

这背后，其实是测试能力结构的微妙变化。提示工程不再是自然语言的偶然技巧，而是一种需要训练与积累的“准编程能力”。它要求测试人员具备：

结构化表达能力

逻辑推演能力

精简信息传达的能力

而这些能力恰好是未来智能化测试所必备的核心素养。

并非所有数据都适合模型生成

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虽然 LLM 在数据生成方面表现出色，但并非所有场景都适合使用它。比如：

业务逻辑复杂的数据结构

如订单依赖库存状态、权限依赖用户角色等，模型无法自动理解这些数据之间的依赖关系。

严格脱敏或真实历史数据场景

模型生成的内容不可用于生产或分析场景，仅适合测试目的。

需要可追溯、版本一致性的数据集

模型输出结果具有随机性，不适合用于每次一致的回归测试。

因此，最合适的使用场景应是：中等复杂度、结构清晰、快速试错、非生产环境的测试数据构建。

测试新范式，提示是入口

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测试数据生成一直是自动化测试流程中的“最后一公里”，也是最容易被低估的环节。大语言模型的到来，为这块短板提供了一种“自然语言编程”的解法。

写提示，生成数据，看似简单，实则是一种新的测试范式的起点。它既降低了工具门槛，也提高了表达自由度，更关键的是让测试人员真正掌控了数据生成的逻辑。

那么，下次造测试数据之前，不妨先写一个提示试试。

你会发现，数据不是写出来的，而是“对话”出来的。

看过就

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