自动化需求解析与测试用例生成：提升效率的黑科技来了(代码开源)

介绍一款基于Streamlit开发的自动化测试工具Autogen_demo，它能通过AI技术简化需求分析与测试用例生成流程，具体功能如下：

核心功能：

需求解析

支持上传PDF/Word文档或直接输入文本内容

系统自动提取关键需求信息，生成结构化数据

需求管理

内置数据库实现需求文档的存储与版本控制

提供关键词检索功能，支持历史需求快速定位

测试用例生成

功能验证流程

边界条件测试

异常场景覆盖

基于需求自动生成包含以下维度的测试方案：

支持导出为Excel、Markdown或JSON格式，适用于不同场景

使用价值：

减少人工编写测试用例的时间成本

通过标准化模板避免测试遗漏

支持团队协作与需求版本追溯

该系统适用于软件开发和测试环节，尤其适合需要快速迭代的敏捷开发团队。

系统架构说明：

该工具采用模块化架构设计，主要包含以下技术组件：

功能模块划分

数据模型层：定义需求与测试用例的结构化标准

数据库模块：实现需求文档的持久化存储与版本管理

文档解析器：处理PDF/Word格式文档的语义分析

测试生成引擎：基于AI模型自动化构建测试方案

异步处理框架：提升系统响应速度与并发能力

交互设计

使用Streamlit搭建Web操作界面

提供三步标准化操作流程：

界面包含可视化进度提示与错误校验机制

需求上传/输入

数据库检索与管理

测试用例配置与导出

技术特点：

各模块通过标准接口通信，支持独立升级扩展

采用分层架构设计，分离业务逻辑与数据存储

基于配置文件的参数化设置，适应不同测试规范

内置操作指引和文档说明，降低学习成本

该架构在保证系统灵活性的同时，通过预置模板和引导式操作简化用户交互，适合不同技术背景的测试人员使用。

autogen_demo/

├── app.py          # 重构后的主应用入口

├── main.py         # 向后兼容入口（通过导入app.py实现）

├── database.py     # 数据库操作模块

├── core/           # 核心服务层

│   ├── pdf_service.py         # PDF处理服务

│   ├── testcase_service.py    # 测试用例服务

│   ├── requirement_service.py # 需求服务

│   └── ui_service.py          # UI组件服务

├── modules/        # 功能模块

│   ├── export_utils.py        # 导出功能

│   ├── pdf_processor.py       # PDF处理

│   └── ui_components.py       # UI组件

├── agents/         # AI代理模块

│   ├── test_case_generator.py         # 测试用例生成

│   └── requirement_analysis_generator.py  # 需求分析生成

├── models/         # 数据模型

│   └── data_models.py         # 数据模型定义

├── config/         # 配置

│   └── llm_config.py          # LLM配置

└── data/           # 数据存储目录

适用场景说明：

该工具主要服务于软件研发全流程，针对不同角色提供以下解决方案：

1. 开发人员应用

自动化生成基础测试框架，减少重复劳动

通过标准模板确保测试完整性，降低人为疏漏

支持快速验证核心功能，专注业务逻辑开发

2. 测试工程师应用

系统化构建多维度测试方案（功能/边界/异常）

提供可追溯的测试基线，便于回归测试

导出标准化用例文档，提升团队协作效率

3. 需求分析师应用

结构化存储历史需求文档，建立可检索知识库

支持需求版本对比与变更追踪

通过语义关联快速定位相关需求项

跨团队协作价值：

统一需求与测试的标准化表述

实现需求-测试双向追溯链

降低不同岗位间的沟通成本

该工具适用于敏捷开发、持续集成等需要快速迭代的研发场景，能有效提升从需求分析到测试验收的全流程效率。

技术选型考量因素：

自动化流程优化

集成NLP技术实现需求文档智能解析

通过算法模型自动化生成合规测试方案

实测效率较人工处理提升5-8倍

质量保障机制

正向功能路径

边界值临界点

异常处理流程

内置符合ISTQB标准的测试模板

三重校验逻辑确保覆盖：

系统兼容性设计

Excel（适合非技术人员查阅）

Markdown（便于技术文档整合）

JSON（适配自动化测试流水线）