一、背景

在当今快速迭代的软件开发环境中，测试工程师面临着日益复杂的测试任务和紧迫的时间压力。DeepSeek作为一种先进的AI工具，为测试工程师提供了强大的支持，帮助他们在效能提升等方面实现突破。本文将详细介绍DeepSeek在测试工程师日常工作中的应用技巧，并通过实际例子和场景说明，展示如何充分利用DeepSeek提升测试效率和质量。

二、DeepSeek在测试效能进阶中的应用

2.1 文档智能生成

场景说明：测试文档的编写是测试工程师的重要任务，DeepSeek可以帮助快速生成专业级文档。

eg：

假设我们需要编写一份测试报告。我们可以使用以下提示词：

将以下测试结果数据转化为ISTQB标准测试报告，重点突出风险项和优化建议：1. 测试用例总数：1002. 通过用例数：903. 失败用例数：104. 缺陷总数：155. 高风险缺陷：5

DeepSeek将生成如下测试报告：

1. 概述

本报告总结了 [项目名称] 的测试活动结果，测试周期为 [开始日期] 至 [结束日期]。测试范围涵盖 [测试范围描述]。

2. 测试结果摘要

指标	数量
测试用例总数	100
通过用例数	90
失败用例数	10
缺陷总数	15
高风险缺陷	5

3. 风险分析

• 高风险缺陷数量较多 (5个): 这些缺陷可能导致系统严重故障，影响核心功能或用户体验。需要优先修复并进行回归测试。

• 失败用例占比 10%: 虽然通过率较高，但失败用例数量仍不容忽视，需要进一步分析失败原因，确定是测试用例设计问题还是真实缺陷。

4. 优化建议

• 加强测试用例设计:

  • 针对高风险功能模块，设计更全面、细致的测试用例，提高测试覆盖率。

  • 使用边界值分析、等价类划分等测试设计技术，提高测试用例的有效性。

• 提高缺陷修复效率:

  • 优先修复高风险缺陷，并进行严格的回归测试。

  • 分析缺陷根本原因，避免类似问题再次发生。

• 引入自动化测试:

  • 对于重复性高、稳定性强的测试用例，可以考虑引入自动化测试，提高测试效率。

• 加强测试团队沟通协作:

  • 定期组织测试团队进行测试用例评审，分享测试经验，提高测试质量。

5. 结论

本次测试活动共发现 15 个缺陷，其中 5 个为高风险缺陷。测试团队已将所有缺陷提交至缺陷管理系统，并建议开发团队优先修复高风险缺陷。通过加强测试用例设计、提高缺陷修复效率、引入自动化测试等措施，可以进一步提高软件质量，降低项目风险。

6. 附录

• 缺陷列表

• 测试用例清单

• 测试环境配置

备注:

• 请根据实际情况修改 [项目名称]、[开始日期]、[结束日期]、[测试范围描述] 等内容。

• 可以根据需要添加其他章节，例如测试策略、测试工具等。 

2.2 测试报告分析

场景说明：测试报告的分析是测试工程师的重要任务，DeepSeek可以帮助快速分析测试报告，识别关键问题。

eg：

假设我们有以下测试报告数据：

1. 测试用例总数：2002. 通过用例数：1803. 失败用例数：204. 缺陷总数：255. 高风险缺陷：8

我们可以使用以下提示词：

分析以下测试报告数据，找出关键问题和改进建议

DeepSeek将分析并输出：

根据提供的测试报告数据，以下是一些关键指标和分析：

1. 测试通过率

• 通过率 = (通过用例数 / 测试用例总数) × 100%

• 通过率 = (180 / 200) × 100% = 90%

2. 测试失败率

• 失败率 = (失败用例数 / 测试用例总数) × 100%

• 失败率 = (20 / 200) × 100% = 10%

3. 缺陷密度

• 缺陷密度 = (缺陷总数 / 测试用例总数) × 100%

• 缺陷密度 = (25 / 200) × 100% = 12.5%

4. 高风险缺陷占比

• 高风险缺陷占比 = (高风险缺陷数 / 缺陷总数) × 100%

• 高风险缺陷占比 = (8 / 25) × 100% = 32%

5. 缺陷与失败用例的关系

• 失败用例数为20，而缺陷总数为25，说明部分缺陷可能存在于同一个测试用例中，或者某些缺陷未被测试用例覆盖。

6. 风险分析

• 高风险缺陷占比为32%，表明有相当一部分缺陷可能对系统稳定性或功能产生较大影响，需要优先修复。

7. 建议

• 优先修复高风险缺陷：由于高风险缺陷占比较高，建议优先修复这些缺陷，以减少对系统的影响。

• 分析失败用例：进一步分析20个失败用例，确定是否与已发现的缺陷相关，或者是否存在未发现的其他问题。

• 优化测试用例：根据缺陷分布情况，优化测试用例，确保覆盖更多的潜在风险区域。

这些指标和分析可以帮助团队更好地理解测试结果，并制定相应的改进措施。

2.3 测试工具选型

场景说明：在测试工具的选择过程中，DeepSeek可以提供多维度的建议，帮助测试工程师做出最优决策。

eg：

假设我们需要选择一种性能测试工具。我们可以使用以下提示词：

对比JMeter、LoadRunner在电商平台性能测试中的优劣，给出选型建议

DeepSeek将分析并输出：​​​​​​​

JMeter与LoadRunner在电商平台性能测试中的对比与选型建议

1. 引言

电商平台的性能测试是确保系统在高并发、大流量场景下稳定运行的关键。JMeter和LoadRunner作为两款主流的性能测试工具，各有优劣。本文将从功能、成本、易用性、扩展性等方面对比两者，并结合电商平台的特点给出选型建议。

2. JMeter的优势与劣势

优势

• 开源免费：JMeter完全免费，适合预算有限的中小企业和初创公司26。

• 跨平台支持：基于Java开发，支持Windows、Linux、macOS等多种操作系统6。

• 易于学习与使用：提供图形化界面，测试脚本无需编程，适合技术背景较弱的测试人员68。

• 灵活的扩展性：支持插件扩展，可根据需求定制功能6。

劣势

• 报表功能较弱：JMeter的报表较少，难以满足复杂的性能分析需求45。

• 不支持JavaScript与Ajax：难以测试复杂的UI场景，如动态加载内容6。

• IP欺骗功能缺失：无法模拟多IP地址的真实用户环境45。

3. LoadRunner的优势与劣势

优势

• 功能强大：支持多种协议，提供详细的性能监控和分析报告25。

• IP欺骗功能：可模拟多IP地址的真实用户环境，适合复杂的电商场景45。

• 专业的技术支持：作为商业软件，LoadRunner提供完善的技术支持和丰富的学习资源6。

劣势

• 成本高昂：商业授权费用较高，适合预算充足的大型企业26。

• 安装与学习复杂：安装包体积大，学习曲线陡峭，需要较高的技术背景68。

• 平台支持有限：主要支持Windows，Linux环境下功能受限6。

4. 电商平台性能测试的需求分析

电商平台的性能测试需重点关注以下方面：

• 高并发支持：模拟大量用户同时访问，测试系统的承载能力。

• 复杂场景模拟：如购物车、支付流程等，需支持事务和参数化。

• 实时监控与分析：需要详细的性能报表和实时监控功能。

• 成本控制：中小型电商平台通常预算有限，需考虑工具的性价比。

5. 选型建议

适合JMeter的场景

• 中小型电商平台：预算有限，需快速上手和低成本维护68。

• 接口性能测试：JMeter擅长测试API和数据连接性能，适合以接口为主的电商平台6。

• 技术背景较弱的团队：JMeter易于学习，适合没有编程背景的测试人员6。

适合LoadRunner的场景

• 大型电商平台：需要强大的功能和专业的技术支持26。

• 复杂场景测试：如多IP模拟、动态内容加载等，LoadRunner更具优势45。

• 预算充足的企业：能够承担高昂的软件成本和培训费用6。

6. 结论

JMeter和LoadRunner各有优劣，选型需根据电商平台的规模、预算和测试需求综合考虑。对于中小型电商平台，JMeter是更经济、灵活的选择；而对于大型电商平台，LoadRunner则能提供更专业的支持。

希望本文的分析能为您的选型决策提供参考！