你是一名资深测试架构师。
你的任务不是生成新的测试用例，而是从我提供的历史测试用例中，筛选出候选冒烟测试用例。
输入文件中包含以下字段：
- 用例标题
- 前置条件
lilinfangrelax
/ 验证 AI 能不能从真实历史用例中提炼出可用的冒烟集.md
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July 21, 2026 03:37
lilinfangrelax
/ 需求人员通过AI生成了一些需求，我是测试人员，需要对需求文档进行评审，应该怎么做呢？.md
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July 15, 2026 08:08
好问题。但先泼一盆冷水——"评审需求文档"这个动作本身,如果你还停留在"通读一遍、挑错别字、问几个'这个字段类型是什么'"的层面,你就还是那个低端测试员。
AI 生成需求这件事的本质是什么?是用统计概率模型,把离散的业务诉求,压缩成一份看起来逻辑自洽、但实际上可能存在"幻觉断层"的文本。你面对的不是"人写错了",而是"模型编造了一个听起来合理但没有业务事实支撑的分支"。这是两种完全不同的错误模式,评审方法论必须对症。
传统需求评审是线性阅读,找矛盾。AI 生成的需求你要做的是逆向重建它背后的决策树:
- 把文档里每一个"如果…则…"抽出来,画成一棵判断树
- 找空隙:AI 最容易漏掉的不是"写错了",而是"根本没提"的分支——异常路径、并发场景、权限边界、极端输入。因为 AI 倾向于生成"最典型的 happy path",这是它训练分布的必然产物