06｜生成用例的 prompt 怎么设计？有什么讲究？

开场先给 prompt 的结构化要素——六要素报出来，prompt 工程的基本功就立住了。

回答思路

第一步：六要素

1. 角色设定（你是资深测试工程师）
2. 任务描述（为以下需求设计功能测试用例）
3. 输入材料（需求描述加必要的系统上下文）
4. 约束条件（覆盖正常异常边界、每条用例含前置条件步骤预期结果）
5. 输出格式（表格或 JSON，字段定死便于工具解析）
6. 示例（Few-shot 给一两条高质量样例）

第二步：讲上下文供给这个胜负手

光给需求文本不够——把接口文档、已有的同类用例、历史 bug 摘要一起喂，生成质量天差地别。模型不知道你们系统「上次支付回调出过重复入账」，就永远想不到测这个。上下文工程比话术技巧重要——这个认知是 2026 年的分水岭。

第三步：讲迭代方法

prompt 不是写完就定型的：建一个小评测集（五到十个有代表性的需求 + 期望的用例要点），改一版 prompt 跑一遍评测集对比效果——像调代码一样调 prompt，无评测的迭代是玄学。

第四步：讲防幻觉的输出约束

• 要求模型对拿不准的地方显式标注「待确认」，而不是编造预期结果
• 要求输出引用需求原文的依据（哪条用例对应需求哪句话，便于核对覆盖）

把幻觉风险前置暴露。

收尾：讲资产管理

跑得好的 prompt 沉淀成团队模板库（按场景分类：用例生成、日志分析、造数各一套），版本化管理——prompt 是团队资产，不是个人技巧。

考察重点

维度	说明
企业动机	prompt 质量直接决定生成质量——企业要的是能把 prompt 工程化、资产化的人，而不是「会聊天」的人
过线标准	结构化要素齐全 + 上下文供给的重要性认知
区分度	有小评测集迭代法、有防幻觉输出约束的是专业选手；只讲「多给角色设定」的是看了教程
加分项	prompt 模板库和版本化管理
减分项	认为 prompt 是玄学靠灵感，没有工程化方法

来源

整理自知识星球帖《面试情报 06｜AI 测试提效 20 题》，返回题库。