实战!AI一键生成测试用例,让团队经验100%复用

Treeify 专注把测试设计变成经验可沉淀、可持续迭代的过程——用结构化方法把问题空间拆开，再生成更少但更有覆盖的用例。
欢迎参加社区共创/免费内测：【填写问卷】进内测共创群，获得 Treeify 内测资格 / MCP Server 试用。

从需求输入到场景生成：

Treeify 如何实现 AI 测试设计全流程闭环

在企业测试场景中，真正难的从来不是“写出几条测试用例”，而是如何围绕复杂需求，建立一套稳定、可控、可持续迭代的测试设计流程。

常见问题通常集中在四个方面：

第一，需求理解成本高。PRD、流程图、页面原型、补充说明往往分散在不同材料中，测试人员需要花大量时间提取有效信息。

第二，测试设计高度依赖个人经验。同样一个需求，不同人拆解出来的测试对象、覆盖深度和边界处理方式可能差异很大，结果稳定性不足。

第三，很多 AI 工具只解决了“生成”，没有解决“过程”。输出看起来很多，但缺少结构、缺少上下文约束，也缺少后续修改和沉淀能力。

第四，测试设计与后续工作流容易断层。生成结果无法顺畅进入评审、协作、管理与执行环节，最终仍然需要大量人工返工。

因此，企业真正需要的，不是一个“能生成”的 AI 工具，而是一套能够贯穿需求理解、测试拆解、场景生成、结果优化与经验沉淀的测试设计闭环。

Treeify 要解决的，正是这个问题。

它不是单纯帮你多生成一些测试点，而是让 AI 真正进入测试设计主流程，形成从需求输入到场景生成、再到优化沉淀与工作流接入的闭环能力。

接下来，我们就一步步展开，看看 Treeify 是如何完成这件事的。

Treeify 如何建立测试设计闭环

围绕上述问题，Treeify 的思路不是直接让 AI 输出最终结果，而是把测试设计过程拆解为多个可管理、可检查、可优化的环节，让 AI 真正进入测试设计主流程。

整体来看，这个闭环主要体现在四个层面：

输入层：统一接收需求上下文

支持文本与多种文档输入，并结合图文信息理解需求，降低前期整理和理解成本。

分析层：结构化拆解测试设计过程

不是直接生成零散结果，而是按照需求分析、测试对象分析、测试场景生成逐步推进。

优化层：支持围绕结果持续迭代

通过表格视图、思维导图视图、批量操作与对话优化机制，让结果可修改、可修正、可补全。

沉淀层：让经验逐步变成可复用资产

将高价值修改和稳定方法总结为 Skills，帮助团队逐步建立自己的测试设计能力资产。

现在，让我们一步步展示给大家，我们是如何用 AI 做到真正的 AI 测试全流程闭环赋能的。

第一步：创建 Project，先建立测试任务上下文

注册帐号登陆后，进入在 Treeify 的 Dashboard工作台，这里是管理测试设计工作的统一入口，包含：

Project 管理

需求输入

生成记录查看

结果导出与后续操作

从这里开始一个新的测试设计任务，也从这里继续推进已有项目。

在Dashboard中，点击New Project创建你的第一个项目。

创建时，你需要填写项目名称及相关基础信息（建议你按实际业务模块、功能需求或版本任务来创建 Project，方便后续管理，也能让 AI 在更清晰的上下文中理解你的需求）。创建成功后，项目会出现在项目列表中，方便后续继续进入和迭代。

第二步：输入需求，让 AI 基于真实业务材料建立理解基础

进入Project 后，下一步就是开始输入需求。

你可以通过以下方式输入需求：

上传 PRD、设计文档、流程图等文件

粘贴结构化文本、用户故事或功能说明

使用内置编辑器直接输入内容

这些输入将成为后续需求分析、测试对象生成和测试场景生成的基础。

当前支持的文档格式包括：

pdf
xmind
md
txt
csv
xls
xlsx
vsd
vsdx
doc
docx

上传文件提供模版可获取排版指导，但不局限于模版内容（可根据自身需求上传需求文档），除了文本内容本身，Treeify 还支持对文档中的图片进行多模态解析。这意味着，当你的需求资料中包含流程图、结构图、页面草图、表格截图或其他关键信息图片时，Treeify 不只是读取文字，也会结合图片内容一起理解文档，从而更完整地还原需求语义和业务上下文。

第三步：配置项目参数，明确本轮测试设计的目标边界

在开始生成前，你可以根据测试目标配置项目参数，让结果更贴合实际需要。

当前可配置内容通常包括：

测试类型：如功能、性能、安全、兼容性、API 等

行业语境：如金融、医疗等，用于帮助 AI 更好理解领域背景

生成策略：严格强调结果聚焦度；补全更强调覆盖完整性，

这些设置会影响 Treeify 后续的分析和生成方向。你可以根据当前任务灵活调整。

第四步：进入TestSpace，你的 AI 测试设计空间

完成输入与配置后，就进入 Treeify 的核心工作区：TestSpace。

在这里，Treeify 并不是直接输出一批零散测试点，而是按照三个阶段推进测试设计：

需求分析

先从输入内容中提取系统行为、业务规则和关键约束，建立清晰的需求理解基础。

测试对象分析

将需求进一步拆解为更适合测试设计的对象，例如功能模块、流程节点、数据处理单元或用户操作路径。

测试场景生成

围绕测试对象形成更完整的测试场景，用于覆盖核心流程、边界情况和异常路径。

过程中如果有任何需要调整需要，可点击重新生成，调整至满意结果后再进行下一步。

第五步：通过双视图检查结果，先验证结构，再处理细节

生成完成后，Treeify 提供两种结果查看方式：

表格视图：适合批量浏览、筛选和管理测试设计内容

思维导图视图：适合从结构层面理解测试设计过程与层级关系

同一份生成结果，呈现方式不同。你可以根据当前任务选择更适合的视图：当你需要快速查看大量内容、做批量操作时，表格视图会更高效；当你需要理解结构、检查拆解逻辑和覆盖关系时，思维导图视图会更直观。

第六步：围绕结果持续优化，让 AI 真正参与测试设计迭代

测试设计并不是一次性输出动作，而是一个持续优化过程。

对于企业团队来说，真正耗时的往往不是拿到第一版结果，而是把第一版逐步修到可评审、可协作、可接后续流程的状态。也正因为如此，Treeify 的价值，不只在于生成第一版，更在于帮助团队更高效地围绕已有结果持续优化。

在 TestSpace 中，Treeify 不只是让你查看结果，也支持你围绕生成内容进行进一步操作和优化。

对于生成结果，你可以进行批量操作，例如：

批量删除

批量对话修改

这意味着，你不需要只针对单条内容逐个处理，而可以围绕一组结果统一调整，大幅提升迭代效率。对于真实项目中的大规模测试设计内容，这一点尤其重要。

除了批量操作，Treeify 还提供两种对话模式——闲聊模式与Agent 模式，让 AI 真正参与到结果优化中。

1. 闲聊模式：先做信息补充与问题澄清

当你没有选中任何生成内容时，对话框处于闲聊模式。

在这一模式下，你相当于拥有了一个通用 AI 助手，可以像使用 ChatGPT 一样进行自由对话。例如：

查询背景资料

询问测试相关知识

让它帮助你理解某段需求

让它辅助整理思路或补充上下文

闲聊模式更适合在正式修改结果之前，先完成信息查询、思路探索和问题澄清。

2. Agent 模式：围绕选中内容做定向优化

当你选中了表格或思维导图中的具体内容时，对话框会进入Agent 模式。

在这个模式下，Treeify 不再泛泛给出建议，而是围绕你当前选中的内容进行定向优化。你可以让它：

优化选中的测试设计内容

补充遗漏的边界情况或异常路径

调整表达方式、结构或覆盖范围

基于选中结果进行更聚焦的修改

如果你希望对某一段具体结果进行优化，可以按下面的方式操作：

(1)选中右侧需要进行优化的内容可以是在表格视图中选中某一条结果，也可以是在思维导图中选中某一个节点。

(2)点击「补充信息」系统会基于当前选中内容进入针对性的优化流程。

(3)对话框中自动出现提示词Treeify 会自动生成与当前选中内容相关的提示信息，帮助你快速进入修改状态。

(4)在对话框中补充信息你可以继续输入需要补充的业务背景、边界条件、异常路径、表达要求或其他优化说明。系统会基于当前选中内容和补充信息生成新的优化结果。

(5)查看优化后的结果你可以先对比新旧内容，确认是否符合当前测试设计目标。

(6)点击「替换」直到调整至理想结果，将优化后的结果直接替换原选中内容，完成本次局部更新。

从结果优化的角度看，批量操作解决的是大范围调整效率问题，而闲聊模式与 Agent 模式解决的是不同阶段的 AI 协作方式问题。两者结合，才让 Treeify 的优化过程更贴近真实项目中的测试设计工作流。

第七步：把高价值修改沉淀为Skills，形成可复用能力

在 Agent 模式下，Treeify 不只是在帮助你修改当前内容。

当你在左侧对话区和 AI 交流测试设计问题时，如果当前这轮修改已经形成了较明确、可复用的思路，就可以进一步生成 Skill。

具体操作如下：

点击左侧对话区的「生成 skill」按钮
系统会自动在对话框中填入生成 Skill 的指令
点击发送，由 Treeify Agent 在后台自动生成对应的可复用 Skill

当一次次优化逐渐体现出稳定的方法、偏好和专业判断时，这些修改还可以进一步被总结为 Skills。这意味着，Treeify 不只是完成一次性的内容调整，也在帮助你把专家经验逐步沉淀为 AI 可以继续消费和复用的能力。

第八步：完成导出，让测试设计结果真正进入后续工作流

当结果达到可用状态后，你可以将其导出，用于后续测试执行、评审或团队协作。

Treeify 支持将结果导出到你的实际工作流中，帮助你把测试设计真正接入日常 QA 流程，而不是停留在生成阶段。

写在最后

Treeify发起内测已经 3 个多月，到目前为止，已有500+ 用户进入体验。

随着关注度不断提升，我们看到了一些开心的结果：

有用户从产品研究和能力验证的角度深入使用，希望看清 Treeify 如何完成测试设计闭环

有用户结合真实项目持续给出建设性建议，直接推动产品迭代

也已有团队持续与Treeify高频沟通，并主动将其纳入采购名单

这些反馈帮助我们持续完善产品，也帮助我们更快识别能力边界与优先迭代方向。

开心的同时，我们也遇到了一些现实问题：

有人反复追问底层技术实现、产品方案和运营细节，获取大量信息后便不再回复；

也有人并不真正关心产品是否适合自己，只是高频占用沟通、支持与演示资源；

甚至还有少量恶意行为，对我们的服务稳定性造成了额外压力。

为了更好服务真正有测试用例生成需求的用户和企业，并认真接住每一条真实反馈，我们决定以 5 折价格开放内测体验。

5折内测价：9.9 元

可获得内测资格

欢迎真正有需求的用户加入Treeify

扫码填写报名表，即可申请参与体验，开始 AI测试用例生成，一起体验这套测试设计闭环。