测试数据不再难，人工智能批量生成给你用！
简介
测试数据是指一组专注于为测试服务的数据，既可以作为功能的输入去验证输出，也可以去触发各类异常场景。
测试数据的设计尤为重要，等价类、边界值、正交法等测试用例设计方法都是为了更全面的设计对应的测试数据集。
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实践演练
在批量生成测试数据中，我们需要明确数据的类型、格式、还有需求。然后再将这些信息输入到 ChatGPT 中，由 ChatGPT 帮助我们自动生成测试数据。
那么如何让 ChatGPT 自动生成测试数据呢?
要把对应的需求信息给到 ChatGPT。
规定好数据的输出格式。
假设以下是我们的需求内容：
要求添加一个输入框，输入框只能输入中国的手机号码。
那我们可以使用如下的方式编写我们的提示词：
提示词：要求添加一个输入框，输入框只能输入中国的手机号码。请根据以上需求帮我生成一些测试数据。
这样的返回信息明显没有考虑到异常场景，并不满足我们的需求，可以继续做进一步的补充。
提示词：请考虑异常场景的测试数据
错误提示或反馈。
这样可以确保用户输入的有效性和系统的稳定性。
由此即可让生成的测试数据更加的完成。
除此之外，还可以限定生成的测试数据的格式信息，比如需要将生成的测试数据给代码使用，可以限定测试数据生成的格式。
提示词：以上的测试数据，请使用 yaml 格式输出
如此一来，即可通过不同的提示词，生成满足需求的测试用例。
总结
测试数据的生成其实也是遵循提示词的技巧与原则：
写清楚需求：需要明确测试数据的内容范围、数据类型等。
将复杂的任务拆分为更简单的子任务：如果一开始就计划生成一个比较复杂的数据信息，可以从输入的范围、格式、再到输出个格式逐步拆解。
系统地测试变化：如果中间步骤输出的数据不满足需求，可以通过提示词进行纠正与补充。
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