前言：
在《进击的巨人》中，当枭手握匕首，那句“看好了！巨人之力是这样用的！”不仅震撼了无数观众，也成为极致力量觉醒的经典宣言。
而在当今软件开发的世界里，我们也迎来了一位新的“巨人”——人工智能。它不再只是科幻小说里的概念，而是真实地走进了我们的开发流程、测试体系，甚至是每一个细节的优化中。
随着软件复杂度的不断提升，传统的手工编写测试用例方式效率低下且容易遗漏边界场景。为了提升测试效率与质量，我们尝试引入 AI 技术，结合业务需求自动生成测试用例，并将其集成到我们的 MS平台中，实现智能化测试流程。
本文将带你一起“释放 AI 的巨人之力”，讲述我们如何借助 Dify 平台，在 MS 系统中实现 AI 自动生成测试用例的全过程。
-看好了！AI 之力是这样用的！
技术选型：为何选择 Dify 而不是 Spring AI？
在调研阶段，对比了多个 AI 集成方案，最终选择了 Dify 作为 AI 接入框架，主要基于以下几点考虑：
1. 图形化界面 + 拖拽式构建 AI 应用
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Dify 提供了可视化的流程编排工具，可以轻松配置 Prompt、知识库、逻辑分支等模块。
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相比之下，Spring AI 更偏向代码开发，需要手动封装模型调用逻辑，学习成本较高。
2. 支持国内主流大模型厂商
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Dify 原生支持通义千问、DeepSeek等中文模型，并提供良好的中文理解和输出能力。
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Spring AI 更侧重于国际模型（如 OpenAI、Anthropic），对中文模型的支持有限。
3. 开箱即用的 AI 能力
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Dify 提供了丰富的应用模板，可以直接部署并快速验证功能，省去了大量工程化工作。Dify 提供标准的 HTTP 接口，适用于任何语言栈的后端服务，便于集成进现有系统。
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如果使用 Spring AI，则需要从零开始集成 LLM 接口、Prompt 管理、流式处理等功能。
准备工作：配置 Dify 工作流
我们通过私有化部署的 Dify 搭建了一个 AI 测试用例生成服务，并配置了如下核心组件：
1. Prompt 设计
在提示词设计中，我们明确要求 AI 输出特定格式的测试用例，例如 JSON 格式，以确保后续平台能正确解析和展示结果。（这里涉及一些行业敏感信息，不便展示）
2. 集成知识库（可选）
我们可以上传产品文档、接口说明、历史测试用例等资料，帮助 AI 更准确地理解业务逻辑，从而生成更贴合实际的测试用例。
3. 工作流编排
通过 Dify 的可视化编排功能，我们将“输入接口信息 → 调用模型 → 输出测试用例”这一流程固化下来，形成标准化的 AI 生成流程。
接入 MS 平台
完成 Dify 的配置后，我们在 MS 平台中集成了 Dify 提供的 RESTful API，具体步骤如下：
1. 用例场景输入
在ms平台输入提示词
这里做了一个简单的dialog交互，用户可以输入提示词（这里限定为AI生成用例的场景描述），并选择期望生成的用例数量（因为llm的输出token限制，并不能无限量的生成测试用例，所以这里设定一个期望值）
2. 结果解析与展示
点击【生成】，可以看到AI生成的测试用例会自动解析成 名称-前置-步骤-等级的列表格式到界面上，
在这里用户可以勾选需要采纳的用例，点击【导入用例】，用例会直接添加到当前项目的用例库
也可以选择【导出生成结果】，导出成excel文件，做进一步编辑
初步成果
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显著提升测试用例覆盖率，特别是边界值、异常情况的覆盖；
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减少测试人员重复劳动，提升整体测试效率；
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实现了 AI 在测试流程中的初步落地。
后续优化方向
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引入反馈机制，让测试人员对生成用例进行评分，持续优化 Prompt；
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结合 RAG 技术，利用历史测试数据训练 AI，提高生成准确性；
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将 AI 生成用例与自动化测试平台打通，实现闭环测试；
总结
通过 Dify 提供的图形化工具、中文模型支持和通用 API 接口，我们能够高效地将 AI 技术集成进 MS 平台，实现测试用例的智能生成。也希望官方可以尽快在开源版本中增加AI能力，让广大用户早日享受到AI的便捷。