一键安装LLMWiki，高效生成测试用例

本文介绍如何借助 deepseek harness 与 llm wiki 技能从需求文档出发高效生成测试用例。文章将依次讲解工具准备、安装技能、初始化、用例生成与完善、技能生成等完整步骤帮助你在实际项目中快速落地这套流程。工具使用智能体deepseek harness桌面版或者本地部署都可skillllm wiki新建目录打开deepseek harness点击文件夹找个非C盘的目录新建一个文件夹安装skill到项目在项目文件夹下执行如下命令可以找到所有llm wiki从中选择安装最多的即可复制举例astro-han/karpathy-llm-wikikarpathy-llm-wikiD:\你自己的项目npx skills find llm wiki npm notice run npx npm notice run skills find llm wiki ███████╗██╗ ██╗██╗██╗ ██╗ ███████╗ ██╔════╝██║ ██╔╝██║██║ ██║ ██╔════╝ ███████╗█████╔╝ ██║██║ ██║ ███████╗ ╚════██║██╔═██╗ ██║██║ ██║ ╚════██║ ███████║██║ ██╗██║███████╗███████╗███████║ ╚══════╝╚═╝ ╚═╝╚═╝╚══════╝╚══════╝╚══════╝ Install with npx skills add owner/reposkill astro-han/karpathy-llm-wikikarpathy-llm-wiki 8K installs └ https://skills.sh/astro-han/karpathy-llm-wiki/karpathy-llm-wiki ar9av/obsidian-wikillm-wiki 4K installs └ https://skills.sh/ar9av/obsidian-wiki/llm-wiki安装到项目文件夹下就按照给指定的点击回车国内拉取可能会遇到拉取失败思路是可以替换国内镜像源D:\deepseekH\workspace\studynpx skills add astro-han/karpathy-llm-wikikarpathy-llm-wiki npm notice run npx npm notice run skills add astro-han/karpathy-llm-wikikarpathy-llm-wiki ███████╗██╗ ██╗██╗██╗ ██╗ ███████╗ ██╔════╝██║ ██╔╝██║██║ ██║ ██╔════╝ ███████╗█████╔╝ ██║██║ ██║ ███████╗ ╚════██║██╔═██╗ ██║██║ ██║ ╚════██║ ███████║██║ ██╗██║███████╗███████╗███████║ ╚══════╝╚═╝ ╚═╝╚═╝╚══════╝╚══════╝╚══════╝ T skills | o Source: https://github.com/astro-han/karpathy-llm-wiki.git karpathy-llm-wiki | o Repository cloned | o Found 1 skill | • Selected 1 skill: karpathy-llm-wiki | o 79 agents ◆ Which agents do you want to install to? │ │ ── Universal (.agents/skills) ── always included ──────────── │ • Amp │ • Cline │ • Codex │ • Cursor │ • Droid │ • Gemini CLI │ • GitHub Copilot │ • Kilo Code │ • Kimi Code CLI │ • OpenCode │ • Pi │ • Warp │ • Zed │ …and 8 more │ │ ── Additional agents ───────────────────────────── │ Search: │ ↑↓ move, space select, enter confirm │ │ ❯ ○ AiderDesk (.aider-desk/skills) │ ○ AstrBot (data/skills) │ ○ Autohand Code CLI (.autohand/skills) │ ↓ 52 more │ │ Selected: Amp, Cline, Codex 10 more └点击AiderDesk后直接点击回车一路回车即可安装到对应项目Which agents do you want to install to? │ Amp, Cline, Codex, Cursor, Droid, Gemini CLI, GitHub Copilot, Kilo Code, Kimi Code CLI, OpenCode, Pi, Warp, Zed | * Installation scope | Project (Install in current directory (committed with your project)) | Global | ↑/↓ to navigate • Enter: confirm —验证是否正确如下回到目录在一级目录下新建二级目录raw把需求文档放进去以上准备工作完事实战初始化阶段回到harness中点击项目-新建一个会话输入框输入下划线 滑动选择karpathy-llm-wiki直接回车完成后能看到图示中的内容用例初步生成阶段最好新开个会话输入提示词后回车你是一个软件测试工程师你擅长业务分析与测试用例编写。你的输入是业务文档保存在wiki目录下你的输出是测试用例列表你可以根据业务文档分析功能清单生成测试用例实际生成用例比较简单缺少较多字段也可以根据公司的要求来进行补充用例完善阶段在当前会话继续追问提示看下上面生成用例是否满足要求不满足就输入提示词后回车需要补充文档澄清项拆出P0冒烟清单测试用例必须按照规范生成生成Excel用例表至少包含用例所归属的功能点、测试场景、测试点、测试用例设计方法、关键标签、优先级按照5档划分、原始文档上下文。分析测试用例的覆盖度生成统计报告。此时如果感觉还是不太满意那就再继续喂给AI你想要达到的效果一定要详尽技能生成借助harness自带的skill-creator生成一个测试用例的技能/skill-creator 编写一个测试用例生成的技能保存到当前项目。需要注意的是模型生成的文件内容可能含有当前文档的一些文案露出打开skill.md看下效果如果有问题再修正子智能体测试用例生成其实分多步骤有些步骤可以并行触发进一步压缩时间。新开一个会话试一下/skill-creator创建一个测试用例生成的智能体用于基于知识内容进行用例生成。输入是包含知识的目录比如wiki目录输出是测试用例集合使用yaml格式明确用例的模型结构至少包含所属功能点、测试场景、测试点、测试用例的设计方法。工作流程- 功能点分析输出功能点清单。- 对每个功能点进行测试场景分析生成功能点击对应的测试场景清单。- 对每个测试场景进行测试点的分析生成测试点清单。- 对每个测试点进行测试用例生成生成对应的测试用例清单。- 合并所有测试用例检查冗余、检查遗漏输出测试用例清单。以上提示词不同模型可能会返回不一样我们最终目的是能够让其并发执行如果skill文件中没有对应的描述我们可以再次灌入提示词使用多智能体提高速度执行后不仅重新生成新的skill还会主动帮跑一下。不断打磨那么你就拥有一个属于自己专属的用例助手。写在最后需求文档可能格式不是一成不变可能是PDF、图片、HTML等需要对应的工具也搞定这一步才能走后面的流程 。如果你有想法想一起探讨可以留言