pict-test-designer

PICT 测试设计器

此技能可使用 PICT（成对独立组合测试）系统地设计测试用例。给定需求或代码后，它会分析系统以识别测试参数，生成带有适当约束的 PICT 模型，执行模型以生成成对测试用例，并整理结果及预期输出。

何时使用此技能

在以下情况下使用此技能：

• 为具有多个输入参数的功能、函数或系统设计测试用例
• 为包含许多组合的配置创建测试套件
• 需要以最少的测试用例实现全面覆盖
• 分析需求以识别测试场景
• 处理具有多个条件分支的代码
• 为 API 端点、Web 表单或系统配置构建测试矩阵

工作流

按照以下流程设计测试：

1. 分析需求或代码

根据用户的需求或代码，识别：

• 参数：输入变量、配置选项、环境因素
• 取值：每个参数的可能取值（使用等价类划分）
• 约束：业务规则、技术限制、参数间的依赖关系
• 预期结果：不同组合下应发生的情况

分析示例：

对于一个具有以下需求的登录函数：

• 用户可以使用用户名和密码登录
• 支持双重身份验证（开启/关闭）
• 在受信任的设备上记住登录状态
• 登录失败 3 次后进行频率限制

识别出的参数：

• 凭据：有效、无效
• 双重身份验证：已启用、已禁用
• 记住我：已勾选、未勾选
• 之前的失败次数：0、1、2、3、4

2. 生成 PICT 模型

创建包含以下内容的 PICT 模型：

• 清晰的参数名称
• 定义明确的取值集合（使用等价类划分和边界值）
• 用于排除无效组合的约束
• 解释业务规则的注释

模型结构：

# Parameter definitions
ParameterName: Value1, Value2, Value3

# Constraints (if any)
IF [Parameter1] = "Value" THEN [Parameter2] <> "OtherValue";

请参阅 references/pict_syntax.md，了解：

• 完整的语法参考
• 约束语法和运算符
• 高级功能（子模型、别名、负向测试）
• 命令行选项
• 详细的约束模式

请参阅 references/examples.md，了解：

• 按领域划分的完整实际示例
• 软件功能测试示例
• Web 应用、API 和移动端测试示例
• 数据库和配置测试模式
• 身份验证、资源访问、错误处理的常见模式

3. 执行 PICT 模型

生成 PICT 模型文本并整理好供用户使用。你可以直接使用 Python 代码处理模型：

# Define parameters and constraints
parameters = {
    "OS": ["Windows", "Linux", "MacOS"],
    "Browser": ["Chrome", "Firefox", "Safari"],
    "Memory": ["4GB", "8GB", "16GB"]
}

constraints = [
    'IF [OS] = "MacOS" THEN [Browser] IN {Safari, Chrome}',
    'IF [Memory] = "4GB" THEN [OS] <> "MacOS"'
]

# Generate model text
model_lines = []
for param_name, values in parameters.items():
    values_str = ", ".join(values)
    model_lines.append(f"{param_name}: {values_str}")

if constraints:
    model_lines.append("")
    for constraint in constraints:
        if not constraint.endswith(';'):
            constraint += ';'
        model_lines.append(constraint)

model_text = "\n".join(model_lines)
print(model_text)

使用辅助脚本（可选）： scripts/pict_helper.py 脚本提供了用于生成模型和整理输出的实用工具：

# Generate model from JSON config
python scripts/pict_helper.py generate config.json

# Format PICT tool output as markdown table
python scripts/pict_helper.py format output.txt

# Parse PICT output to JSON
python scripts/pict_helper.py parse output.txt

要生成实际的测试用例，用户可以：

1. 将 PICT 模型保存到文件中（例如 model.txt）
2. 使用在线 PICT 工具，例如：
   • https://pairwise.yuuniworks.com/
   • https://pairwise.teremokgames.com/
3. 或在本地安装 PICT（请参阅 references/pict_syntax.md）

4. 确定预期输出

对于每个生成的测试用例，根据以下内容确定预期结果：

• 业务需求
• 代码逻辑
• 有效/无效组合

创建与各测试用例对应的预期输出列表。

5. 整理完整的测试套件

向用户提供：

1. PICT 模型 - 包含参数和约束的完整模型
2. Markdown 表格 - 以表格形式列出测试用例及其编号
3. 预期输出 - 每个测试用例的预期结果

输出格式

按以下结构呈现结果：

## PICT Model

```
# Parameters
Parameter1: Value1, Value2, Value3
Parameter2: ValueA, ValueB

# Constraints
IF [Parameter1] = "Value1" THEN [Parameter2] = "ValueA";
```

## Generated Test Cases

| Test # | Parameter1 | Parameter2 | Expected Output |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | Value1 | ValueA | Success |
| 2 | Value2 | ValueB | Success |
| 3 | Value1 | ValueB | Error: Invalid combination |
...

## Test Case Summary

- Total test cases: N
- Coverage: Pairwise (all 2-way combinations)
- Constraints applied: N

最佳实践

参数标识

良好做法：

• 使用描述性名称：AuthMethod、UserRole、PaymentType
• 应用等价类划分：使用 FileSize: Small, Medium, Large，而不是 FileSize: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10
• 包含边界值：Age: 0, 17, 18, 65, 66
• 添加负值用于错误测试：Amount: ~-1, 0, 100, ~999999

应避免：

• 通用名称：Param1、Value1、V1
• 未经划分就使用过多的值
• 遗漏边界情况

编写约束

良好做法：

• 记录理由：# Safari only available on MacOS
• 从简单开始，逐步添加
• 测试约束是否按预期生效

应避免：

• 约束过多（排除过多有效组合）
• 约束不足（生成无效测试用例）
• 使用缺少清晰文档的复杂嵌套逻辑

定义预期输出

具体明确：

• “登录成功，用户重定向至仪表板”
• “HTTP 400：凭据无效错误”
• “显示双重身份验证提示”

避免含糊：

• “正常”
• “错误”
• “成功”

可扩展性

对于大型参数集：

• 使用子模型对顺序不同的相关参数进行分组
• 考虑为不相关的功能分别创建测试套件
• 从 2 阶（成对测试）开始，对关键组合提高阶数
• 典型的成对测试相比穷举测试可减少 80-90% 的测试用例

常见模式

Web 表单测试

parameters = {
    "Name": ["Valid", "Empty", "TooLong"],
    "Email": ["Valid", "Invalid", "Empty"],
    "Password": ["Strong", "Weak", "Empty"],
    "Terms": ["Accepted", "NotAccepted"]
}

constraints = [
    'IF [Terms] = "NotAccepted" THEN [Name] = "Valid"',  # Test validation even if terms not accepted
]

API 端点测试

parameters = {
    "HTTPMethod": ["GET", "POST", "PUT", "DELETE"],
    "Authentication": ["Valid", "Invalid", "Missing"],
    "ContentType": ["JSON", "XML", "FormData"],
    "PayloadSize": ["Empty", "Small", "Large"]
}

constraints = [
    'IF [HTTPMethod] = "GET" THEN [PayloadSize] = "Empty"',
    'IF [Authentication] = "Missing" THEN [HTTPMethod] IN {GET, POST}'
]

配置测试

parameters = {
    "Environment": ["Dev", "Staging", "Production"],
    "CacheEnabled": ["True", "False"],
    "LogLevel": ["Debug", "Info", "Error"],
    "Database": ["SQLite", "PostgreSQL", "MySQL"]
}

constraints = [
    'IF [Environment] = "Production" THEN [LogLevel] <> "Debug"',
    'IF [Database] = "SQLite" THEN [Environment] = "Dev"'
]

故障排除

未生成测试用例

• 检查约束是否过于严格
• 验证约束语法（必须以 ; 结尾）
• 确保约束中的参数名称与定义相符（使用 [ParameterName]）

测试用例过多

• 确认使用的是 2 阶（成对测试），而不是更高阶
• 考虑拆分为子模型
• 检查参数是否可以拆分到彼此独立的测试套件中

输出中存在无效组合

• 添加缺失的约束
• 确认约束逻辑正确
• 检查是否需要使用 NOT 或 <> 运算符

脚本错误

• 确保已安装 pypict：pip install pypict --break-system-packages
• 检查 Python 版本（3.7+）
• 确认模型语法有效

参考资料

• references/pict_syntax.md - 完整的 PICT 语法参考，包含语法规则和运算符
• references/examples.md - 涵盖不同领域的丰富真实示例
• scripts/pict_helper.py - 用于生成模型和格式化输出的 Python 工具
• PICT GitHub Repository - PICT 官方文档
• pypict Documentation - Python 绑定文档
• Online PICT Tools - 基于 Web 的 PICT 生成器

示例

示例 1：简单函数测试

用户请求：“为一个接受两个数字并返回结果的除法函数设计测试。”

分析：

• 参数：被除数（数字）、除数（数字）
• 值：使用等价类划分和边界值
  • 数字：负数、零、正数、大数
• 约束：除数为零时无效
• 预期输出：结果或错误

PICT 模型：

Dividend: -10, 0, 10, 1000
Divisor: ~0, -5, 1, 5, 100

IF [Divisor] = "0" THEN [Dividend] = "10";

测试用例：

测试编号	被除数	除数	预期输出
1	10	0	错误：除数为零
2	-10	1	-10.0
3	0	-5	0.0
4	1000	5	200.0
5	10	100	0.1

示例 2：电子商务结账

用户请求：“为包含支付方式、配送选项和用户类型的结账流程设计测试。”

分析：

• 支付方式：信用卡、PayPal、银行转账（受用户类型限制）
• 配送方式：标准、加急、隔夜
• 用户：访客、注册用户、高级用户
• 约束：访客不能使用银行转账；高级用户可免费使用加急配送

PICT 模型：

PaymentMethod: CreditCard, PayPal, BankTransfer
ShippingMethod: Standard, Express, Overnight
UserType: Guest, Registered, Premium

IF [UserType] = "Guest" THEN [PaymentMethod] <> "BankTransfer";
IF [UserType] = "Premium" AND [ShippingMethod] = "Express" THEN [PaymentMethod] IN {CreditCard, PayPal};

**输出：**12-15 个测试用例，涵盖所有有效的支付方式／配送方式／用户组合及其预期费用和结果。