hnoa-testcase-gen

name hnoa-testcase-gen description HNOA 智能驾驶测试用例生成。AI 驱动的测试用例生成工具，支持信号枚举覆盖、状态机全覆盖、多条件组合（2^N）、参数边界泛化（9+ 点）。 metadata {"requires":{"bins":["lark-cli"]},"version":"6.1.0"} hnoa-testcase-gen HNOA 智能驾驶测试用例生成工具。AI 驱动 + 代码辅助，确保测试覆盖完整性。 触发条件 当用户请求涉及以下意图时触发： 生成/补充 HNOA 测试用例 分析测试覆盖情况 查看需求统计 同步飞书需求数据 关键词 ：HNOA、测试用例、生成、覆盖、FDes 用户交互方式 用户通过 自然语言 与 AI 对话即可完成所有操作，无需记忆命令。 用户想做的事 自然语言示例 生成测试用例 "帮我生成 FDes-39-02 的测试用例" 分析需求覆盖 "分析 FDes-05-01 的覆盖情况" 查看全局统计 "看看 HNOA 测试用例覆盖统计" 同步飞书数据 "同步最新的 HNOA 需求数据" 导入外部文档 "从飞书链接导入需求文档 https://..." AI 内部通过以下 CLI 命令驱动，用户无需关心： 命令 说明 python scripts/main.py generate <id> 提取需求描述，交给 AI 生成用例 python scripts/main.py analyze <id> 分析指定需求的信号、条件模式 python scripts/main.py coverage 全局覆盖统计 python scripts/main.py sync 从飞书同步数据到本地缓存 执行流程 generate（AI 驱动） 用户: 生成 FDes-39-02 的测试用例 AI: 1. 执行命令获取需求描述 2. 解析需求：提取信号、状态、条件、参数 3. 生成测试用例（Markdown 格式） 4. 输出检查清单确认覆盖完整性 5. 询问用户保存目录并导出文件（Markdown/JSON/CSV 三种格式） 重要 ：生成测试用例后，必须询问用户保存目录： 提供选项：桌面、Downloads、自定义路径 导出格式： .md （文档）、 .json （程序导入）、 .csv （Excel） 测试用例生成规范 1. 信号枚举覆盖 每个信号枚举值至少 1 条用例 信号 IVI_VoiceTimegapReq 有枚举： - TAUGAP_1, TAUGAP_2, TAUGAP_3, TAUGAP_4, TAUGAP_5 → 生成 5 条用例，每个枚举值 1 条 2. 状态覆盖 覆盖所有系统状态 NOA 状态： - OFF, Passive, Standby, Active, Exit, TOR, Error → 状态跳转需求需覆盖所有状态组合 3. 多条件组合（2^N） AND 条件 ：穷举所有组合 条件 A AND 条件 B → 4 种组合： 1. A=True, B=True (正向, P0) 2. A=True, B=False (反向, P2) 3. A=False, B=True (反向, P2) 4. A=False, B=False (反向, P2) OR 条件 ：独立用例 条件 A OR 条件 B → 2 条用例： 1. 满足 A (B 不满足), P1 2. 满足 B (A 不满足), P1 4. 参数边界泛化（9+ 点） 每个数值参数至少 9 个测试点： 类型 值 预期 下限-1 min-1 invalid 下限 min valid 下限+1 min+1 valid 典型值1 low valid 典型值2 mid valid 典型值3 high valid 上限-1 max-1 valid 上限 max valid 上限+1 max+1 invalid 示例 ：速度参数 0~120 kph 测试点： -1, 0, 1, 30, 60, 90, 119, 120, 121 kph 5. 用例等级 等级 场景 P0 安全相关、核心路径、故障诊断 P1 标准功能、HMI 显示 P2 边界条件、不合理组合 输出格式 ## [测试用例 ID] | 属性 | 内容 | |------|------| | 测试用例 ID | TC-SSTS-HNOA-xxx-001 | | 用例等级 | P0 | ### 测试描述 自车：xxx 环境：xxx ### 测试步骤 1. 初始状态：{信号名=值} 2. 触发条件：xxx 3. 验证：{信号名=值} ### 通过标准 - 信号值正确：{信号名=值} - 系统状态正确：xxx --- ## 检查清单 - [ ] 所有信号枚举值已覆盖 - [ ] 所有系统状态已覆盖 - [ ] AND/OR 条件已正确组合 - [ ] 数值参数已 9+ 点覆盖 - [ ] 用例等级设置正确 文件结构 scripts/ ├── main.py # CLI 入口 (<200 行) ├── engine.py # 边界测试点生成 (<200 行) ├── data_loader.py # 飞书数据加载 ├── analyzer.py # 信号提取 └── output_formatter.py # 格式化输出 数据同步机制 自动同步 首次使用 ：AI 自动检测缓存状态，如缓存缺失或过期（>24 小时），自动从飞书拉取最新数据 定时更新 ：每次使用间隔超过 24 小时，自动后台同步 手动同步 ：用户可随时说"同步最新数据"强制刷新 缓存说明 缓存在 cache/ 目录，包含需求和测试用例的 JSON 快照 压缩包已预置缓存数据，解压即用（用户首次使用时仍会自动拉取最新数据） 同步失败时自动降级使用本地旧缓存，不影响功能 限制 lark-cli 编码 ：Windows 中文终端输出可能乱码，json 文件中的是正常的（数据正确，仅显示问题） 需求描述缺失 ：FDes 系列需求如未收录，需手动提供描述 图片内容 ：无法提取飞书文档中的图片信息 AI 行为规范 generate 完整流程 当用户请求生成测试用例时，AI 必须严格按以下步骤执行： 第一步：生成测试用例 执行 python scripts/main.py generate <id> 提取需求描述 基于需求描述，按规范生成测试用例（信号枚举覆盖、状态覆盖、条件组合、参数边界泛化） 在终端输出完整的测试用例预览 第二步：AI 审查（强制） 生成完成后，AI 必须逐项自检并输出审查报告： ━━━ AI 审查报告 ━━━ 1. 信号枚举覆盖 ☑ 已覆盖信号：IVI_VoiceTimegapReq、ADS_NOAFunctionStatus ... ☑ 每个枚举值至少 1 条用例 ☐ 缺失枚举值：[如有则列出] 2. 状态覆盖 ☑ 覆盖状态：OFF / Passive / Standby / Active / Exit / TOR / Error ☐ 未覆盖状态：[如有则列出] 3. 多条件组合（AND/OR） ☑ AND 条件已 2^N 展开（N=3 → 8 条） ☑ OR 条件已独立覆盖 ☐ 遗漏组合：[如有则列出] 4. 参数边界泛化（9+ 点） ☑ 速度参数 0~130：-1/0/1/32/65/97/129/130/131 已覆盖 ☑ 时距参数 1~5：0/1/2/3/4/5/6 已覆盖 ☐ 未覆盖参数：[如有则列出] 5. 用例等级分布 P0: 5 条 | P1: 12 条 | P2: 8 条 ☑ P0 均为安全/核心路径 ☑ P2 均为边界/异常场景 ━━━ 审查结论 ━━━ 通过项：5/5 ☑ 全部通过，可以保存 第三步：审查未通过时 如果审查报告存在 ☐ 未通过项，AI 必须： 明确指出遗漏了什么 自动补充缺失的测试用例 重新输出审查报告，直到全部通过 第四步：询问保存目录（强制） 审查通过后： 必须询问用户保存目录 （不可跳过）： 审查通过！请选择保存目录： 1. 桌面 2. Downloads 3. 自定义路径 调用 OutputFormatter.save_all(cases, demand_id, output_dir) 保存 确认文件路径，列出四种格式文件