如何使用分块策略生成高覆盖率测试用例：需求文档与接口文档的最佳实践

在前面分块文章中，只对需求文档的分块策略进行了设计，主要是固定长度+滑块进行分块。但在实际调试中发现，接口文档的分块会有所不同，如果采用与需求文档相同的方法，会导致接口内容切割到不同的块中，导致内容不完整，大模型返回的结果自然也不会完整。
下面详细来说明，在测试用例设计过程中，需求文档和接口文档是两类重要的输入来源。由于文档内容的长度和结构复杂性，直接处理文档可能导致信息丢失或模型生成结果不完整。本文将介绍如何为需求文档和接口文档选择合适的分块策略，重点实现针对接口文档（如 .xlsx、.yml、.json）的基于内容的分块方法，确保接口数据完整性。此外，还将说明如何选择日志文件的分块策略，并提供基于常用设计方法的提示词模板，帮助测试工程师快速生成高覆盖率的测试用例。

1. 需求文档与接口文档的分块差异性

1.1 需求文档的特点

• 多为自然语言描述：需求文档通常包含功能说明、业务流程、边界条件等，以段落或标题为主。
• 上下文关联强：文档内容之间存在较强的逻辑关联，适合按固定长度或滑动窗口分块，保证上下文连续性。
• 分块目标：避免文本过长导致模型输入超限，同时保留逻辑连贯性。

1.2 接口文档的特点

• 结构化内容为主：接口文档以接口定义为核心，包含接口名称、请求方法、URL、参数、响应格式等。
• 接口独立性强：每个接口的定义相对独立，适合基于内容分块。
• 分块目标：确保接口定义完整，避免将接口数据拆分到不同的块中。

1.3 分块策略总结

2. 接口文档的基于内容分块实现

接口文档可能以不同格式（如 .xlsx、.yml、.json）提供，因此需要针对各类文档设计专属的分块方法，以保证接口定义的完整性。

2.1 分块目标

• 保证每个接口的定义不被拆分到不同的块中。
• 分块后每个块的大小尽可能接近模型的输入限制。

2.2 实现代码

2.2.1 处理 .xlsx 接口文档

.xlsx 文档通常包含表格形式的接口定义（包含列：接口名称、请求方法、URL、参数等）。以下代码实现基于内容分块：

import pandas as pd


def chunk_xlsx(file_path, max_chunk_size=1000):
    """
    将 .xlsx 接口文档按接口定义分块，确保接口数据完整。

    参数：
    - file_path (str): .xlsx 文件路径
    - max_chunk_size (int): 每个分块的最大字符数

    返回：
    - list: 分块后的接口定义列表
    """
    df = pd.read_excel(file_path)
    chunks = []
    current_chunk = ""
    current_size = 0

    for _, row in df.iterrows():
        row_content = row.to_json(force_ascii=False)  # 将行内容转换为 JSON 字符串
        row_size = len(row_content)

        if current_size + row_size > max_chunk_size:
            chunks.append(current_chunk)
            current_chunk = row_content
            current_size = row_size
        else