在用例推荐的时候，只要你有做用例关联，就可以推荐出用需求相关的测试用例，无论是自动化测试用例还是手工测试用例。对于推荐的用例如何执行呢？需要分情况进行讨论。
5.4.1 手工用例的执行
通过关联用例，生成追溯关系数据，在需求提测试后，分析diff代码，查询调用链路，经过一系列推荐算法可以推荐出本次需求需要回归的测试用例集。此时测试用例集在精准测试平台上展示，我们需要与用例管理平台做交互，生成一个真正的测试计划。在用例管理平台上，通过测试计划，与需求，整个项目流程做互动。当然，如果公司的用例平台不是自己的，无法进行互动的话，也可以在精准测试平台上开发测试用例集管理，把控推荐用例的执行。
5.4.2 AppUI自动化用例
通过优化AppUI自动化测试框架，在用例的setUp和tearDown函数中，通过调用deeplink请求实现代码与自动化用例的关联。当然在用例推荐环节，也可以推荐出相关的AppUI自动化用例。推荐出来的自动化用例，希望自动执行，然后再分析出自动化用例执行的覆盖情况。此时就需要另外一个平台，可以执行AppUI自动化用例的，手机云测试平台。
因为自动化测试需要在手机上执行，还需要任务的调度和管理功能。如果你没有手机云测试平台，可以使用开源项目AtxServer2相关项目来开发：
1，AtxServer2手机集群管理: https://github.com/openatx/atxserver2
2，Android手机接入Agent: https://github.com/openatx/atxserver2-android-provider
3，iOS 手机接入Agent: https://github.com/openatx/atxserver2-ios-provider
加上平台开发相关框架或代码，开发自己的手机云测试平台。由于自动化用例可以自动关联代码，可以实时实现追溯关系的更新，覆盖率数据的采集，用例执行完成后，再执行一下覆盖率分析，就可能生成相应自动化测试用例集的覆盖率报告。
5.4.3 接口自动化测试
如果是全移动端项目的话，是不会分析出代码影响的接口的；如果你的精准测试是服务端的，通过推荐用例，也会推荐出接口自动化用例。此时可以借助于接口用例平台，执行推荐出来的接口自动化用例，同时也能生成接口自动化执行的覆盖率报告。随着大模型人工智能的发展，此处有个比较高级的用法，在此讨论一下：
1，通过需求diff的代码，调用链路分析，查询影响的类和函数；
2，通过修改的代码，影响的代码，反查影响到的接口，获取需求要测试的接口列表；
3，通过接口列表，查询接口文档，获取接口对应的参数信息，接口返回值示例等信息；
4，如果有早期的接口自动化用例，流量信息，需求文档等，可以通过大模型知识库存放这些信息，以便进行业务推理。
5，调用大模型对接口生成自动化测试用例，然后自动执行测试。生成的测试用例可以保存下来，以后还可以用，也可以一次性的。
6，分析生成的用例执行的覆盖率情况，分析生成效果。
5.4.5 总结展望
现在测试各个领域都在探索大模型助力测试，真实使用起来的能达到多少效果不清楚，不过大家也在积极尝试。主要集中在以下几个方面：
1，通过AI生成手工测试用例
通过大模型解析需求文档，结合原来的需求文档，业务逻辑数据等等，解析需求对应的功能点，生成相应的手工测试用例。从一些生成的效果来看，可以节省一定编写用例的时间，对简单功能的测试用例生成还是有效果的。如果需求涉及到早期的功能逻辑，AI是无法分析出来的。也就是需求的上下文理解不足，对需求文档的编写要求较高。
2，接口自动化用例的生成
接口自动化用例通过AI生成，投放产出比挺高的，至少单个接口各种参数场景，正向逆向用例生成的用例采纳率挺高。但是，如果接口参数过多，涉及到上下文业务场景，有一定的权限限制的情况下，生成的用例关联度就较低了。可以借助于多Agent, 丰富知识库等方式提高用例生成的采纳率，这方面还在探索中。
3，UI自动化用例生成
通过手工用例详细的操作步骤，调用AI可以生成指定框架下的测试用例脚本，如playwright框架下的TypeScript或是python脚本。也可以通过录制用例，调用大模型进行优化或是扩充用例。也有人通过产品的功能地图，通过大模型进行遍历和生成场景用例，但是依然没有解决UI自动化的痛点用例维护成本高。尝试了开源的一些项目，如browse-use(https://github.com/browser-use/browser-use),可以通过描述来自动进行测试，不过执行速度较慢，有待于优化。
4，其他的大模型应用
业界还有通过大模型，分析需求，代码，借助于调用链路，分析代码影响面。分析代码中可能出现的bug, 进而分析本次需求提测的质量，推荐测试用例，自动修复bug等等想法，也有人在做这方面的尝试。大模型的出现，让一切都有可能，也希望业界出现更多优秀的想法，项目，全面提高整个项目流程的效率。