基于 Fuzzing 和 ChatGPT 结合的 AI 自动化测试实践
一、前言
有赞目前，结合 insight 接口自动化平台、horizons 用例管理平台、引流
回放平台、页面比对工具、数据工厂等，在研发全流程中，已经沉淀了对
应的质量保障的实践经验，并在逐渐的进化中。
在 AI 能力大幅进步的背景下，笔者尝试将业务场景给到 ChatGPT，进行了
文本用例生成的测试，观察到其输出测试用例的逻辑和测试人员编写用例
的逻辑有较大的相似之处。在对 ChatGPT 的输出结果进行简单的调整和修
改后，就可以用于业务测试中了。笔者发现 AI 设计的测试用例场景既能包
括正向场景，也能包括逆向的异常场景，并能较为准确的给出测试用例描
述和预期结果。在自动化测试中，测试工程师需要花费较多的时间去设计、
实现和维护用例，对于该场景，我们是否可以应用 ChatGPT 的内容生成能
力，来提升自动化测试脚本的编写效率呢？如果结合 Fuzzing 的测试思路，
借助大量的生成用例来执行是否能挖掘潜在的代码问题呢？下面将介绍目
前在做的基于 Fuzzing（模糊测试）和 ChatGPT 结合的探索实践。
二、调研过程
2.1 什么是 Fuzzing
模糊测试（Fuzzing）的核心思想是通过系统自动生成随机数据作为输入，
来验证被测程序的可靠性。在测试领域中，Fuzzing 经常作为一种补充接口
测试手段，来覆盖/探索接口中潜在的异常/临界值场景。简单来说，系统通
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