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行为驱动开发（BDD）是一种备受推崇的方法，它通过将应用需求编写为描述各种情境下行为的场景，来明确需求。BDD源自敏捷开发运动，并在其强调测试驱动开发（TDD）的基础上更进一步，超越了简单的用户故事，记录了用户在使用系统时的行为。

在BDD中，通常使用Gherkin语法来编写用户场景，具体方式如下：

• Given（给定）：描述场景开始时的初始上下文，包含一个或多个子句；
• When（当）：触发场景的事件；
• Then（那么）：期望的结果，包含一个或多个子句。

Gherkin是一种业务可读语言，它帮助你在不涉及实现细节的情况下描述业务行为。它是一种用于以标准化格式定义测试规范的领域特定语言。Gherkin使用自然语言来描述用例，并允许用户从行为测试中去除逻辑细节。例如：

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BDD（行为驱动开发）的主要优势在于，它促进了开发人员与其他利益相关者（如产品负责人和用户）之间的沟通。BDD通过提供一种讨论系统行为的通用语言，有助于弥合技术型利益相关者与非技术型利益相关者之间的鸿沟。使用这种语言，利益相关者能够更好地理解彼此的需求和期望，从而做出更明智的开发决策。

除了作为描述需求规范的有效方式外，Gherkin语言中的文本还充当了自动化测试的文档和框架。例如，自动化测试工程师通常会采用Gherkin场景，并使用如Cypress或Robot Framework等框架，将这些高级用户交互转换为可执行的自动化测试脚本。然而，这个过程是手动的，可能会很耗时，因为自动化工程师需要手动编写大量的Python或JavaScript代码，才能将一个BDD场景转换为一个功能完备的自动化测试。

迎接生成式人工智能的力量

借助生成式人工智能（GenAI），你可以利用大型语言模型（LLM）的强大功能来自动化此过程中的许多环节。目前，我们的SpiraPlan质量和测试管理系统利用GenAI，能够从简单的敏捷用户故事中自动生成BDD场景、测试用例和风险：

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图1：由AI生成的BDD Gherkin场景

然而，这只是即将实现的可能性的冰山一角！

通过使用最新的大型语言模型（如GPT4），我们可以将BDD场景文本作为提示传递给LLM，它将生成一组页面对象以及与页面对象模型相关的函数/方法。这意味着，一个简单的人类可读的场景可以自动转换成Selenium风格的页面对象模型函数调用集合。

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图2：一个人类可读的场景

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图3：使用页面对象由AI自动生成的自动化测试脚本

最后，当你输入一个特别标记的应用程序图像或页面DOM的简化版本（以避免使用过多的生成式AI tokens）时，大型语言模型能够将每个页面对象模型函数实现为适当的代码，以与应用程序交互并测试其用户界面。这些可以是基于图像的点击操作，也可以是WebDriver风格的CSS选择器，具体取决于你用来提示模型的内容。

这意味着我们距离实现将BDD场景自动转换为80%-90%准备就绪的自动化测试脚本这一终极目标已经不远了。

测试人员的角色是什么？

如我们经常所说，生成式人工智能（GenAI）不是为了取代人类，而是为了协助人类。如果我们考虑这个新的人类-AI团队，那么人类测试人员的工作是创建/审查AI生成的场景，审查并优化AI生成的自动化代码草案，并寻找弱点、边缘条件和缺失的用例。通过合作，人类-AI团队将能够比以往任何时候都更快地降低应用程序的质量风险，并提升其质量！