Shadow AI テスト用例ジェネレーター

AI/ML
Shadow AI テスト用例ジェネレーター

Shadow AI テスト用例ジェネレーター

Shadow AI テスト用例ジェネレーターは、大規模言語モデル（LLM）を活用して要件から自動的にテストケースを生成・評価・出力するためのツールです。ファイルアップロードや手動入力に対応し、多様な出力形式（JSON、Excel、CSV、Markdown）をサポート。生成したテストケースを別の「評审（レビュー）」モデルで評価・最適化でき、カスタムプロンプトや生成件数の指定、レスポンシブUIによる操作性など、実務でのテスト設計効率を高める機能を備えています。バックエンドはFlask（Python）、フロントはHTML/CSS/JavaScript（LayUI）で構成されています。

https://github.com/likangcai/shadow_ai_cases

概要

このリポジトリ「shadow_ai_cases」は、LLM（大規模言語モデル）を用いてソフトウェアのテスト用例（テストケース）を自動生成するプロジェクトです。ユーザーは要件を手入力するか、ファイルをアップロードして要件を読み込ませることで、高品質なテストケースを瞬時に生成できます。生成後は別途用意した「評审モデル」でテストケースの妥当性・網羅性をチェックし、改善案の提示や再生成が可能です。エクスポート機能（JSON、Excel、CSV、Markdown等）やレスポンシブなフロントエンドを備え、実務での導入を想定した利便性に配慮しています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 5
  • ファイル数: 13
  • メインの言語: JavaScript

主な特徴

  • 要件のファイルアップロードまたは手動入力によりテストケースを自動生成
  • 生成したテストケースを別モデルで自動レビュー（評审）し、品質改善を支援
  • JSON/Excel/CSV/Markdownなど多様なエクスポート形式に対応
  • カスタムプロンプトや生成件数を設定可能、レスポンシブUIで操作しやすい

技術的なポイント

このプロジェクトはフロントエンドとバックエンドが比較的分離された、シンプルなWebアプリアーキテクチャを採用しています。バックエンドはPython（Flask）を利用しており、app.py がエントリーポイントとしてAPIやファイルアップロード、LLM呼び出しのハンドリングを行います。config.yaml によってプロンプトテンプレートやデフォルト設定、生成件数などの挙動を外部設定できる設計になっている点が特徴です。

LLMとの対話はプロンプト駆動のワークフローで、要件テキストを解析してテストシナリオを導出、各ケースの前提条件、操作手順、期待値、優先度などの項目を構造化して出力します。さらに「评审モデル」による自動評価フェーズを組み合わせることで、生成結果の妥当性チェックや改善案の提示を自動化しています。これにより単純な生成に留まらず、生成→評価→修正のフィードバックループで品質を向上させる点が注目されます。

フロントエンドはLayUIベースのHTML/CSS/JavaScriptで構築され、レスポンシブデザインを採用しているためデスクトップ・モバイル両環境で利用可能です。UI上ではページング表示により大量のテストケースを扱いやすくしており、カスタムプロンプト入力欄や出力フォーマット選択など、柔軟なユーザー設定が可能です。

このリポジトリはファイル入出力（複数フォーマットのサポート）、プロンプト管理、LLM APIキーの管理（想定）、およびエクスポート処理（Excel/CSV生成ライブラリなど）の実装が肝となります。実運用を考えると、アップロードされた要件ファイルのパース（テキスト抽出）、長文時のチャンク分割とコンテキスト管理、API呼び出しのレート制御やエラーハンドリング、生成結果のバリデーションが重要な技術課題です。将来的には複数のLLMプロバイダ対応、テスト管理ツール（JIRA、TestRail等）との統合、ロールベースのアクセス制御や監査ログの追加が導入ポイントになります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • LICENSE: file
  • README.md: file
  • app.py: file
  • config.yaml: file

…他 8 ファイル

（補足）app.py がサーバー処理とAPIエンドポイントを担い、config.yaml にプロンプトや挙動設定が格納されています。フロントエンド関連ファイルやエクスポート処理用のスクリプト、依存管理ファイルなどが残りに含まれます。

まとめ

LLMを活用したテストケース生成と自動レビューを手軽に試せるプロトタイプ的なツールです。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

AI 测试用例生成器

项目简介

AI 测试用例生成器是一个基于大语言模型的测试用例自动生成工具，支持通过上传文件或手动输入需求来快速生成高质量的测试用例，并提供测试用例评审功能，帮助测试人员提高工作效率。

功能特性

  • 多种需求输入方式：支持上传文件（支持多种格式）或手动输入需求文本
  • 智能测试用例生成：基于大语言模型自动生成符合要求的测试用例
  • 测试用例评审：支持通过评审模型对生成的测试用例进行评审和优化
  • 多种导出格式：支持导出为 JSON、Excel、CSV、Markdown 等多种格式
  • 响应式设计：适配不同屏幕尺寸，提供良好的用户体验
  • 分页展示：支持分页查看生成的测试用例
  • 自定义提示词：支持自定义生成提示词和评审提示词
  • 可配置测试用例数量：支持指定生成的测试用例数量

技术栈

  • 后端：Python 3.x, Flask
  • 前端：HTML, CSS, JavaScript, LayUI
  • **大语言模…