hnoa-testcase-gen

name	hnoa-testcase-gen
description	HNOA 智能驾驶测试用例生成。AI 驱动的测试用例生成工具，支持信号枚举覆盖、状态机全覆盖、多条件组合（2^N）、参数边界泛化（9+ 点）。
metadata	{"requires":{"bins":["lark-cli"]},"version":"6.1.0"}

hnoa-testcase-gen

HNOA 智能驾驶测试用例生成工具。AI 驱动 + 代码辅助，确保测试覆盖完整性。

---

触发条件

当用户请求涉及以下意图时触发：

• 生成/补充 HNOA 测试用例
• 分析测试覆盖情况
• 查看需求统计
• 同步飞书需求数据

关键词：HNOA、测试用例、生成、覆盖、FDes

---

用户交互方式

用户通过自然语言与 AI 对话即可完成所有操作，无需记忆命令。

用户想做的事	自然语言示例
生成测试用例	"帮我生成 FDes-39-02 的测试用例"
分析需求覆盖	"分析 FDes-05-01 的覆盖情况"
查看全局统计	"看看 HNOA 测试用例覆盖统计"
同步飞书数据	"同步最新的 HNOA 需求数据"
导入外部文档	"从飞书链接导入需求文档 https://..."

AI 内部通过以下 CLI 命令驱动，用户无需关心：

命令	说明
python scripts/main.py generate <id>	提取需求描述，交给 AI 生成用例
python scripts/main.py analyze <id>	分析指定需求的信号、条件模式
python scripts/main.py coverage	全局覆盖统计
python scripts/main.py sync	从飞书同步数据到本地缓存

---

执行流程

generate（AI 驱动）

用户: 生成 FDes-39-02 的测试用例

AI:
1. 执行命令获取需求描述
2. 解析需求：提取信号、状态、条件、参数
3. 生成测试用例（Markdown 格式）
4. 输出检查清单确认覆盖完整性
5. 询问用户保存目录并导出文件（Markdown/JSON/CSV 三种格式）

重要：生成测试用例后，必须询问用户保存目录：

• 提供选项：桌面、Downloads、自定义路径
• 导出格式：.md（文档）、.json（程序导入）、.csv（Excel）

测试用例生成规范

1. 信号枚举覆盖

每个信号枚举值至少 1 条用例

信号 IVI_VoiceTimegapReq 有枚举：
- TAUGAP_1, TAUGAP_2, TAUGAP_3, TAUGAP_4, TAUGAP_5

→ 生成 5 条用例，每个枚举值 1 条

2. 状态覆盖

覆盖所有系统状态

NOA 状态：
- OFF, Passive, Standby, Active, Exit, TOR, Error

→ 状态跳转需求需覆盖所有状态组合

3. 多条件组合（2^N）

AND 条件：穷举所有组合

条件 A AND 条件 B

→ 4 种组合：
1. A=True, B=True   (正向, P0)
2. A=True, B=False  (反向, P2)
3. A=False, B=True  (反向, P2)
4. A=False, B=False (反向, P2)

OR 条件：独立用例

条件 A OR 条件 B

→ 2 条用例：
1. 满足 A (B 不满足), P1
2. 满足 B (A 不满足), P1

4. 参数边界泛化（9+ 点）

每个数值参数至少 9 个测试点：

类型	值	预期
下限-1	min-1	invalid
下限	min	valid
下限+1	min+1	valid
典型值1	low	valid
典型值2	mid	valid
典型值3	high	valid
上限-1	max-1	valid
上限	max	valid
上限+1	max+1	invalid

示例：速度参数 0~120 kph

测试点：
-1, 0, 1, 30, 60, 90, 119, 120, 121 kph

5. 用例等级

等级	场景
P0	安全相关、核心路径、故障诊断
P1	标准功能、HMI 显示
P2	边界条件、不合理组合

---

输出格式

## [测试用例 ID]

| 属性 | 内容 |
|------|------|
| 测试用例 ID | TC-SSTS-HNOA-xxx-001 |
| 用例等级 | P0 |

### 测试描述
自车：xxx
环境：xxx

### 测试步骤
1. 初始状态：{信号名=值}
2. 触发条件：xxx
3. 验证：{信号名=值}

### 通过标准
- 信号值正确：{信号名=值}
- 系统状态正确：xxx

---

## 检查清单

- [ ] 所有信号枚举值已覆盖
- [ ] 所有系统状态已覆盖
- [ ] AND/OR 条件已正确组合
- [ ] 数值参数已 9+ 点覆盖
- [ ] 用例等级设置正确

---

文件结构

scripts/
├── main.py           # CLI 入口 (<200 行)
├── engine.py         # 边界测试点生成 (<200 行)
├── data_loader.py    # 飞书数据加载
├── analyzer.py       # 信号提取
└── output_formatter.py # 格式化输出

---

数据同步机制

自动同步

• 首次使用：AI 自动检测缓存状态，如缓存缺失或过期（>24 小时），自动从飞书拉取最新数据
• 定时更新：每次使用间隔超过 24 小时，自动后台同步
• 手动同步：用户可随时说"同步最新数据"强制刷新

缓存说明

• 缓存在 cache/ 目录，包含需求和测试用例的 JSON 快照
• 压缩包已预置缓存数据，解压即用（用户首次使用时仍会自动拉取最新数据）
• 同步失败时自动降级使用本地旧缓存，不影响功能

---

限制

• lark-cli 编码：Windows 中文终端输出可能乱码，json 文件中的是正常的（数据正确，仅显示问题）
• 需求描述缺失：FDes 系列需求如未收录，需手动提供描述
• 图片内容：无法提取飞书文档中的图片信息

AI 行为规范

generate 完整流程

当用户请求生成测试用例时，AI 必须严格按以下步骤执行：

第一步：生成测试用例

1. 执行 python scripts/main.py generate <id> 提取需求描述
2. 基于需求描述，按规范生成测试用例（信号枚举覆盖、状态覆盖、条件组合、参数边界泛化）
3. 在终端输出完整的测试用例预览

第二步：AI 审查（强制）

生成完成后，AI 必须逐项自检并输出审查报告：

━━━ AI 审查报告 ━━━

1. 信号枚举覆盖
   ☑ 已覆盖信号：IVI_VoiceTimegapReq、ADS_NOAFunctionStatus ...
   ☑ 每个枚举值至少 1 条用例
   ☐ 缺失枚举值：[如有则列出]

2. 状态覆盖
   ☑ 覆盖状态：OFF / Passive / Standby / Active / Exit / TOR / Error
   ☐ 未覆盖状态：[如有则列出]

3. 多条件组合（AND/OR）
   ☑ AND 条件已 2^N 展开（N=3 → 8 条）
   ☑ OR 条件已独立覆盖
   ☐ 遗漏组合：[如有则列出]

4. 参数边界泛化（9+ 点）
   ☑ 速度参数 0~130：-1/0/1/32/65/97/129/130/131 已覆盖
   ☑ 时距参数 1~5：0/1/2/3/4/5/6 已覆盖
   ☐ 未覆盖参数：[如有则列出]

5. 用例等级分布
   P0: 5 条 | P1: 12 条 | P2: 8 条
   ☑ P0 均为安全/核心路径
   ☑ P2 均为边界/异常场景

━━━ 审查结论 ━━━
通过项：5/5
☑ 全部通过，可以保存

第三步：审查未通过时

如果审查报告存在 ☐ 未通过项，AI 必须：

1. 明确指出遗漏了什么
2. 自动补充缺失的测试用例
3. 重新输出审查报告，直到全部通过

第四步：询问保存目录（强制）

审查通过后：

1. 必须询问用户保存目录（不可跳过）：

   审查通过！请选择保存目录：
   1. 桌面
   2. Downloads
   3. 自定义路径
   

2. 调用 OutputFormatter.save_all(cases, demand_id, output_dir) 保存
3. 确认文件路径，列出四种格式文件

---