自动化需求解析与测试用例生成：提升效率的“黑科技”来了！
今天介绍一个项目Autogen_demo ，不仅能帮你省时省力，帮你节约时间去做其他的事情，例如摸鱼，开个玩笑。
一键生成测试用例？这不是在做梦！
Autogen_demo是一个基于Streamlit的智能化系统，它的核心使命就是：
让需求解析和测试用例生成不再是开发人员的噩梦！
这个工具有三个绝招：
1. 需求解析 ： 支持上传需求文档或者手动输入需求内容。你只需要把需求丢进系统，剩下的事情交给AI就行了。
2.数据库管理 ：需求存储、查询、更新，一个系统全搞定，再也不用担心我的需求文档找不到了！
3.测试用例生成： 这才是它的杀手锏！直接从数据库中选取需求，系统就能自动生成覆盖功能验证、边界条件和异常处理的测试用例。
你只需要点点鼠标，就能得到一份高质量的测试用例，简直不要太爽！而且生成的测试用例还能导出为Excel、Markdown或JSON格式，满足各种场景需求。无论你是喜欢表格党还是代码流，它都能满足你的需求
系统架构：模块化设计，操作简单到怀疑人生
Autogen_demo 的设计可以说是“简单粗暴又优雅”。它采用模块化架构，包含数据模型、数据库管理、文档解析、测试用例生成等多个功能模块。尤其是那个 AI 驱动的测试用例生成模块，简直是开发人员的救星！通过异步逻辑，它能迅速生成结构化的测试用例，为用户节省大量时间。
更重要的是，它使用 Streamlit 构建了一个交互式界面。什么意思呢？就是说即使你是个技术小白，也能轻松上手。整个操作过程就像玩游戏一样简单，上传需求、生成测试用例、导出结果，全程无痛操作。是不是很贴心？
autogen_demo/├── app.py # 重构后的主应用入口├── main.py # 向后兼容入口（通过导入app.py实现）├── database.py # 数据库操作模块├── core/ # 核心服务层│ ├── pdf_service.py # PDF处理服务│ ├── testcase_service.py # 测试用例服务│ ├── requirement_service.py # 需求服务│ └── ui_service.py # UI组件服务├── modules/ # 功能模块│ ├── export_utils.py # 导出功能│ ├── pdf_processor.py # PDF处理│ └── ui_components.py # UI组件├── agents/ # AI代理模块│ ├── test_case_generator.py # 测试用例生成│ └── requirement_analysis_generator.py # 需求分析生成├── models/ # 数据模型│ └── data_models.py # 数据模型定义├── config/ # 配置│ └── llm_config.py # LLM配置└── data/ # 数据存储目录
使用场景：开发团队的“效率神器Autogen_demo的应用场景可以说是“包罗万象”。
不管你是开发人员、测试工程师还是需求分析师，这款工具都能让你的工作效率飞升：
1.开发人员： 再也不用绞尽脑汁去设计测试用例了，系统帮你搞定一切。
2.测试工程师： 结构化的测试用例设计让你的工作更有条理，覆盖率也更高。
3.需求分析师： 支持需求的结构化管理和快速查询，分分钟找到你想要的内容。总之，无论你在哪个岗位，只要跟软件开发沾边，这款工具都能成为你的“得力助手”。
为什么选择 Autogen_demo？理由太多！
你可能会问：“市面上工具那么多，为什么我要选 Autogen_demo？”好问题！以下几点理由绝对能让你心服口服：
省时省力 ：自动化处理需求解析和测试用例生成，效率比人工操作高出好几个档次。
高质量输出 ：覆盖功能验证、边界条件和异常处理，确保测试质量不打折。
多格式导出 ：无论你需要 Excel、Markdown 还是 JSON，它都能满足你的需求。
操作简单 ：即使是技术小白，也能轻松上手。
简而言之，这款工具就是为了解决开发团队痛点而生的。它不仅能提高效率，还能让整个团队更轻松地完成任务。
展望未来：期待更多功能上线虽然Autogen_demo已经够强大了，但我们对它还有更多期待。比如支持更多文档格式、优化生成逻辑、增加个性化定制功能等。所以，如果你的团队正在寻找一种工具来优化开发流程，不妨试试Autogen_demo！它不仅是一个工具，更是一个让你工作变得轻松愉快的小伙伴。
