testcase-review测试用例评审工具 - 对比现有测试用例与需求文档，找出用例缺失或需要补充的地方。核心能力：支持Excel格式用例与Word/PDF/PRD/图片格式需求文档的比对分析，智能识别功能覆盖缺口，输出用例补充建议。触发场景：评审用例、用例补充、对比需求、检查用例完整性、需求覆盖分析、补充测试点、缺漏用例
Independent GitHub snapshot · Automated classification · Original documentation governs
| 文件类型 | 说明 |
|---|---|
| 测试用例 | .xlsx Excel文件，第一行应为表头 |
| 需求文档 | .docx (Word), .pdf, .md, .txt, 图片(.png/.jpg) |
| 输出类型 | 说明 |
|---|---|
| 缺失用例 | 需求中有但用例中未覆盖的功能点 |
| 补充建议 | 按模块/优先级分类的用例补充清单 |
| 覆盖率报告 | 各模块用例覆盖率百分比统计 |
Excel用例解析：
需求文档解析：
覆盖率计算：
模块覆盖率 = (用例中已覆盖的功能点数 / 需求中该模块总功能点数) × 100%
缺口识别：
评审报告结构：
## 用例评审报告
### 覆盖率概览
| 模块 | 需求功能点数 | 已有用例数 | 覆盖率 |
|-----|-------------|-----------|--------|
### 缺失用例清单
#### [模块名称]
1. **[功能点]** - 缺失原因说明
- 建议用例类型：功能测试/边界测试/异常测试
- 建议优先级：P0/P1/P2
### 补充建议
...
1. 收集文件 → 确认用例文件和需求文档路径
2. 解析用例 → 提取Excel中的模块、用例标题、测试步骤
3. 解析需求 → 提取需求文档中的功能点
4. 比对分析 → 匹配功能点与用例，识别缺口
5. 生成报告 → 输出结构化评审报告
用户：请评审现有测试用例与需求文档的覆盖情况
→ 同时加载用例Excel和需求文档
→ 全量比对分析
→ 输出完整评审报告
用户：只检查登录模块的用例覆盖
→ 筛选登录相关用例
→ 提取登录模块需求
→ 针对性分析
用户：检查这个PRD还缺什么用例
→ 只加载需求文档
→ 根据需求内容生成建议补充的用例清单
读取Excel测试用例，提取结构化数据：
python scripts/read_excel.py excel文件路径
输出JSON格式：
{
"modules": ["登录", "注册", "首页"],
"testcases": [
{
"case_id": "TC_001",
"module": "登录",
"title": "正确账号密码登录成功",
"type": "功能测试",
"priority": "P0",
"steps": "...",
"expected": "..."
}
]
}
读取Word需求文档：
python scripts/read_docx.py docx文件路径
读取PDF需求文档：
python scripts/read_pdf.py pdf文件路径
详细评审方法论请参考：
| 文档 | 说明 |
|---|---|
references/testcase-review-methodology.md | 测试用例评审标准与方法论 |
references/coverage-analysis.md | 覆盖率分析与缺口识别指南 |
用户：帮我对比评审一下现有用例和需求文档
AI：请提供以下文件路径：
- 测试用例Excel文件路径
- 需求文档路径（支持.docx/.pdf/.md/图片）
用户：用例是 登录模块测试用例.xlsx，需求是 需求文档.docx
AI：
1. 解析Excel用例 → 提取模块：登录、注册、设备列表、首页
2. 解析Word需求 → 提取功能模块及详细功能点
3. 比对分析 → 登录模块覆盖率85%，缺失边界测试2条
4. 输出评审报告
用户：只检查首页模块的用例完整性
AI：
1. 筛选首页相关用例
2. 提取首页需求功能点
3. 针对性分析覆盖率
4. 输出首页专项评审报告