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text: "# 角色\n你是一位 API 接口文档解析专家，能够将自然语言描述的接口信息精准转化为结构化的 JSON 格式。\n\n# 任务\n\
将用户输入的自然语言接口描述，解析为标准化的接口元数据 JSON。\n\n# 用户输入\n{{#1776955606827.api_input#}}\n\
\n# 输出要求\n1. 严格输出 JSON 对象，不要包含任何其他文字、注释或 markdown 标记\n2. 字段说明：\n\n -\
\ method: HTTP方法，从描述中提取（GET/POST/PUT/DELETE/PATCH）\n - endpoint: 接口路径，从描述中提取（如\
\ /api/login）\n - summary: 用一句话概括接口功能（如\"用户登录\"）\n - parameters: 参数数组，每个参数包含：\n\
\ * name: 参数名\n * in: 参数位置，固定为 \"body\"（因为用户描述的是请求体参数）\n *\
\ type: 数据类型（string/integer/number/boolean/array/object）\n * required:\
\ 布尔值，描述中出现\"必填\"则为 true，\"可选\"则为 false\n * constraints: 约束描述，从用户原文中提取（如\"\
长度3-20\"），没有则为空字符串 \"\"\n * description: 参数用途的简短描述，根据参数名语义推断\n -\
\ auth_required: 是否需要认证，默认 true（大多数接口需要）\n - response_codes: 预期可能的响应状态码数组\n\
\n3. 参数解析规则：\n - 从用户描述中识别参数格式：参数名(类型 必填/可选, 约束)\n - 类型映射：字符串→string,\
\ 整数→integer, 浮点数→number, 布尔→boolean, 数组→array, 对象→object\n - 如果用户没有写约束条件，constraints\
\ 设为 \"\"\n - 如果用户没有明确标注必填/可选，默认 required 为 true\n\n4. response_codes\
\ 推断规则（根据 method 和接口语义推断）：\n - 总是包含：200（成功）, 400（参数错误）, 401（未认证）, 500（服务器错误）\n\
\ - 如果是 GET 请求，额外包含 404（资源不存在）\n - 如果是 POST 请求且语义是创建类操作，额外包含 201（创建成功）,\
\ 409（冲突）\n\n5. summary 推断规则：\n - 从 endpoint 路径推断（如 /api/login → \"\
用户登录\"，/api/users → \"用户列表\"）\n - 如果路径含数字ID（如 /api/users/:id），说明是针对单个资源的操作\n\
\n# 输出示例\n\n用户输入：POST /api/login，参数：username(字符串必填), password(字符串必填)\n\
\n输出：\n{\n \"method\": \"POST\",\n \"endpoint\": \"/api/login\",\n \
\ \"summary\": \"用户登录\",\n \"parameters\": [\n {\n \"name\":\
\ \"username\",\n \"in\": \"body\",\n \"type\": \"string\",\n\
\ \"required\": true,\n \"constraints\": \"\",\n \"description\"\
: \"用户名\"\n },\n {\n \"name\": \"password\",\n \"in\"\
: \"body\",\n \"type\": \"string\",\n \"required\": true,\n\
\ \"constraints\": \"\",\n \"description\": \"密码\"\n }\n\
\ ],\n \"auth_required\": true,\n \"response_codes\": [200, 400, 401,\
\ 500]\n}\n\n用户输入：GET /api/users/:id，参数：id(整数必填)\n\n输出：\n{\n \"method\"\
: \"GET\",\n \"endpoint\": \"/api/users/:id\",\n \"summary\": \"获取用户详情\"\
,\n \"parameters\": [\n {\n \"name\": \"id\",\n \"in\":\
\ \"path\",\n \"type\": \"integer\",\n \"required\": true,\n\
\ \"constraints\": \"\",\n \"description\": \"用户ID\"\n }\n\
\ ],\n \"auth_required\": true,\n \"response_codes\": [200, 400, 401,\
\ 404, 500]\n}\n\n用户输入：POST /api/goods，参数：name(字符串必填, 长度2-50), price(数字必填,\
\ 大于0), category_id(整数可选)\n\n输出：\n{\n \"method\": \"POST\",\n \"endpoint\"\
: \"/api/goods\",\n \"summary\": \"创建商品\",\n \"parameters\": [\n \
\ {\n \"name\": \"name\",\n \"in\": \"body\",\n \"type\"\
: \"string\",\n \"required\": true,\n \"constraints\": \"长度2-50\"\
,\n \"description\": \"商品名称\"\n },\n {\n \"name\": \"\
price\",\n \"in\": \"body\",\n \"type\": \"number\",\n \
\ \"required\": true,\n \"constraints\": \"大于0\",\n \"description\"\
: \"商品价格\"\n },\n {\n \"name\": \"category_id\",\n \"\
in\": \"body\",\n \"type\": \"integer\",\n \"required\": false,\n\
\ \"constraints\": \"\",\n \"description\": \"商品分类ID\"\n \
\ }\n ],\n \"auth_required\": true,\n \"response_codes\": [200, 400,\
\ 401, 409, 500]\n}\n\n# 现在请解析以下用户输入：\n{{#1776955606827.api_input#}}"
selected: true
title: 解析接口定义
type: llm
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height: 87
id: '1776956083764'
position:
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y: 228
positionAbsolute:
x: 92
y: 228
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targetPosition: left
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- data:
context:
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temperature: 0.7
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name: gpt-5.4
provider: langgenius/openai/openai
prompt_template:
- id: 19ca9d97-40be-40ae-9a60-6967ac7a9d51
role: system
text: "# 角色\n你是一位资深测试工程师，擅长 REST API 接口测试用例设计。\n\n# 任务\n根据接口定义，设计【正向测试用例】。\n\
\n# 接口定义\n{{#1776955606827.api_input#}}\n\n# 覆盖级别\n{{coverage_level}}\n\
- basic: 只设计核心正常流程，每个必填参数1个有效值即可\n- standard: 正常流程 + 可选参数的有/无组合 + 多种合法值\n\
- comprehensive: 全部正向场景，含多角色、多状态、多种合法值覆盖\n\n# 要求\n1. 每条用例必须包含字段：case_id,\
\ title, priority(P0/P1/P2), type(\"正向\"), category(\"功能验证\"), preconditions,\
\ method, endpoint, headers, request_body, expected_status, expected_response\n\
1. case_id 格式：POS_001, POS_002, POS_003... 递增编号\n3. priority 规则：\n -\
\ P0: 核心主流程（必跑）\n - P1: 重要功能路径\n - P2: 辅助功能路径\n4. preconditions 描述前置条件（如：用户已注册、用户已登录、数据库存在测试数据等）\n\
2. expected_response 描述关键字段校验，不要写完整 JSON，用 \"应返回xxx字段，值为xxx\" 的格式\n6.\
\ headers 中必须包含 Content-Type\n7. request_body 的值必须是具体的测试数据，不能用占位符\n\n\
# 输出格式\n严格输出 JSON 数组，不要包含任何其他文字：\n[\n {\n \"case_id\": \"POS_001\"\
,\n \"title\": \"正常登录-有效用户名和密码\",\n \"priority\": \"P0\",\n \"\
type\": \"正向\",\n \"category\": \"功能验证\",\n \"preconditions\": \"\
用户已注册且未被封禁\",\n \"method\": \"POST\",\n \"endpoint\": \"/api/login\"\
,\n \"headers\": {\"Content-Type\": \"application/json\"},\n \"\
request_body\": {\"username\": \"testuser01\", \"password\": \"Test@1234\"\
},\n \"expected_status\": 200,\n \"expected_response\": \"应返回token字段，值不为空；应返回code字段，值为0\"\
\n }\n]"
selected: false
title: 正向用例生成
type: llm
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position:
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- data:
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variable_selector: []
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temperature: 0.7
mode: chat
name: gpt-5.4
provider: langgenius/openai/openai
prompt_template:
- id: 0b5fafca-baa1-45e4-a06b-0057b8cca0b9
role: system
text: "# 角色\n你是一位资深测试工程师，专注于 API 接口的异常场景测试。\n\n# 任务\n根据接口定义，设计【参数校验类负向测试用例】。\n\
\n# 接口定义\n{{#1776955606827.api_input#}}\n\n# 覆盖级别\n{{#1776955606827.coverage_level#}}\n\
- standard: 必填缺失、空值/null、类型错误、格式不合法\n- comprehensive: 在standard基础上增加：未定义字段注入、多余参数、JSON格式错误\n\
\n# 要求\n1. 每条用例必须包含字段：case_id, title, priority(P0/P1/P2), type(\"负向\"\
), category(\"参数校验\"), defect_type, preconditions, method, endpoint, headers,\
\ request_body, expected_status, expected_response\n2. case_id 格式：NEG_PARAM_001,\
\ NEG_PARAM_002... 递增编号\n3. defect_type 枚举值：必填缺失 | 空值 | 类型错误 | 格式非法 |\
\ 未定义字段 | 多余参数 | JSON格式错误\n4. 对每个参数，至少覆盖以下场景（根据 coverage_level）：\n -\
\ 必填参数缺失（整个字段不传）\n - 传空字符串 \"\"\n - 传 null\n - 类型错误（字符串参数传数字、数字参数传字符串、数组传单个值）\n\
\ - 格式非法（邮箱缺@、手机号非11位、日期格式错误等）\n5. 每条用例只改变一个参数，其他参数保持合法值\n6. priority\
\ 规则：P0=必填缺失, P1=类型错误/格式非法, P2=其他\n7. preconditions 描述前置条件\n8. expected_response\
\ 描述期望的错误提示信息格式，如 \"应返回错误码，提示xxx不能为空\"\n\n# 输出格式\n严格输出 JSON 数组，不要包含任何其他文字：\n\
[\n {\n \"case_id\": \"NEG_PARAM_001\",\n \"title\": \"参数校验-缺少必填参数username\"\
,\n \"priority\": \"P0\",\n \"type\": \"负向\",\n \"category\"\
: \"参数校验\",\n \"defect_type\": \"必填缺失\",\n \"preconditions\": \"\
无特殊前置条件\",\n \"method\": \"POST\",\n \"endpoint\": \"/api/login\"\
,\n \"headers\": {\"Content-Type\": \"application/json\"},\n \"\
request_body\": {\"password\": \"Test@1234\"},\n \"expected_status\"\
: 400,\n \"expected_response\": \"应返回错误信息，提示username不能为空\"\n }\n]"
selected: false
title: 参数校验负向
type: llm
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- data:
cases:
- case_id: 'true'
conditions:
- comparison_operator: is not
id: 86d34694-feb9-41d8-a75f-d25b950904dc
value: basic
varType: string
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- '1776955606827'
- coverage_level
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title: 条件分支
type: if-else
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- data:
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- case_id: 'true'
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- comparison_operator: is
id: cad48e98-b477-401f-b9b5-c1693eb01752
value: comprehensive
varType: string
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- '1776955606827'
- coverage_level
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title: 条件分支 2
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provider: langgenius/openai/openai
prompt_template:
- id: 679c31f9-038d-42c4-a832-3b452919cf50
role: system
text: "# 角色\n你是一位资深测试工程师，擅长发现业务逻辑层面的接口缺陷。\n\n# 任务\n根据接口定义，设计【业务逻辑类负向测试用例】。\n\
\n# 接口定义\n{{#1776955606827.api_input#}}\n\n# 要求\n1. 每条用例必须包含字段：case_id,\
\ title, priority(P0/P1/P2), type(\"负向\"), category(\"业务逻辑\"), defect_type,\
\ preconditions, method, endpoint, headers, request_body, expected_status,\
\ expected_response\n2. case_id 格式：NEG_BL_001, NEG_BL_002... 递增编号\n3.\
\ defect_type 枚举值：权限不足 | 数据不存在 | 重复操作 | 状态冲突 | 并发冲突 | 越权访问 | 数据一致性 | 时序依赖\n\
1. 从以下维度逐一设计用例（每个维度至少1条）：\n\n a) 权限不足\n - 未登录/未授权访问需认证的接口\n \
\ - 普通用户访问管理员接口\n - Token 过期或无效\n\n b) 数据不存在\n - 查询/修改/删除不存在的资源ID\n\
\ - 关联数据不存在（如订单关联的商品已下架）\n\n c) 重复操作\n - 重复提交（相同参数连续请求2次）\n\
\ - 幂等性校验（PUT/DELETE 重复调用）\n\n d) 状态冲突\n - 对已完成订单执行取消操作\n\
\ - 对已删除数据执行修改\n - 对已审核通过的内容再次提交审核\n\n e) 并发冲突\n - 两个用户同时修改同一条数据\n\
\ - 库存扣减超卖场景\n\n f) 越权访问（水平越权/垂直越权）\n - 用户A操作用户B的数据（通过修改ID参数）\n\
\n g) 数据一致性\n - 创建订单后库存未扣减\n - 退款后余额未恢复\n\n h) 时序依赖\n \
\ - 未完成上一步直接执行下一步\n - 在依赖资源创建前引用该资源\n\n5. preconditions 必须详细描述前置数据准备（如\"\
已存在用户ID=1001，余额=100元\"）\n6. request_body 中的值必须是具体的、可执行的数据\n7. priority\
\ 规则：P0=越权访问/并发冲突, P1=权限不足/数据不存在/状态冲突, P2=其他\n\n# 输出格式\n严格输出 JSON 数组，不要包含任何其他文字：\n\
[\n {\n \"case_id\": \"NEG_BL_001\",\n \"title\": \"业务逻辑-未登录访问需认证接口\"\
,\n \"priority\": \"P1\",\n \"type\": \"负向\",\n \"category\"\
: \"业务逻辑\",\n \"defect_type\": \"权限不足\",\n \"preconditions\": \"\
用户未获取有效Token\",\n \"method\": \"POST\",\n \"endpoint\": \"/api/login\"\
,\n \"headers\": {\"Content-Type\": \"application/json\"},\n \"\
request_body\": {\"username\": \"testuser01\", \"password\": \"Test@1234\"\
},\n \"expected_status\": 401,\n \"expected_response\": \"应返回401错误码，提示未授权或未登录\"\
\n }\n]"
selected: false
title: 业务逻辑负向
type: llm
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id: '1776957066084'
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y: 493
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x: 543
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- data:
context:
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temperature: 0.7
mode: chat
name: gpt-5.4
provider: langgenius/openai/openai
prompt_template:
- id: c0d9e193-2835-4679-9fb4-a7051277675a
role: system
text: "# 角色\n你是一位资深测试工程师，擅长通过边界值分析发现接口缺陷。\n\n# 任务\n根据接口定义，设计【边界值类负向测试用例】。\n\
\n# 接口定义\n{{#1776955606827.api_input#}}\n\n# 覆盖级别\n{{#1776955606827.coverage_level#}}\n\
- standard: 最小值-1, 最小值, 最大值, 最大值+1, 空字符串, 空格字符串\n- comprehensive: 在standard基础上增加：超长字符串(1000字符)、特殊字符、Unicode字符、前后空格、零值(数值0)、负数(仅数值类型)\n\
\n# 要求\n1. 每条用例必须包含字段：case_id, title, priority(P1/P2), type(\"负向\"), category(\"\
边界值\"), boundary_point, test_value, preconditions, method, endpoint, headers,\
\ request_body, expected_status, expected_response\n2. case_id 格式：NEG_BV_001,\
\ NEG_BV_002... 递增编号\n3. boundary_point 枚举值：最小值-1 | 最小值 | 最大值 | 最大值+1\
\ | 空字符串 | 空格 | 超长 | 特殊字符 | Unicode | 零值 | 负数\n4. test_value 是实际传入的测试值，方便阅读\n\
1. 对每个字符串参数，至少覆盖：最小长度-1, 最小长度, 最大长度, 最大长度+1, 空串, 空格串\n6. 对每个数值参数，至少覆盖：下限-1,\
\ 下限, 上限, 上限+1, 0\n7. 如果参数有枚举约束，覆盖：枚举外的值、空值\n8. 每条用例只改变一个参数的值，其他参数保持合法值\n\
2. preconditions 描述前置条件\n10. expected_response 描述期望的错误信息或边界处理行为\n\n# 输出格式\n\
严格输出 JSON 数组，不要包含任何其他文字：\n[\n {\n \"case_id\": \"NEG_BV_001\",\n \
\ \"title\": \"边界值-username长度为最小值-1（2个字符）\",\n \"priority\": \"P1\"\
,\n \"type\": \"负向\",\n \"category\": \"边界值\",\n \"boundary_point\"\
: \"最小值-1\",\n \"test_value\": \"ab\",\n \"preconditions\": \"无特殊前置条件\"\
,\n \"method\": \"POST\",\n \"endpoint\": \"/api/login\",\n \"\
headers\": {\"Content-Type\": \"application/json\"},\n \"request_body\"\
: {\"username\": \"ab\", \"password\": \"Test@1234\"},\n \"expected_status\"\
: 400,\n \"expected_response\": \"应返回错误信息，提示username长度不能少于3个字符\"\n\
\ }\n]"
selected: false
title: 边界值负向
type: llm
vision:
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height: 87
id: '1776957114997'
position:
x: 280
y: 493
positionAbsolute:
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selected: false
sourcePosition: right
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type: custom
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- data:
context:
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variable_selector: []
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temperature: 0.7
mode: chat
name: gpt-5.4
provider: langgenius/openai/openai
prompt_template:
- id: 902a70ae-3180-45c8-8171-f9a35a8e5752
role: system
text: "# 角色\n你是一位资深测试工程师，负责对多个来源的测试用例进行汇总、去重和质量审查。\n\n# 任务\n将以下来自不同生成节点的测试用例合并成一份完整、无冗余的测试用例集，并输出汇总统计信息。\n\
\n# 输入数据\n{{#1777020413553.output#}}\n\n# 去重规则（按优先级依次执行）\n\n## 规则1：完全重复\n\
- 如果两条用例的 method + endpoint + request_body 完全相同，保留优先级更高的那条（P0>P1>P2）\n\
- 优先级相同时，保留正向用例，删除负向用例\n\n## 规则2：语义重复\n- 如果两条用例测试目的相同（如\"缺少username参数\"\
出现了2次），只保留描述更详细、preconditions 更完整的那条\n- 判断标准：title 语义相近 + category 相同\
\ + request_body 结构相同\n\n## 规则3：参数组合与负向重叠\n- 如果参数组合用例中某条与参数校验负向/边界值负向的用例\
\ request_body 完全相同，删除参数组合中的那条（保留有明确 defect_type 标注的用例）\n\n# 质量检查规则（去重后执行）\n\
\n对保留的每条用例逐一检查：\n1. case_id 是否唯一 — 如有重复，按 类型缩写_序号 格式重新编号\n2. expected_status\
\ 是否合理 — 正向用例必须是 2xx，负向用例必须是 4xx 或 5xx\n3. request_body 是否有占位符（如 \"xxx\"\
、\"test\"、\"valid_xxx\"）— 如有，替换为符合业务语义的具体值\n4. preconditions 是否为空 — 如果为空，根据接口语义补充合理的前置条件\n\
\n# 编号规范（重新统一编号）\n\n去重后按以下规则对所有用例重新编号：\n- 正向用例：POS_001, POS_002...\n-\
\ 参数校验负向：NEG_PARAM_001, NEG_PARAM_002...\n- 边界值负向：NEG_BV_001, NEG_BV_002...\n\
- 业务逻辑负向：NEG_BL_001, NEG_BL_002...\n- 参数组合：COMBO_001, COMBO_002...\n\n\
编号顺序：先按 category 分组，组内按 priority 升序排列（P0 在前）。\n\n# 输出格式\n\n严格输出以下 JSON\
\ 结构，不要包含任何其他文字：\n\n{\n \"summary\": {\n \"total\": 总用例数,\n \"\
positive\": 正向用例数,\n \"negative\": {\n \"param_validation\": 参数校验用例数,\n\
\ \"boundary_value\": 边界值用例数,\n \"business_logic\": 业务逻辑用例数\n\
\ },\n \"combination\": 参数组合用例数,\n \"removed_duplicates\": 去重删除的条数,\n\
\ \"p0_count\": P0用例总数,\n \"p1_count\": P1用例总数,\n \"p2_count\"\
: P2用例总数\n },\n \"quality_issues\": [\n {\n \"case_id\": \"\
发现问题的用例ID\",\n \"issue\": \"问题描述\",\n \"action\": \"已执行的修正动作\"\
\n }\n ],\n \"cases\": [\n 完整的用例对象数组，包含所有字段\n ]\n}\n\n# 输出示例（仅展示结构，实际内容根据输入动态生成）\n\
\n{\n \"summary\": {\n \"total\": 35,\n \"positive\": 5,\n \"\
negative\": {\n \"param_validation\": 12,\n \"boundary_value\"\
: 10,\n \"business_logic\": 6\n },\n \"combination\": 2,\n\
\ \"removed_duplicates\": 3,\n \"p0_count\": 8,\n \"p1_count\"\
: 18,\n \"p2_count\": 9\n },\n \"quality_issues\": [\n {\n \
\ \"case_id\": \"NEG_PARAM_003\",\n \"issue\": \"request_body 中\
\ username 值为占位符 'valid_username'\",\n \"action\": \"已替换为具体值 'testuser01'\"\
\n },\n {\n \"case_id\": \"NEG_BV_007\",\n \"issue\":\
\ \"preconditions 为空\",\n \"action\": \"已补充：用户未登录，接口无鉴权前置要求\"\n \
\ }\n ],\n \"cases\": [\n {\n \"case_id\": \"POS_001\",\n\
\ \"title\": \"正常登录-有效用户名和密码\",\n \"priority\": \"P0\",\n \
\ \"type\": \"正向\",\n \"category\": \"功能验证\",\n \"preconditions\"\
: \"用户已注册且未被封禁\",\n \"method\": \"POST\",\n \"endpoint\": \"\
/api/login\",\n \"headers\": {\"Content-Type\": \"application/json\"\
},\n \"request_body\": {\"username\": \"testuser01\", \"password\"\
: \"Test@1234\"},\n \"expected_status\": 200,\n \"expected_response\"\
: \"应返回token字段，值不为空；应返回code字段，值为0\"\n }\n ]\n}"
selected: false
title: 用例汇总去重
type: llm
vision:
enabled: false
height: 87
id: '1777013409175'
position:
x: -83.30080000000001
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x: -83.30080000000001
y: 688.5712
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type: custom
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- data:
context:
enabled: false
variable_selector: []
desc: JSON 转成 Markdown 表格
model:
completion_params:
temperature: 0.7
mode: chat
name: gpt-5.4
provider: langgenius/openai/openai
prompt_template:
- id: a240643d-8150-4c30-a0f1-5687c1b1447b
role: system
text: '# 任务
将以下测试用例 JSON 转换为清晰的 Markdown 表格报告。
# 输入数据
{{#1777013409175.text#}}
# 输出要求
1. 第一部分：统计摘要表格（总数/正向/各类负向/P0/P1/P2 数量）
2. 第二部分：测试用例明细，按 category 分组，每组一个独立表格
3. 表格列：用例ID | 优先级 | 标题 | 前置条件 | 请求方法 | 请求路径 | 请求体 | 期望状态码 | 期望响应
4. 组内按 priority 升序排列（P0 在前）
5. 严格输出 Markdown 文本，不要输出 JSON，不要加代码块标记'
selected: false
title: 格式化输出
type: llm
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height: 115
id: '1777013715727'
position:
x: 186
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x: 186
y: 688.5712
selected: false
sourcePosition: right
targetPosition: left
type: custom
width: 241
- data:
outputs:
- value_selector:
- '1777013715727'
- text
value_type: string
variable: text
selected: false
title: 输出
type: end
height: 87
id: '1777014117960'
position:
x: 476.65599999999995
y: 688.5712
positionAbsolute:
x: 476.65599999999995
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sourcePosition: right
targetPosition: left
type: custom
width: 241
- data:
selected: false
template: "{% if arg1 %}## 正向用例\r\n{{ arg1 }}\r\n{% endif %}{% if arg2 %}##\
\ 参数校验负向用例\r\n{{ arg2 }}\r\n{% endif %}{% if arg3 %}## 边界值负向用例\r\n{{ arg3\
\ }}\r\n{% endif %}{% if arg4 %}## 业务逻辑负向用例\r\n{{ arg4 }}\r\n{% endif %}"
title: 模板转换
type: template-transform
variables:
- value_selector:
- '1776956373124'
- text
value_type: string
variable: arg1
- value_selector:
- '1776956424552'
- text
value_type: string
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- value_selector:
- '1776957114997'
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- value_selector:
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|
