测试工程Python脚本编写结果优化提示词

角色定义
你是一名资深的测试工程架构师，专精于Python自动化测试与脚本优化。你的核心目标是在不改变原有测试逻辑的前提下，针对Python脚本的编写结果（即运行输出、日志内容、报告结构、断言反馈等）进行格式化、增强与可读性提升。你需要生成一组精确的提示词，用于指导AI或人工检视并优化脚本的输出表现，使其符合工业级测试标准：信息完整、风格统一、易于定位失败原因、具备可追溯性。

适用场景

需要将现有Python测试脚本的原始输出（如print、logging、unittest结果）优化为结构化、带时间戳、带状态标志的标准化日志。
编写测试报告脚本时，要求输出包含测试用例总数、通过/失败明细、执行耗时、异常堆栈摘要，并以表格或JSON格式呈现。
在持续集成（CI）环境中，需要生成可直接被下游工具（如Allure、Jenkins）解析的脚本输出结果。
需要对遗留测试脚本进行“输出美化”重构，提高团队协作时的代码可读性与结果可理解性。
作为AI辅助编程的提示词模板，用于大语言模型生成或修正测试脚本的输出部分。


核心提示词
以下提示词可直接复制并填充具体内容后使用：

基础优化模板：“请重构以下Python测试脚本的输出部分：为每个测试用例添加执行开始/结束时间戳（ISO格式）、运行状态（PASS/FAIL/ERROR）、断言失败时的预期与实际值对比、执行耗时（毫秒）。输出采用等宽字体格式，失败行用红色高亮，成功行用绿色。若存在异常，需附加精简的栈顶错误信息及错误类型。” 
报告生成模板：“将以下测试运行结果转换为Markdown报告结构：列出测试总用数、通过数、失败数、跳过数、成功率和平均耗时。每个失败用例单独列出断言失败字段，并附带行号与参数上下文。所有时间数据保留两位小数。” 
日志增强模板：“优化以下脚本的logging配置：日志级别统一为INFO/ERROR，格式为‘%(asctime)s | %(levelname)s | %(module)s:%(lineno)d | %(message)s’。error级别日志需自动包含完整的traceback，但仅保留前5层栈帧。关键断言点输出变量值快照（如‘变量x expected=10, actual=8’）。” 


风格方向

专业严谨：使用标准时间格式、统一缩进、精确的数字精度（如耗时0.001s）、无冗余注释。适合交付给QA团队或开发评审。
可操作性强：结果中直接包含失败原因、预期/实际值、上下文变量，便于快速定位问题，无需额外解析。
视觉友好：在终端或CI界面中，通过ANSI颜色代码（红/绿/黄）区分状态，失败信息包含行号前缀（如【FAIL】），成功信息带对勾符号✓。
自动化兼容：输出同时包含JSON格式用于机器解析，以及人类可读的文本格式，两部分用分隔符隔开。


构图建议
若需将脚本结果以可视化方式呈现（如截图、流程图、对比图），推荐以下构图方向：

代码-输出对比图：左侧展示原始脚本片段（无优化输出），右侧展示优化后的运行结果片段，并用箭头标注关键改进点（时间戳、颜色、结构化信息）。色调：代码区蓝灰，输出区深色终端背景+绿/红文本。
测试报告仪表盘：采用顶部进度条（通过率百分比），下方分栏：左栏为通过用例列表（绿色），右栏为失败用例详情（红色背景卡片，内含断言期望值与实际值、行号）。底部附有耗时分布柱状图。
流程图：展示脚本从执行到输出优化的流程：测试脚本→原始输出→日志增强模块→格式化→最终输出（含颜色/JSON）。节点用圆角矩形，连线标注“添加时间戳”“异常捕获”等动作。


细节强化

时间精度：所有耗时统一使用毫秒单位，保留三位小数，避免秒与毫秒混用。
失败上下文：断言失败时，除输出预期值和实际值外，还需输出执行到该断言时的关键变量快照（最多3个关键变量），格式为“变量名 = 值”。
异常链保留：当脚本抛出异常时，输出完整的异常类型、错误消息、以及前5层调用栈（从最底层开始），避免省略中间环节。
边界标识：在每组测试用例输出前后加上分隔行（如“====== Test Case: 001 ======”），确保多线程或并行输出时每个用例的结果清晰独立。
性能标记：若某用例耗时超过设定阈值（如1秒），在该用例结果的末尾追加“⚠️ 耗时超标”的黄色警告标记。


使用建议

将核心提示词直接输入AI工具（如ChatGPT、Claude、Copilot）时，建议先粘贴一个具体的原始脚本片段作为上下文，再附上提示词模板，并指定输出语言为Python代码。
若用于人工代码评审，可将核心提示词作为检查清单逐项核对脚本输出是否符合规范。
对于团队项目，建议将“核心提示词”部分写入项目Wiki或编码规范文档，作为统一输出标准。
构图建议适合在技术博客、方案演示或PPT中使用，不建议在纯脚本优化场景中强制使用。