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【deepseek用例生成平台-31】批量优化需求最后实现

【deepseek用例生成平台-31】批量优化需求最后实现

热心网友 时间:2025-07-03
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上节课,我在test文件中成功测试了多线程优化的demo。本节课就来将它合并到项目实际的aiapi.py中吧。

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本节难点:

在django的views.py中使用class,并把AIsend_begin_set_play和AIsend_begin_set两个函数都放入class中,通过接口调用实现。

原本是这样的:

【deepseek用例生成平台-31】批量优化需求最后实现参考Demo是这样的:

【deepseek用例生成平台-31】批量优化需求最后实现改造后应该是这样:想获取完整源码的朋友可以进粉丝群~

【deepseek用例生成平台-31】批量优化需求最后实现对应的views.py也需要修改这部分内容:(需要先对class进行实例化)

【deepseek用例生成平台-31】批量优化需求最后实现由于我的接口已经欠费(看来大家学习热情很高,我之前比赛获得的3000元奖金刚充进去没几天就花完了... 所以各位学习者请注意保护好自己的bot_app_key哦~ 实际上接口费用非常低,几块钱就能用很久 )

所以我这里只能写一个假的返回结果用于验证今天的代码:

【deepseek用例生成平台-31】批量优化需求最后实现测试结果如下所示:

【deepseek用例生成平台-31】批量优化需求最后实现可以看到,已经根据不同的用例设计方法,对拆分的功能点进行了重新分类。

最后我们再回顾一下整个需求优化的过程:

首先分解原始需求 → 得到子功能点

然后将子功能点按照适用的用例设计方法进行分类 → 得到分类后的最终列表。

下一节,我们将基于这些经过分解和分类的列表,进行实际的用例生成操作。

虽然这个过程会消耗较多的tokens,但效果确实远胜于直接向AI模型询问用例设计方法。

来源:https://www.php.cn/faq/1385028.html
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