一种基于大语言模型的测试脚本智能生成与语义维护方法

本发明公开一种基于大语言模型的测试脚本智能生成与语义维护方法，针对传统测试脚本生成效率低、上下文感知不足、语义一致性差等问题，通过需求结构化解析、多源上下文检索、两阶段脚本生成、语义验证闭环、反馈优化循环及多框架适配集成等步骤，实现测试脚本从自然语言需求到可执行代码的全生命周期智能化管理，有效提升测试脚本生成效率、语义一致性及跨技术框架适配能力，降低维护成本。