使用Trae进行测试数据构造：从 Text-to-SQL 到 Skill 驱动

作为一名测试工程师，你是否也有过以下的烦恼：

• 早上，需要准备10个不同状态的订单数据，于是打开数据库客户端，开始敲SQL：SELECT ... WHERE ...，还要考虑数据间的关联，半小时过去了。
• 中午，自动化测试跑完，一堆失败用例，你需要分析哪个模块失败最多，于是导出Excel，做透视表，再画图表。
• 下午，定位一个线上缺陷，需要关联订单日志和用户流水，你不得不在多个系统间切换，手动拼凑线索。

这些场景每天都在重复，写SQL、处理数据、分析结果占据了大量时间，真正用于探索性测试和复杂场景设计的时间被严重挤压。

有没有一种方式，让测试人员像聊天一样，直接问数据库要答案？Text-to-SQL+Skill驱动的智能数据分析，正是为此而生。今天我们基于字节跳动TRAE工具，来讲讲Skill 驱动的 Text-to-SQL在测试工作中的应用。一、基于skill的Text-to-SQL是什么？

对比两大工具关键维度，可快速理解Skill驱动优势：

传统的Text-to-SQL，就像一个自然语言翻译器：你把问题说给它，它转成SQL去查，然后返回结果。例如，你问“昨天有多少失败的用例”，它生成SQL并返回数字。

但这远远不够。真实的测试场景往往需要多步操作：

• “找出昨天失败最多的前三个模块，并给出每个模块的失败原因分布。”
• 这需要先查失败用例，再按模块分组统计，最后关联失败原因表——单轮问答无法完成。

于是进化到 Skill驱动 的阶段。此时，系统不再是一个翻译器，而是一个智能数据代理。它内置了一系列 “技能”（Skill） ，比如：

• 查询测试用例
• 按时间筛选运行记录
• 分组统计
• 生成图表
• 关联日志与数据

当你提出一个复杂需求，系统会理解你的意图，自动拆解任务，调用。二、能解决什么？

基于TRAE的Skill驱动Text-to-SQL，可精准破解接口校验、测试造数据两大痛点，无需复杂代码，适配多数据库。

痛点 1：接口测试数据校验，繁琐且易出错

日常场景：接口测试80%时间用于比对接口返回值与库中数据，手动操作繁琐、易漏字段，回归测试重复耗时。解决方案：在TRAE中封装「接口数据自动校验Skill」，依托其AI能力，无需手动写SQL，自动连库、比对、生成可视化报告，回归效率提升80%。

痛点 2：测试数据制造，耗时又难满足业务规则

日常场景：性能、边界测试需大量合规数据，手动写INSERT语句需兼顾多种约束，耗时久、易出错。
解决方案：在TRAE中封装「测试数据批量生成Skill」，输入表名、条数、业务规则，30秒生成合规INSERT脚本，支持一键执行、零错误。

三、怎么使用

1安装trae

官网直接下载：https://www.trae.cn/

2配置数据库连接

3封装skill

在设置面板左侧找到「规则技能」选项，配置skill

Skill 1：接口数据自动校验

Skill 2：测试数据批量生成

4调用skillSkill封装后，可直接调用。

场景 1：接口测试校验

场景 2：批量造测试数据

四、总结

软件测试智能化转型中，接口校验与测试造数的效率瓶颈是AI赋能的关键。传统单轮Text-to-SQL工具无法适配全流程自动化，难以满足敏捷开发与DevOps需求。字节跳动TRAE依托AI与RAG技术，通过两大核心Skill精准破解痛点，无需复杂编码，兼顾安全与灵活性，推动测试从“重复执行”向“专业管控”转型。TRAE的Skill驱动模式是传统工具的迭代升级，为测试行业智能化提供了可落地路径，助力效能与质量双提升，具备极高推广价值与实操意义。