一、引言：大模型時代的測試自動化革命
2025 年，隨著大模型（如 DeepSeek）在自動化測試領域的廣泛應用，Prompt 編寫已成為測試工程師的核心技能之一。
為什么？
- 大模型輸出的質量 90% 取決于輸入的 Prompt
- LangChain 的
PromptTemplate提供了參數化 Prompt 的標準化方案 - OpenAI SDK 為模型調用提供了更簡潔、高效的接口
本文將通過真實代碼示例（基于 OpenAI SDK 調用 DeepSeek），展示如何用 LangChain 的 PromptTemplate 實現高效的測試自動化，并對比傳統手動編寫 Prompt 的局限性。
二、核心工具：LangChain PromptTemplate vs 傳統 Prompt
1. 什么是 PromptTemplate？
LangChain 的 PromptTemplate 是一種參數化 Prompt 的工具，允許測試工程師通過模板和變量動態生成高質量的提示詞。
核心優勢：
- 標準化：統一管理 Prompt 模板
- 可復用：一套模板適配多種場景
- 易維護：變量修改即可適配新需求
2. 與手動編寫 Prompt 的對比
| 方式 | 優勢 | 劣勢 |
|---|---|---|
| 手動編寫 Prompt | 靈活、快速上手 | 易出錯、難維護、復用性差 |
| LangChain PromptTemplate | 標準化、可復用、易維護 | 需要額外學習 |
三、使用 OpenAI SDK 調用 DeepSeek 的正確姿勢
1. 傳統錯誤方式：手動調用 API
# 安裝依賴
!pip install openai
from openai import OpenAI# 初始化 DeepSeek 客戶端
client = OpenAI(api_key="your_deepseek_api_key",base_url="https://api.deepseek.com"
)# 調用模型生成響應
response = client.chat.completions.create(model="deepseek-chat",messages=[{"role": "system", 
