软件风险测试场景设计专家

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Dec 10, 2025更新

本提示词专为软件质量保障领域设计，能够根据特定软件风险自动生成详细的风险测试场景方案。通过系统化的风险分析、测试策略制定和场景设计流程，帮助质量保障工程师快速构建针对性的测试方案，有效识别和验证软件系统中的潜在风险点，提升测试覆盖率和产品质量保障能力。输出内容采用专业的技术文档风格，确保方案的可执行性和专业性。

风险概述

风险类型：越权与IDOR（Broken Object Level Authorization / Multi-tenant isolation bypass）
技术特征：
- 后端接口将租户隔离依赖前端传入的 tenantId，而非服务端基于用户-租户绑定与资源所属进行强制校验。
- /api/admin/export 接口允许任意 userId 参数，缺少资源归属校验。
- /api/project/:id 为对象级访问，未校验资源所属租户与用户授权关系。
攻击路径：攻击者以普通账号登录，携带有效 X-Auth-Token，篡改 tenantId（URL、Query、Body、Header）或资源 ID，即可访问/导出他租户的数据（订单、发票、报表）。
影响范围：认证授权域、订单与发票数据、报表导出、审计日志；导致敏感数据泄露与合规违规（如GDPR/ISO 27001条款相关）。
发生概率：高（参数可控、接口通用、正常账户即可触发）。
影响程度：严重（跨租户数据泄露、大批量导出、审计缺失）。

测试目标

验证在携带有效令牌情况下，通过篡改 tenantId、userId 或资源 ID，是否可跨租户读取或导出数据。
验证所有接口是否在服务端执行用户-租户绑定校验与资源所属校验，而非信任客户端传参。
验证修复后服务端拒绝越权访问（403/404），导出结果严格限定在授权租户及用户范围。
验证审计日志是否完整记录越权尝试（含主体用户、目标资源、原因、时间、来源IP/UA）。
验证不同参数通道（URL Path、Query、Body、Header）与不同资源类型（项目、订单、发票、报表）的一致授权行为。
验证多租户绑定用户、未绑定用户、不同角色（普通/管理员）的授权边界与差异。

测试策略

方法组合：
- 黑盒API安全测试：基于有效令牌，系统化篡改租户与资源标识，验证跨租户访问与导出结果。
- 灰盒校验：比对返回数据的资源归属字段（tenantId、ownerId、resourceId），核验是否与令牌和用户绑定一致。
- 授权一致性测试：对相同资源使用不同参数通道（URL、Query、Body、Header）发起请求，验证是否存在某通道绕过校验。
- 角色与绑定矩阵测试：普通用户、租户管理员、跨租户绑定用户、未绑定用户，覆盖不同租户组合。
- 审计与合规测试：检查审计日志记录的字段完整性与准确性；验证未授权行为是否可被检测与告警。
重要注意：
- 测试环境需准备至少两个租户（Tenant A、Tenant B）与若干资源（项目、订单、发票、报表），明确资源归属。
- 使用受控测试数据与环境，不在生产系统执行扫描或枚举。
- 测试令牌包含用户身份及其正确租户绑定信息；记录每次请求的请求参数与响应体，用于取证与回归对比。
修复后验证思路（用于定义通过标准）：
- 服务端忽略客户端传入的 tenantId/userId，统一从令牌和服务器端授权关系解析租户与用户范围。
- 对对象级接口执行资源所属的服务端校验（仅当资源归属租户与令牌租户绑定匹配，且用户具备相应权限时返回）。
- 对导出接口执行双重约束：租户范围 + 用户授权范围；不允许任意 userId。

测试场景

说明：每个场景包含前置条件、执行步骤、预期结果（漏洞验证期与修复后验收标准分述）。资源命名示例：Tenant A（TA）、Tenant B（TB）；用户 UA_normal（TA绑定普通用户）、UA_admin（TA绑定管理员）、UB_normal（TB绑定普通用户）；项目 pA1（TA所属）、pB1（TB所属）；订单 oA1（TA所属）、oB1（TB所属）；发票 iA1、iB1。

导出接口 Query 参数篡改（tenantId）
- 前置条件：UA_normal 登录，持有 X-Auth-Token（含 TA 绑定）；已知 TB 存在订单与发票。
- 步骤：
  1. 对 /api/admin/export?tenantId=TB&type=orders 发起请求。
  2. 记录响应状态码与导出内容（文件或JSON）。
- 预期结果：
  - 漏洞验证期：返回 TB 的订单/发票数据或非空文件，确认跨租户泄露。
  - 修复后：403/404；或返回为空且审计记录未授权尝试。
导出接口 Body 参数篡改（tenantId 与 userId）
- 前置条件：UA_normal 登录；已知 UB_normal 的 userId 属于 TB。
- 步骤：
  1. POST /api/admin/export，JSON Body={"tenantId":"TB","type":"invoices","userId":"UB_normal"}。
  2. 记录响应与导出内容归属。
- 预期结果：
  - 漏洞验证期：导出包含 TB/UB_normal 的发票，确认任意 userId 越权。
  - 修复后：403/404；或忽略传入的 tenantId/userId，仅导出 UA_normal 在 TA 范围内的数据。
Header 通道绕过测试（自定义或已有 X-Tenant-Id）
- 前置条件：UA_normal 登录；服务可能读取头部的租户标识（如 X-Tenant-Id）。
- 步骤：
  1. 设置 Header: X-Tenant-Id: TB，对 /api/admin/export 或 /api/order/list 发起请求。
  2. 记录返回数据的租户归属。
- 预期结果：
  - 漏洞验证期：返回 TB 数据。
  - 修复后：返回 TA 数据或拒绝；审计记录包含头部篡改尝试。
对象级IDOR：/api/project/:id 跨租户访问
- 前置条件：UA_normal 登录；已知 pB1 的 id。
- 步骤：
  1. GET /api/project/{pB1.id}。
  2. 记录返回项目的 tenantId 与 ownerId。
- 预期结果：
  - 漏洞验证期：返回 pB1 的详情（tenantId=TB），确认IDOR。
  - 修复后：404（资源不存在于授权范围）或403；审计记录资源所属不匹配。
列表接口与过滤参数测试（隐性越权）
- 前置条件：UA_normal 登录；接口支持过滤参数（如 status、dateRange、tenantId）。
- 步骤：
  1. GET /api/order/list?tenantId=TB。
  2. 在不传 tenantId 情况下访问列表，检查是否出现跨租户数据。
- 预期结果：
  - 漏洞验证期：出现 TB 数据或混合数据。
  - 修复后：仅返回 TA 数据；服务端忽略过滤中的跨租户值。
分页与导出一致性检查
- 前置条件：UA_normal 登录；TA、TB 均有多页数据。
- 步骤：
  1. 列表分页查询（page=1..n）与导出同一数据集（type=orders），对比导出文件与分页数据的租户分布。
- 预期结果：
  - 漏洞验证期：导出包含 TB 数据，而分页仅显示 TA 或不一致。
  - 修复后：两者均严格限定 TA 范围且一致。
多租户绑定用户边界测试
- 前置条件：用户 UAB_admin 同时绑定 TA、TB（管理员）；pA1 属于 TA，pB1 属于 TB。
- 步骤：
  1. 使用 UAB_admin 访问 pA1 与 pB1，分别导出订单与发票。
  2. 尝试访问不属于其绑定租户的资源（若存在 Tenant C）。
- 预期结果：
  - 漏洞验证期：可访问非绑定租户资源。
  - 修复后：仅能访问 TA/TB 的资源；对 Tenant C 返回 403/404。
未绑定用户与最小权限测试
- 前置条件：用户 U_unbound（仅认证，无租户绑定）。
- 步骤：
  1. 访问 /api/project/{pA1.id}、/api/admin/export?tenantId=TA。
- 预期结果：
  - 漏洞验证期：返回任何数据均为风险。
  - 修复后：统一拒绝（401/403），无数据返回。
审计日志与告警验证
- 前置条件：开启审计；可查询日志或接收安全事件。
- 步骤：
  1. 重放场景1-4的越权请求。
  2. 检查审计日志是否记录主体用户ID、目标资源/租户、请求来源、拒绝原因、时间戳。
- 预期结果：
  - 漏洞验证期：日志缺失或记录不完整。
  - 修复后：完整记录，并可触发安全告警（如达到阈值）。
缓存/会话一致性与变更测试
- 前置条件：开启API网关/反向代理/缓存（如按URL缓存）。
- 步骤：
  1. 先用 UA_normal 正常访问 TA 资源，随后仅篡改 tenantId 为 TB，重复同一路径请求。
  2. 检查是否出现缓存导致的跨租户响应。
- 预期结果：
  - 漏洞验证期：缓存返回 TB 数据或上一次他租户数据。
  - 修复后：缓存键包含授权上下文或禁用跨租户缓存；返回符合授权的内容。

验证标准

访问控制与隔离
- 服务端不信任客户端传入的 tenantId 与 userId，统一基于令牌与后端授权模型解析租户与用户范围。
- 对象级接口（/api/project/:id）执行资源所属校验：仅当资源的 tenantId 与令牌租户绑定匹配且用户具备访问权限时返回。
- 对导出接口（/api/admin/export）执行双重约束：租户范围 + 用户授权范围；禁止任意 userId 指定。
- 对未绑定或权限不足的用户请求，返回 401/403/404（首选403或404以避免信息泄露），不返回任何跨租户数据。
数据正确性
- 所有返回数据（列表、详情、导出文件）中的资源归属字段与用户令牌绑定一致，无跨租户记录。
- 分页与导出结果在同一授权范围内一致，不出现跨页或导出混入他租户数据。
审计与告警
- 越权尝试被审计：记录主体、目标资源/租户、来源、拒绝原因、时间戳；可查询与追溯。
- 可配置阈值触发安全告警（如同一用户短时多次越权）。
一致性与通道覆盖
- URL Path、Query、Body、Header 任一通道传入的租户/用户参数均不可改变服务端授权判定结果。
- 缓存与代理层不导致授权绕过；缓存键或策略包含授权上下文，避免跨租户复用。

优先级建议

P0（立即执行）
- /api/admin/export 所有导出类型（订单、发票、报表）：存在批量敏感数据泄露风险。
- /api/project/:id 对象级访问：IDOR直接暴露具体资源详情。
- 审计日志与拒绝响应验证：保证可检测与取证。
P1（高优先）
- 列表与过滤参数接口（/api/order/list 等）：隐性越权与数据聚合风险。
- Header、Body、Query 多通道一致性校验：防止单通道绕过。
- 多租户绑定用户与最小权限矩阵：验证复杂授权场景。
P2（中优先）
- 分页与导出一致性、缓存/代理层授权一致性：防止间接泄露与缓存污染。
- 未绑定用户与会话边界测试：补充异常路径覆盖。

备注：以上方案面向受控测试环境，执行过程中需记录每个请求与响应的完整证据（请求方法、URL、参数、头、状态码、响应体摘要、时间戳），以支持风险确认与修复后的回归验证。

风险概述

风险特征
- 客户端在弱网/离线场景使用“队列重放 + 最后写入覆盖（LWW）”策略；缺少请求幂等键与服务端版本号校验。
- 离线转在线时，请求乱序（历史创建/取消先后无保障），服务端以时间戳判定，导致状态回退或覆盖。
- 支付相关接口在超时/失败后客户端自动重试，可能触发重复扣款；支付回调存在重放风险；对账服务可能无法及时发现异常。
影响范围
- 模块：离线缓存、同步引擎、订单服务、支付网关对接、支付回调处理、对账服务。
- 业务：订单状态正确性、资金扣款一致性、退款/对账异常、用户投诉。
发生概率
- 高：地铁/电梯/跨网切换等弱网；杀进程/系统回收；App重启自动重放；第三方支付回调重试。
结果严重性
- 高：重复扣费、已取消订单被扣款、账实不符。

测试目标

验证在弱网/离线/乱序/重试条件下，订单状态不被旧请求覆盖，且不会产生重复扣费。
验证客户端队列重放机制的去重、有序性和重试策略的安全性（不造成副作用重复执行）。
验证服务端在乱序、重复请求、回调重放、超时等情况下的幂等与一致性保障能力。
验证对账服务能否及时识别重复扣费/状态不一致，并输出可追踪的异常项。
为后续整改（如幂等键与版本校验）提供基线复现证据与回归测试用例。

测试策略

方法与覆盖维度
- 故障注入/网络混沌：延迟、丢包、抖动、限速、断网/恢复、瞬时断开与频繁切换；验证乱序、超时与重试行为。
- 请求层操控：重复发送、乱序重放、部分成功/部分失败、批量提交中断后重放。
- 时间维度：客户端与服务端时钟偏移（±1/3/5/10分钟），验证仅靠时间戳判定的风险。
- 进程/会话：杀死进程、App重启、后台到前台、系统回收后队列重放。
- 回调幂等：第三方支付回调的重复/延迟/乱序到达对订单状态与资金流的影响。
- 多终端并发：同一账号多设备离线/在线交错操作，验证全局一致性。
环境与前置
- 使用沙箱支付环境与可回放的网关模拟器；独立商户/用户/订单前缀，便于对账追踪。
- 接入网络代理/链路整形工具以进行延迟、限速、丢包与重放；具备请求/响应抓取与重放能力。
- 开启服务端/客户端日志与追踪ID（例如orderId、requestId、traceId），便于端到端关联。
- 可触发/观察对账任务，导出对账差异报表与异常明细。
数据与观测
- 每个用例使用唯一订单ID；记录请求序列、到达顺序、服务端状态变更日志、资金凭证（预授权/扣款/退款）与对账结果。
- 断言点：订单最终状态、资金扣款次数、回调处理幂等性、服务端冲突/幂等响应、对账异常捕获。

测试场景

说明：每个场景包含两类期望，用于覆盖“复现实风险（当前基线）”与“修复后目标”。当系统尚未整改时，可按“复现实风险”作为实际观察；整改后以“修复后目标”作为通过标准。

场景S1：离线创建→离线取消→上线乱序重放

目的：验证乱序导致状态覆盖风险与重复扣费可能性。
前置：关闭网络；新用户U1；余额/支付工具可用。
步骤
1. 离线发起创建订单C1（入本地队列，不发出）。
2. 离线发起取消C1（再次入队）。
3. 上线时通过代理将“创建”延迟发送，“取消”优先发送；确认服务端先收到取消后再收到创建。
复现实风险观察：最终订单可能被创建或进入支付流程；存在扣款或预授权产生。
修复后目标：最终状态为“已取消”；无任何扣款/预授权；创建请求被拒绝（因版本冲突或幂等/时序保护）。

场景S2：离线取消→离线上传时“创建”先到达

目的：验证LWW与时间戳判定导致取消失效。
步骤：与S1相似，但确保创建先到达。
复现实风险：创建成功、取消被覆盖，可能产生扣费。
修复后目标：最终“已取消”；创建被判冲突或被丢弃；无扣费。

场景S3：创建请求重复重试（UI多次点击+网络超时）

目的：验证缺少幂等键导致重复订单/扣费。
前置：限速/高延迟网络；同一商品G1。
步骤
1. 提交创建C2，制造超时（客户端未收到成功）。
2. 用户再次点击提交（或自动重试触发2~3次）。
复现实风险：出现多个订单、或对同一订单多次扣款尝试。
修复后目标：仅生成一个订单ID；多次请求返回相同结果；无重复扣款。

场景S4：支付确认接口超时后的客户端重试

目的：验证支付确认的幂等性与扣款重复风险。
步骤
1. 创建并进入支付；对“支付确认/扣款”接口注入超时。
2. 客户端自动重试2~3次。
复现实风险：产生重复扣款或重复发起扣款请求。
修复后目标：仅一次扣款；重试返回相同交易结果。

场景S5：支付回调重放与乱序

目的：验证回调处理幂等性。
步骤
1. 正常完成一次支付，记录回调内容。
2. 重放相同回调2~3次；调整次序为“成功→失败→成功”。
复现实风险：订单状态被回退或重复记录资金流水。
修复后目标：回调幂等处理，仅保留一次生效变更；状态不回退；无重复流水。

场景S6：对账发现与隔离能力

目的：验证对账能否识别“取消订单发生扣款”的异常。
步骤
1. 通过S1/S2/S4制造至少一笔“取消但扣款”的异常。
2. 触发对账任务，导出差异清单。
复现实风险：对账未能捕获或延迟较长。
修复后目标：在可配置时限内（如T+0或T+1）标记异常，生成可追溯记录与告警。

场景S7：客户端与服务端时钟偏移

目的：验证仅用时间戳判定的安全性。
步骤
1. 将客户端时间快/慢5分钟，重复S1/S2流程。
复现实风险：时间戳误判导致状态错误或扣费。
修复后目标：服务端基于版本/乐观锁/服务器时间排序，不受客户端时间影响。

场景S8：最后写入覆盖导致旧状态覆盖新状态

目的：验证LWW对订单状态的破坏性。
步骤
1. 在线创建C3并支付成功。
2. 离线对C3发起取消（入队），随后上线发送。
复现实风险：已支付订单被错误标记取消或触发退款异常流。
修复后目标：服务端拒绝旧版本更新（返回冲突），不改变既成资金事实；如需退款，走明确的退款接口与流程。

场景S9：杀进程后自动重放

目的：验证队列持久化与重放去重。
步骤
1. 离线创建并触发2次重试排队。
2. 杀进程→重启→上线自动重放。
复现实风险：多次创建或重复扣款。
修复后目标：去重有效；最终仅一次有效请求。

场景S10：多设备并发与离线交错

目的：验证跨设备一致性。
步骤
1. 设备A在线创建C4并进入待支付。
2. 设备B离线取消C4；A继续支付；随后B上线。
复现实风险：状态抖动、重复扣费或错误退款。
修复后目标：遵循版本/意图冲突策略：若已支付成功，取消转为退款流程且幂等；无重复扣款。

场景S11：批量重放的部分成功/失败

目的：验证部分成功后的再次重放不会产生副作用。
步骤
1. 离线积累创建与取消各3条；上线时注入50%失败。
2. 自动重放剩余队列。
复现实风险：已成功的请求被重复执行。
修复后目标：重放对已成功项无副作用；最终状态与金额正确。

场景S12：网络抖动快速切换

目的：验证在抖动中重试与乱序的综合影响。
步骤：在“创建→取消→支付”过程中每3~5秒切换在线/离线/限速。
复现实风险：状态错乱与重复扣费。
修复后目标：无重复扣费；最终状态与用户最后意图一致。

场景S13：已发起支付时用户取消

目的：验证竞态条件下的资金与状态协同。
步骤
1. 创建并发起支付请求，注入高延迟。
2. 用户立即取消订单；随后支付结果返回成功。
复现实风险：支付成功但订单为取消，导致账务不一致。
修复后目标：订单状态进入“需退款/已支付待退款”明确中间态；自动或人工退款流程可追踪；不出现第二次扣款。

场景S14：服务端5xx/429导致的退避重试

目的：验证客户端退避策略安全性与服务端幂等。
步骤：对创建/支付确认注入5xx/429，观察重试节奏与副作用。
复现实风险：高频重试放大重复扣费概率。
修复后目标：指数退避与上限生效；服务端幂等保障不产生多次扣款。

场景S15：本地队列重复/损坏

目的：验证异常存储导致的重复请求。
步骤：制造队列重复项（同一请求两条）后上线重放。
复现实风险：重复创建/扣款。
修复后目标：客户端/服务端去重均有效；仅一次生效。

验证标准

订单状态一致性
- 最终状态与用户最后意图一致；不存在旧请求覆盖新状态。
- 禁止状态回退（例如已支付→已取消，除非通过明确退款流程且有资金凭证对应）。
资金与交易幂等
- 同一业务意图仅产生一次有效扣款/预授权；支付回调重复不产生额外变更。
- 重试/重放/乱序不增加资金流水笔数；若产生退款，需有一一对应凭证。
请求与版本控制
- 修复后目标：对重复/过期/旧版本请求返回幂等命中或版本冲突（如409）；相同幂等键返回相同业务结果。
- 仅服务器时间参与排序/版本冲突判定，客户端时间偏移不影响结果。
回归与对账
- 对账任务在约定时限内识别异常（重复扣费、取消后扣款、状态不一致），输出明细并可追溯到请求链路（traceId）。
重试策略
- 客户端退避策略生效（指数退避、最大重试次数、抖动）；不会造成风暴式重试。
日志与可观测性
- 端到端可通过orderId/requestId/traceId串联，所有关键操作有审计记录。

优先级建议

P0（立即执行，直接关联重复扣费风险）
- S1 离线创建→取消乱序
- S3 创建请求重复重试
- S4 支付确认超时后的重试
- S5 支付回调重放与乱序
- S13 已发起支付时用户取消
P1（高优先级，巩固一致性与检测能力）
- S2 乱序（创建先到）变体
- S7 客户端/服务端时钟偏移
- S9 杀进程后自动重放
- S6 对账发现与隔离能力
P2（补充场景，完善边界与稳定性）
- S10 多设备并发
- S11 部分成功/失败后的重放
- S12 网络抖动快速切换
- S14 5xx/429退避重试
- S15 本地队列重复/损坏

备注与执行要求

每个场景需在相同数据构造下重复执行3次以上，确认稳定复现或稳定通过。
记录端到端证据：请求序列、服务端状态变更、交易流水、回调明细、对账报表。
基于P0/P1结果沉淀自动化回归脚本（接口层+端到端），纳入发布前质量门禁。

风险概述

风险特征
- 事件链“订单创建→记账→发货”缺少最终一致性与补偿（Saga/补偿策略未落地）。
- MQ未配置唯一键去重且消费侧无幂等控制（无幂等键/去重表/去重缓存），在重放/重试时可能重复记账。
- 订阅顺序不一致与跨区时延导致发货先于记账，出现“发货成功但资金未冻结”的业务不变式破坏。
触发因素
- MQ抖动（延迟、暂时不可用、消息堆积）、分区重平衡（消费者组变更/再均衡）、跨可用区/跨地域网络延迟。
影响范围
- 订单、账务（资金冻结/扣减）、库存（扣减/回滚）、消息中间件、补偿任务/对账任务、审计。
发生概率（在云服务环境，至少一次投递+分区订阅+跨区部署）
- 中到高（在峰值负载、扩缩容、跨区流量切换时概率上升）。
后果严重性
- 资金与库存不一致、审计困难、对账差异扩大、用户纠纷风险、中台结算风险。
现状假设
- 无消息去重键；消费侧无幂等表；补偿任务缺失或未覆盖；各服务独立订阅，无跨服务序列约束。

测试目标

验证在抖动、重平衡、跨区时延下是否出现“发货先于资金冻结”的不一致。
验证在消费超时/重试/重放条件下，账务是否出现重复记账或重复冻结。
验证无唯一键去重、无幂等机制时的重复处理风险与范围。
验证补偿/对账任务的可用性、覆盖率与SLA（如无补偿则验证差错可观测性与告警）。
评估事件链的最终一致性窗口、失败恢复路径与审计可追溯性（链路可观测性）。

测试策略

环境与观测
- 预备环境：准生产/灰度环境，跨可用区部署，MQ配置与生产一致（至少一次投递、分区订阅、消费者组）。
- 可观测性：开启分布式追踪（相关ID贯穿订单、记账、发货）、结构化日志、消息头部携带幂等键/消息ID（用于观测即使未用于去重）。
- 计数与不变式度量：
  - 资金冻结/扣减计数与金额一致性（账务总额变化与订单状态一致）。
  - 库存扣减计数与订单发货状态一致。
  - 账务流水“恰好一次”与消息处理次数对比。
- 数据基线：构造测试账户与库存（余额充足/不足两类，库存充足/不足两类），固定商品与订单模板。
故障注入与触发手段
- MQ抖动：在消费者端注入随机处理延迟与超时；生产端注入发送延迟；队列限速。
- 分区重平衡：动态增加/减少消费者实例或调整分区数，触发再均衡。
- 跨区延迟：使用网络控制（如tc/netem）在账务或发货服务所在节点增加RTT与抖动。
- 重试与重放：关闭幂等保护后，手动重放消息或配置较短超时+自动重试。
- 顺序扰动：暂停账务消费者、优先生启发货消费者，或改变并发度与预取以制造先后差异。
测试方法
- 风险属性测试：针对“无序、重复、延迟、丢失”四类事件驱动风险分别设计场景。
- 不变式验证：定义领域不变式并在每次操作后校验（例如“发货状态=已发货 ⇒ 资金冻结=已完成”）。
- 混沌/回归：在有负载的情况下持续注入，观察稳定性与一致性窗口。
- 批量对账：场景完成后进行账务与库存的离线比对，验证差异检测与审计可追溯性。

测试场景

说明：以下场景使用统一前置条件，随后给出执行步骤与预期结果（验证点）。如系统当前未实现补偿/幂等，则预期表现为“发现风险”，并记录不一致与重复范围；如已实现，则按“验证标准”判断通过与否。

通用前置条件

环境：云服务准生产环境，订单、账务、库存、发货服务与MQ正常运行，至少一次投递模式，分区数≥3，消费者组各≥2实例。
观测：启用追踪ID（例如 trace_id、order_id、message_id），接入日志/指标采集。
数据：创建测试用户U1（余额充足）、U2（余额紧张），商品S1（库存充足）、S2（库存紧张）。配置订单模板O（含金额与库存占用）。

场景1：发货先于记账（顺序不一致）

步骤
1. 暂停账务消费者5分钟（或将其处理延迟提高至P99>3s），发货消费者保持正常。
2. 创建订单O1（U1,S1），订单服务提交事务后发布消息到MQ。
3. 观察发货服务先消费并成功发货；账务仍未冻结或延迟。
预期与验证
- 发货状态=已发货；账务冻结状态=未冻结或延迟。
- 不变式被破坏：已发货但资金未冻结。
- 补偿任务若存在，应在SLA窗口内纠正（例如发货回滚或补记账）；若不存在，记录差异并触发告警。

场景2：记账消费超时+自动重试（重复处理风险）

步骤
1. 将账务消费者的处理超时阈值设置为低值（如1s），在处理时注入随机延迟2-3s导致超时。
2. 发送订单O2（U1,S1）消息，触发账务消费超时与重试。
3. 记录账务服务对同一message_id的处理次数与账务流水入账条数。
预期与验证
- 在无幂等保护时，可能出现重复记账/重复冻结。
- 若有幂等保护，重复处理次数>1但账务入账条数=1，金额正确。

场景3：消息重放（人工重投/死信重试）

步骤
1. 完成一次正常订单O3流程后，手动重放同一message_id或同一业务键消息。
2. 观察账务与库存的二次处理行为。
预期与验证
- 无去重/幂等：账务流水出现重复，库存可能重复扣减。
- 有幂等/去重：无重复入账；处理日志记录“已处理”。

场景4：分区重平衡过程中顺序扰动

步骤
1. 在持续下单压测（QPS≥100）的同时，将消费者组实例数从2扩容到6，再缩回2。
2. 记录同一订单事件在账务与发货消费者的到达与处理时间顺序。
预期与验证
- 观察到处理顺序波动；验证是否出现发货先于记账。
- 对重复处理进行统计；有幂等时重复处理不会生成重复业务效果。

场景5：MQ抖动与延迟（队列堆积）

步骤
1. 限速生产端或引入MQ端到端延迟（例如延迟队列/网络抖动）。
2. 发送订单O5，记录消息在不同订阅的延迟差异。
预期与验证
- 当发货通道等待较短而账务通道堆积，出现先发货后记账。
- 验证是否有告警与补偿介入。

场景6：跨区延迟（账务跨区部署）

步骤
1. 使用网络控制在账务服务节点注入RTT 200-500ms，发货保持本区低延迟。
2. 发送订单O6，观察处理顺序。
预期与验证
- 高概率出现发货先于记账。
- 验证最终一致性窗口与是否在窗口内完成资金冻结或回滚发货。

场景7：补偿任务不可用或滞后

步骤
1. 暂停或延后补偿/对账任务（例如周期从5min改为60min）。
2. 执行场景1/5/6引入不一致。
预期与验证
- 不一致持续存在超过定义的SLA阈值；审计差异累积。
- 验证是否有自动告警、人工干预流程与手工对账入口。

场景8：无消费幂等表/缓存

步骤
1. 明确账务服务无幂等记录（表/缓存）后，重复投递同一订单O8消息3次。
2. 记录账务流水与资金状态。
预期与验证
- 出现多条相同流水或多次冻结/扣减；金额累计错误。
- 记录重复发生率与影响金额。

场景9：唯一键去重缺失（生产端无去重键）

步骤
1. 发送两条业务内容相同但message_id不同的订单O9消息（模拟上游重复发送）。
2. 观察账务与库存效果。
预期与验证
- 无去重：产生两次处理；有消费幂等但无业务幂等键时可能仍重复。
- 有业务幂等键：只处理一次。

场景10：审计与批量对账

步骤
1. 汇总场景1-9产生的订单事件与账务流水、库存变更，进行离线对账。
2. 校验审计线索（trace_id、操作人、事件时间线）完整性。
预期与验证
- 不一致项被准确识别；差异来源可追溯；输出修复清单。
- 若有补偿机制，验证补偿后对账为一致。

验证标准

领域不变式
- 已发货 ⇒ 资金冻结已完成（或先冻结后发货）。不满足则判定为一致性失败。
- 每个订单在账务与库存侧的处理“恰好一次”（无重复流水/无重复扣减）。
幂等与去重
- 对同一业务幂等键/消息ID的重复投递，账务流水最多一条，库存扣减最多一次。
最终一致性窗口
- 在定义窗口T（例如≤5分钟）内，通过补偿实现账务与库存一致。超出T判定为失败。
重试与重放
- 消费超时或重试不会导致金额或库存的重复变更；日志记录显示“重复处理但无副作用”。
审计与对账
- 对账差异=0（或≤可接受阈值）；审计线索完整，能够重建事件序列。
告警与可观测性
- 当出现不一致或重复，触发告警并包含必要上下文（order_id、message_id、服务名、时间戳）。

优先级建议

P0（立即执行）
- 场景1 发货先于记账（顺序不一致）：直接导致资金风险与用户纠纷，覆盖面广。
- 场景2 记账超时重试导致重复处理：高影响金额风险，直接破坏“恰好一次”。
- 场景8/9 幂等与去重缺失：基础控制缺失，需尽快量化重复发生率。
P1（高优先级）
- 场景4 分区重平衡：在扩缩容与峰值期常见，易触发顺序扰动与重复。
- 场景5 MQ抖动与延迟：与云环境运行特性高度相关，验证告警与缓解策略。
- 场景6 跨区延迟：跨区部署下的系统性风险，需要明确一致性窗口。
P2（中优先级）
- 场景7 补偿任务不可用或滞后：在P0/P1暴露后评估恢复能力与SLA。
- 场景10 审计与批量对账：用于阶段性收敛与评估风险余量。

附：风险缓解建议（供测试后评估与设计参考）

事件链控制：采用Saga编排或本地事务+Outbox确保消息与业务变更原子性；发货前校验资金冻结状态。
幂等与去重：在生产端携带业务幂等键（order_id+event_type），消费侧维护幂等表/缓存；重复投递只记轨迹不重复入账。
顺序与隔离：按业务键分区以增强局部顺序；将“发货”订阅依赖于“记账完成”事件。
补偿与对账：实施准实时补偿任务与对账任务，设定明确SLA与告警阈值。上述为行业通用做法，需结合系统架构与合规要求进行验证与落地评审。

解决的问题

把“风险”快速转化为“可执行测试方案”。面向质量团队与研发负责人，帮助在最短时间内生成标准化、可落地、可评审的风险测试场景设计，优先覆盖高风险模块，提升测试覆盖与上线把控力。

即输即用：输入风险描述、系统类型、风险级别，立即得到结构化方案
覆盖完整：包含风险概述、测试目标、测试策略、场景步骤、通过标准、优先级建议
聚焦关键：基于风险严重度与复杂度给出执行顺序与资源分配建议
提效降本：显著缩短方案编写时间，减少漏测与返工
易于协作：统一文档风格，便于跨部门评审与合规留痕
可沉淀复用：形成团队风险场景库，持续复用与优化

适用用户

质量保障工程师（QA/测试工程师）

根据风险描述一键生成完整测试方案，快速补全前置条件、步骤与预期；覆盖新功能与回归场景，显著缩短编写时间并提升覆盖率。

测试经理/QA Lead

借助优先级建议合理分配人力与排期，制定风险驱动的测试策略；沉淀可复用模板，支撑评审、里程碑汇报与质量承诺。

开发工程师

围绕高风险模块获得可直接执行的验证场景，提前设计防护与回退；结合自测清单定位问题，降低返工与联调成本。

特征总结

• 一键从风险描述生成成体系测试方案，涵盖目标、策略、场景与验证标准，立即可用。

• 自动解析风险成因与影响范围，匹配合适测试方法，避免遗漏关键路径与边界条件。

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• 覆盖新功能上线、架构重构、安全漏洞与性能瓶颈场景，按需生成专项测试思路。

• 输出专业文档体例，分区清晰、条目规范，直接用于评审、交付与合规存档。

• 提供可执行的前置条件、步骤与预期结果，减少编写时间，确保执行一致与可追溯。

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• 自动给出风险缓解与回退建议，配套验证方法，帮助团队形成发现—验证—修复闭环。

• 与现有测试流程自然衔接，可作为模板一键复用，统一团队口径，提升跨项目交付效率。

如何使用购买的提示词模板

1. 直接在外部 Chat 应用中使用

将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用（如 ChatGPT、Claude 等），即可直接对话使用，无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

2. 发布为 API 接口调用

把提示词模板转化为 API，您的程序可任意修改模板参数，通过接口直接调用，轻松实现自动化与批量处理。适合开发者集成与业务系统嵌入。

3. 在 MCP Client 中配置使用

在 MCP client 中配置对应的 server 地址，让您的 AI 应用自动调用提示词模板。适合高级用户和团队协作，让提示词在不同 AI 工具间无缝衔接。

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