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测试对话与即时优化
测试对话与即时优化
我之前帮奶茶店搭的机器人“小甜”，刚上线那会儿闹过笑话——用户问“杨枝甘露能做去冰吗？”，它回“杨枝甘露18元一杯～”，把老板娘急得直拍大腿。后来我才明白：测试不是“做完流程点个发布”，而是得像“陪用户聊天”一样，把机器人“按在地上摩擦”，逼它暴露问题，再当场改。 这节就用“小甜”的血泪史，教你怎么“虐”机器人，再“救”它变聪明。
一、测试前：先当“事儿多用户”，列份“找茬清单”
测试不是随便问两句，得像“甲方爸爸”一样，把机器人可能遇到的情况全列出来。我给“小甜”列的清单分3类，你可以直接抄：
基础功能必测项（机器人“本职工作”）：
1.用户问“有杨枝甘露吗？”→ 得答“有的～杨枝甘露18元，可选大杯/中杯，加椰果1元哦～”；
2.用户说“我要下单”→ 得按“选饮品→选规格→选加料”引导；
3.用户问“热饮有哪些？”→ 得从知识库调出“姜枣茶、热可可”。
多轮对话折磨项（机器人“连续聊天”能力）：
1.用户：“我要一杯奶茶。”→ 机器人：“您想选哪款呀？有杨枝甘露、芒果冰沙～”；
2.用户：“杨枝甘露。”→ 机器人：“大杯还是中杯呢？”；
3.用户：“大杯，加珍珠。”→ 机器人：“好的～大杯杨枝甘露加珍珠，19元～需要帮您下单吗？”。
异常场景搞事项（机器人“抗揍”能力）：
1.用户乱输入：“一杯空气奶茶。”→ 机器人：“空气奶茶暂时没有哦～试试杨枝甘露吧～”；
2.用户绕弯问：“杨枝甘露比冰沙贵吗？”→ 机器人：“杨枝甘露18元，冰沙16元～杨枝甘露稍贵但料更足哦～”；
3.用户骂街：“什么破机器人，半天答不上来！”→ 机器人：“抱歉让您着急了～您具体想问什么，我再仔细帮您查～”。
划重点：清单里的问题越“离谱”越好！你越“***难”，机器人越能暴露短板——比如用户打错字（“杨枝干露”）、用方言（“大杯杨枝甘露几多钱？”）、绕着问（“冰沙有没有小杯？”），这些都得测。
二、测试时：开“上帝视角”，把机器人“扒光了看”
测试不是光看“机器人说了啥”，得像“拆机器”一样，看它“怎么想的”。我用Coze平台测试“小甜”时，开了俩窗口：
对话窗口：模拟用户，输入问题，看机器人回复；
后台日志：看机器人“内部运转”（比如它查了哪个知识库，调了哪个插件，变量传没传对）。
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第一步：盯“回复准不准”——对答案，揪错别字
用户问“杨枝甘露多少钱？”，机器人答“杨枝甘露18元”→ 合格；
用户问“大杯杨枝甘露多少钱？”，机器人答“杨枝甘露18元”→ 不合格（漏了“大杯”）；
用户问“杨枝干露多少钱？”，机器人答“不知道”→ 不合格（没识别错别字）。
实操技巧：用Excel列“测试用例表”，左边是用户问题，右边是“预期回答”和“实际回答”，一目了然。比如：
用户问题 预期回答 实际回答 是否合格
大杯杨枝甘露多少钱？ 大杯杨枝甘露18元～ 杨枝甘露18元 不合格
杨枝干露多少钱？ 杨枝甘露18元一杯～ 不知道 不合格
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第二步：看“流程顺不顺”——卡在哪一步，为什么卡
用户说“我要下单”，机器人没问“选哪款”→ 看后台日志，发现“点单引导节点”没连上；
用户选了“大杯杨枝甘露加珍珠”，机器人答“订单已提交”，但后台没收到数据→ 看日志，发现“表单节点”的“提交接口”填错了（写成了“/order/add”，正确是“/order/create”）。
关键提醒：流程卡壳90%是“连线没连对”或“参数填错”！比如“用户输入节点”没连到“知识查询节点”，或者“加料”变量名写成了“jia_liao”（正确是“topping”）。 -
第三步：查“语气对不对”——像不像“活人”说话
用户问“有热饮吗？”，机器人答“有热饮”→ 太生硬（正确语气：“有的呀～热饮有姜枣茶和热可可，冬天喝超暖的～”）；
用户说“谢谢”，机器人答“不客气”→ 太冷淡（正确语气：“不客气～能帮到您超开心！”）。
小技巧：把机器人回复读出声，感觉像和“奶茶店小妹”聊天吗？如果像“客服机器人”，说明语气设定得调（比如把“专业”改成“亲切”）。
三、优化：发现问题，当场“打补丁”
测试不是“挑刺”，是“给机器人治病”。发现问题后，按“定位→修改→复测”三步，当场解决。 -
案例1：用户问“大杯杨枝甘露多少钱？”，机器人漏答“大杯”
定位：看后台日志，知识查询节点返回的“价格”字段只有“杨枝甘露=18元”，没标“大杯/中杯”；
修改：去知识库编辑“杨枝甘露”的价格，补充“大杯=18元，中杯=16元”；
复测：用户再问“大杯杨枝甘露多少钱？”，机器人答“大杯杨枝甘露18元～”，合格。 -
案例2：用户打错字“杨枝干露”，机器人答“不知道”
定位：知识库里“杨枝甘露”的“同义词”只有“杨枝甘露”，没加“杨枝干露”；
修改：在知识库“杨枝甘露”的“同义词”里加“杨枝干露”；
复测：用户问“杨枝干露多少钱？”，机器人答“杨枝甘露18元一杯～”，合格。 -
案例3：用户骂街“破机器人”，机器人没安抚
定位：基础指令里没写“用户骂街”的应急回复；
修改：在“不能做”指令里加“当用户输入包含‘破’‘垃圾’等负面词时，回复‘抱歉让您不满意了～您具体遇到什么问题，我帮您反馈给老板～’”；
复测：用户说“破机器人”，机器人答“抱歉让您不满意了～您具体遇到什么问题，我帮您反馈给老板～”，合格。
四、上线后：持续“喂数据”，让机器人越用越聪明
测试通过不是结束，是“机器人成长”的开始。上线后，我教老板娘做了两件事：
收集“真实问题”：在奶茶店群里发问卷，让顾客写“机器人没答好的问题”（比如“能不能做少糖？”“冰沙有小杯吗？”），每周整理一次，补充到知识库；
观察“高频错误”：看后台日志，统计机器人“答非所问”最多的问题（比如“加料多少钱”），针对性优化指令（加一条“当用户问加料价格时，回答‘珍珠/椰果/布丁各加1元哦～’”）。
总结
测试对话和即时优化，就像“教小孩学说话”——你得先“挑刺”，再“纠正”，它才会越学越乖。别嫌麻烦，你测的每一个问题、改的每一条指令，都会让机器人离“贴心小助手”更近一步。
现在，打开你的机器人后台，按这节的方法“虐它”吧！记住：机器人不是“一发布就完美”，而是“越用越聪明”——你多花一分心思，它就能多懂用户一分。
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