GPT4.0 给出的建议：
1. 构建数据模型
使用数据模型类：定义与接口入参相匹配的模型类，使用 JSON 序列化和反序列化，可以简化构造复杂的入参结构。同时，支持默认值和可选字段的灵活性。
示例数据：建立一组模板或示例数据，配置化地使用这些数据作为入参的基础，通过动态替换需要变化的字段来减少手动构建的复杂性。
2. 利用配置文件和环境变量
配置化入参：将入参配置化到 JSON 或 YAML 文件中，针对不同的接口和场景进行管理，测试用例在运行时读取这些配置。
环境变量分离：如果有常见的参数组合，可以通过环境变量来快速切换特定的用例环境，减少硬编码。
3. 接口模拟与虚拟化
使用接口模拟工具：在开发和测试阶段，可以考虑使用 Mock 工具（如 WireMock、MockServer 等）模拟出接口的返回，减少依赖真实接口的复杂性。
服务虚拟化：虚拟化整个服务的响应，尤其是在服务依赖纵深的情况下，能够让测试更聚焦于特定接口的行为。
4. 自动化生成测试用例
自动生成用例：编写脚本分析接口文档或者 Swagger 文件自动生成入参，避免手动编写低效且容易出错。
使用测试框架的参数化功能：使用 JUnit、pytest 等框架的参数化测试功能，将多种入参情况整合到同一用例中，提高复用性和维护性。
5. 分层测试
设置单元测试与集成测试：将接口的核心逻辑进行单元测试，把复杂接口调用的测试分解成多个小单元的集成测试。
借助分层设计理念：将各个嵌套层级的验证独立提取，进行分层测试，降低单个测试用例的复杂度。
6. 持续维护与评审
定期评审用例：因为接口会频繁变化，定期评审测试用例的有效性，挑选出重复性、有效性不高的用例进行剔除或重构。
关注接口变更：跟踪接口文档的变化，确保测试用例在接口变更后能及时调整，防止用例和实现脱节。
7. 团队协作与知识分享
文档和知识共享：团队内部建立文档和知识库，分享处理复杂参数的最佳实践，定期进行技术分享和培训。
合理分工：将接口按照业务逻辑进行合理分工，让不同的成员对特定接口负责，提升团队的整体效率。
通过以上优化措施，可以在一定程度上减轻接口测试中的复杂性，提高自动化测试的效率与可靠性。

是指核心业务流吗？

感谢大佬的意见，核心的业务流其实在转测用例中覆盖了，这些自动化实现的优先级是最高的，其它的可能上层更关注整个的自动化覆盖率，其实我也赞同覆盖核心业务流就 OK，投入产出比更高一些，封装这个目前确实是这样做的，大部分是默认，结合实际使用开放一些非默认参数。

嗯嗯，有些变化特别频繁的没有做，优先做的是那些相对稳定的子系统。

比如什么笨方法呢？

想说和题主有一样的困惑，领导要求 ai 赋能但是不知道怎么赋，有些东西做出来可能并没有什么用，投入产出比是负的。

我在自己的写的文章里面也遇到了类似的困境，目前尝试对测试集进行评价，不知道落地效果怎么样