Writing clear and unambiguous requirements that are conflict-free and complete is no easy task. Incorrect requirements lead to errors being introduced early in the design process. The longer the gap between error introduction and error discovery, the higher the cost associated with the error. To address the growing cost of system development, we introduce a tool called Analysis of Semantic Specifications and Efficient generation of Requirements-based Tests (ASSERT™) for capturing requirements, backed by a formal requirements analysis engine. ASSERT also automatically generates a complete set of requirements-based test cases. The requirements are captured in a structured natural language that is both human- and machine-readable. Formal analysis of these requirements with an automated theorem prover identifies errors as soon as requirements are written. It also addresses the historical problem that analysis engines are hard to use and understand for someone without formal methods expertise and analysis results are often difficult for the end-user to understand and make actionable. ASSERT’s major contribution is to bring powerful requirements capture and analysis capability to the domain of the end-user. We provide explainable and automated formal analysis, something we found important for a tool’s adoptability in industry. Automating test case generation in ASSERT also provides clear and measurable productivity gains in system development.

中文翻译：

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自动化需求分析和测试用例生成

编写无冲突且完整的清晰明确的需求并非易事。不正确的需求会导致在设计过程的早期引入错误。错误引入和错误发现之间的差距越长，与错误相关的成本就越高。为了解决不断增长的系统开发成本，我们引入了一种称为语义规范分析和基于需求的有效生成测试 (ASSERT™) 的工具，用于捕获需求，并由正式的需求分析引擎提供支持。ASSERT 还自动生成一套完整的基于需求的测试用例。需求以结构化的自然语言捕获，该语言既是人类又是机器可读的。使用自动定理证明器对这些需求进行形式化分析，可在需求编写完成后立即识别错误。它还解决了分析引擎对于没有正式方法专业知识的人来说难以使用和理解的历史问题，并且分析结果对于最终用户来说通常难以理解并付诸行动。ASSERT 的主要贡献是为最终用户领域带来强大的需求捕获和分析能力。我们提供可解释和自动化的形式分析，我们发现这对于工具在行业中的适用性很重要。在 ASSERT 中自动生成测试用例还为系统开发提供了清晰且可衡量的生产力收益。它还解决了分析引擎对于没有正式方法专业知识的人来说难以使用和理解的历史问题，并且分析结果对于最终用户来说通常难以理解并付诸行动。ASSERT 的主要贡献是为最终用户领域带来强大的需求捕获和分析能力。我们提供可解释和自动化的形式分析，我们发现这对于工具在行业中的适用性很重要。在 ASSERT 中自动生成测试用例还为系统开发提供了清晰且可衡量的生产力收益。它还解决了分析引擎对于没有正式方法专业知识的人来说难以使用和理解的历史问题，并且分析结果对于最终用户来说通常难以理解并付诸行动。ASSERT 的主要贡献是为最终用户领域带来强大的需求捕获和分析能力。我们提供可解释和自动化的形式分析，我们发现这对于工具在行业中的适用性很重要。在 ASSERT 中自动生成测试用例还为系统开发提供了清晰且可衡量的生产力收益。我们提供可解释和自动化的形式分析，我们发现这对于工具在行业中的适用性很重要。在 ASSERT 中自动生成测试用例还为系统开发提供了清晰且可衡量的生产力收益。我们提供可解释和自动化的形式分析，我们发现这对于工具在行业中的适用性很重要。在 ASSERT 中自动生成测试用例还为系统开发提供了清晰且可衡量的生产力收益。