本发明提出一种大模型增强的测试想定智能设计方法，属于电子工程和计算机科学领域，结合大模型的高级语言理解和生成能力，以自动化和优化测试场景的创建过程。本发明首先通过分析大量历史数据和现有测试案例，利用深度学习算法训练大模型，使其能够理解和模拟复杂的测试环境。然后，该模型被用于智能地设计新的测试想定，这些想定能够更全面地覆盖潜在的系统漏洞和边缘情况。本发明能够根据特定的测试要求和目标动态生成高度定制化的测试场景。本发明进一步采用强化学习技术，通过奖励和惩罚机制持续提升大模型在测试场景设计中的性能，通过连续学习和适应，不断优化测试想定的生成过程，不仅提高测试的效率和覆盖率，还显著减少手动设计测试场景所需的时间和资源。