軟體測試中的生成式 AI

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生成式 AI 工具正被用於軟體測試，以加速測試用例生成和缺陷檢測。生成式 AI 工具為軟體測試人員提供了對複雜 AI 軟體行為的洞察，並且還可以幫助自動化手動測試流程。

本教程回顧了一些針對軟體測試人員的最佳現代 AI 工具。它包括現實世界的用例和簡短的示例，以幫助使用者開始提高生產力的旅程。

ChatGPT：用於測試用例生成和需求分析的 AI

ChatGPT 透過建立測試用例、理解術語和模擬潛在的使用者互動來幫助軟體測試人員。它在起草測試場景、分析可測試性需求以及建立自動化測試指令碼方面特別有用。

優勢

• 加快具有詳細場景的測試用例的建立速度
• 根據各種使用者視角生成測試想法
• 建議不常見的測試場景以支援探索性測試
• 自動化生成測試用例的程式碼和指令碼

測試用例生成

ChatGPT 可以為各種場景起草測試用例，從正向和負向測試用例到邊界條件。

提示 - 為一個需要電子郵件和密碼的登入頁面生成測試用例，該頁面包含“記住我”選項，並具有“忘記密碼”連結。

需求分析

ChatGPT 幫助分析需求，以識別可能需要更多測試或澄清的領域。

提示 - 識別此需求中可能的歧義：“系統必須允許使用者更新其個人資料，包括其姓名、電子郵件地址和個人資料圖片。”

Copilot（GitHub）：用於程式碼補全和自動化指令碼的 AI

GitHub Copilot 是一款 AI 驅動的工具，可以幫助軟體測試人員完成程式碼，使其對測試自動化特別有用。它透過生成相關的程式碼片段並提供增強建議來幫助測試人員更有效地建立測試指令碼。

優勢

• 加速自動化指令碼的開發
• 減少測試自動化指令碼中的語法錯誤
• 幫助開發人員建立高效且可重用的測試程式碼
• 支援各種程式語言和測試框架

自動測試程式碼建議

Copilot 可以為自動化測試生成程式碼片段，從而提高指令碼的一致性並減少錯誤。

提示 - 建立一個使用 Pytest 的 Python 函式來驗證確定產品折扣的函式的輸出。

測試指令碼重構

使用 Copilot 透過引入更簡潔、更高效的程式碼來改進您當前的測試指令碼。

提示 - 重構此 Selenium 指令碼以使其更有效並刪除硬編碼值。

Applitools：用於視覺測試的 AI

Applitools 捕獲並比較應用程式的螢幕截圖以檢測視覺差異，有效地測試 UI/UX，特別是針對響應式設計和跨瀏覽器相容性。

優勢

• 檢測傳統測試可能錯過的視覺差異。
• 確保 UI 在不同的螢幕解析度和裝置上保持一致。
• 減少視覺測試所需的人工工作量。
• 與流行的 CI/CD 工具和自動化框架無縫整合。

跨瀏覽器相容性測試

Applitools 可以比較不同瀏覽器中的 UI 元素以確保視覺一致性。

提示 - 生成一個視覺測試，檢查 Web 應用程式主頁上的按鈕和文字的對齊方式和位置是否在 Chrome、Firefox 和 Safari 中一致。

響應式設計測試

使用 Applitools 驗證不同的螢幕尺寸（包括移動和平板電腦檢視）如何調整網站的佈局。

提示 - 比較桌面（1920x1080）和移動（375x667）解析度下主頁的佈局，以識別任何視覺問題。

Testim：用於自動化測試用例建立和維護的 AI

Testim 是一款 AI 驅動的測試自動化工具，使使用者能夠快速建立、執行和維護自動化測試用例。它基於 AI 的智慧定位器可以適應 UI 更改，從而減少測試不穩定性。

優勢

• 使用最少的指令碼自動化建立測試用例
• 使用基於 AI 的智慧定位器適應 UI 更改
• 減少自動化測試所需的維護工作量
• 支援更快的執行和除錯過程

自動化測試用例建立

Testim 的 AI 為典型的使用者工作流程推薦和生成測試用例，從而節省時間和精力。

提示 - 解決此等式：為電子商務網站上的結賬流程生成自動化測試用例，包括將商品新增到購物車、提供付款資訊和確認訂單。”

動態元素處理

使用 Testim 的基於 AI 的定位器來管理 UI 中經常更改的元素，確保測試穩定性。

提示 - 編寫一個測試用例，驗證經常更新的產品搜尋功能的功能，確保它不會因 UI 的細微更改而失敗。

Snyk：用於安全測試和漏洞檢測的 AI

Snyk 識別和修復程式碼、開源庫和容器中的漏洞，以幫助進行安全測試。專注於安全方面的測試人員使用它來確保應用程式免受潛在威脅。

優勢

• 該工具檢測程式碼和庫中的安全漏洞。
• 它提供安全補丁的可操作建議。
• 它與 CI/CD 管道整合以進行持續安全監控。
• 它支援多種程式語言和環境。

自動化安全漏洞檢測

使用Snyk掃描應用程式以查詢開源庫和框架中已知的漏洞。

提示 - 檢查 Node.js 應用程式中外部庫的漏洞，並推薦適當的修復或補丁。

容器安全測試

測試容器的安全風險，確保部署中使用的所有元件都是安全的。

提示 - 檢查用於部署 Web 應用程式的 Docker 容器中的漏洞，並提供安全配置建議。

Mabl：用於端到端測試和效能監控的 AI

Mabl 是一款低程式碼、AI 驅動的測試工具，支援具有自我修復功能的端到端測試。它對功能和效能測試都有效，確保應用程式在不同條件下按預期工作。

優勢

• AI 驅動的測試建立簡化了端到端測試
• 自我修復測試適應 UI 更改
• 該系統支援效能監控和負載測試。
• 它與 CI/CD 管道整合以進行持續測試

端到端使用者流程測試

使用 Mabl 建立測試以驗證完整的使用者旅程，包括登入和結賬流程。

提示 - 為航班預訂應用程式開發一個全面的測試用例，其中包括搜尋航班、選擇座位、付款和確認預訂的過程。

高流量場景下的效能測試

Mabl 可以幫助模擬使用者負載，以確保應用程式在高峰時段的穩定性。

提示 - 執行負載測試以模擬 1000 個使用者在電子商務平臺上同時進行購買，並監控響應時間。

結論

像 ChatGPT、GitHub Copilot、Applitools、Testim、Snyk 和 Mabl 這樣的生成式 AI 工具為軟體測試人員提供了強大的功能，可以簡化測試工作流程、提高精度並加強安全措施。透過利用這些工具，測試人員可以有效地組織和監督測試用例、發現漏洞並維護軟體釋出中嚴格的質量標準。當明智地使用時，這些技術可以節省時間、減少手動工作量並提供更廣泛的測試覆蓋範圍。