Test Otomasyonu ve Raporlama için Üretken Yapay Zeka'dan Yararlanma

Üretken AI pazarının büyüklüğünün şuna ulaşması bekleniyor: $ 36.06 milyar 2024 yılında yazılım geliştirme ve kalite güvence (QA) süreçlerini tamamen değiştirerek yüksek kaliteli ürünleri daha hızlı teslim etti.

Üretken yapay zekanın önemli katkı sağladığı alanlardan biri de yazılım testleridir. Yapılan çalışmalar Yazılım geliştiricilerinin ve test uzmanlarının, üretken yapay zeka ile kodlama görevlerini iki kata kadar daha hızlı tamamlayabildiğini gösteriyor.

Üretken AI araçları, ekiplerin test süreçlerini otomatikleştirmesini ve doğruluğu artırmasını sağlar. Bu teknolojiyle şirketler, yazılım kalitesinde yeni verimlilik ve yenilik seviyelerine ulaşabilir.

Bu makalede, üretken yapay zekanın yazılım sistemlerindeki test otomasyon süreçlerini ve paketlerini nasıl iyileştirebileceği incelenecektir.

Üretken Yapay Zekayı Anlamak

üretken yapay zeka Mevcut verilerden öğrenilen kalıplara dayanarak metin, resim, kod veya diğer medya gibi yeni içerik oluşturan algoritmaları ifade eder.

Günümüzde, Generative AI, insan benzeri yanıtlar üretme ve tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri otomatikleştirme yeteneği nedeniyle daha popüler hale geliyor. Yazılım testi bağlamında, Generative AI, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli aşamaları kolaylaştırabilir:

• Birinin inşa edilmesi ve yürütülmesi test stratejisi
• Test senaryoları oluşturma
• Raporlama ve sonuç analizi

Test Otomasyonunda Üretken Yapay Zekanın Kullanım Örnekleri

İşletmeler hızlı ürün teslimatı ararken, birçoğu Github gibi Üretken Yapay Zeka araçlarını entegre ediyor Yardımcı pilot ve Applitools'u geliştirme ve test iş akışlarına dahil ettiler.

Üretken Yapay Zeka'nın otomasyon paketlerinde yardımcı olduğu önemli alanlardan birkaçı şunlardır:

1. Test Komut Dosyaları Oluşturma

Kapsamlı test vakaları oluşturmak zaman alıcı bir süreç olabilir.

Burada Üretken Yapay Zeka araçları iki şekilde yardımcı olur:

• Test Kapsamının İyileştirilmesi: Üretken AI, uygulama gereksinimlerini analiz edebilir ve ilgili test durumlarını otomatik olarak oluşturabilir. Bu, aşırı manuel çaba olmadan kapsamı en üst düzeye çıkarır.
• Kodlama Asistanları: gibi üretken yapay zeka araçları Githib yardımcı pilotu ve GPT test betikleri yazarken tekrarlayan test vakaları yazmanıza yardımcı olabilir. Bu araçları kullandığınızda, kod yapınıza ve alanınıza göre eğitilirler.

Bu, kodda yeni işlevler üretmelerine ve öncekileri yeniden kullanmalarına olanak tanır. Bunu kullanan bir örnek Salatalık JS Aşağıdaki resimde gösterilmiştir:

Cucumber JS Testleri için Yapay Zeka Asistanı Olarak Github Copilot

2. Gelişmiş Test Verisi Üretimi

Test otomasyonunun temel hedeflerinden biri, bir testin kopyasını oluşturmaktır. üretim benzeri ortam ve test verileri. Bu, test otomasyon paketlerinde uygulanması kritik ve zorlayıcı olabilir.

Üretken AI, mevcut veri kümelerinden öğrenilen kalıplara dayalı gerçekçi test verilerini sentezleyebilir. Bu, test uzmanlarının daha etkili ve kapsamlı testler yürütmesini sağlar.

Örneğin, basit bir oturum açma işlevselliğini test etmek pozitif ve negatif test veri kümeleri gerektirir. Üretken AI, her test yürütme döngüsünde yeni ve rastgele veriler üretmeye yardımcı olabilir.

Generative AI Kullanarak Giriş Testi Veri Üretimi

3. Raporlama ve Analitik Geliştirme

The raporlama aşaması test etme, paydaşların yazılımın kalitesini anlamaları için çok önemlidir. Üretken AI, bu süreci çeşitli şekillerde önemli ölçüde iyileştirebilir:

• Otomasyon Raporlaması: İyi bir test otomasyon raporu oluşturmak, çeşitli kaynaklardan gelen verileri tek bir raporda toplayıp entegre etmeyi içerir. Üretken AI sonuçları sentezleyebilir, performans ölçümlerini hesaplayabilir ve yanlış negatifleri belirleyebilir.
• Doğal Dil Üretimi (NLG): kullanma NLG, üretken AI ham test verilerini daha okunabilir yazılı raporlara dönüştürebilir. Bu teknoloji, tüm geçmişlere sahip paydaşların derinlemesine teknik bilgiye ihtiyaç duymadan test sonuçlarını anlamalarını sağlar.
• Tahmin Edici Analiz: Üretken AI, geçmiş testleri analiz edebilir veri analizi eğilimleri belirlemek ve gelecekteki sürümlerdeki olası sorunları tahmin etmek için. Bu teknoloji olası riskleri ve hata modellerini belirlemek için kullanılır.
• Gerçek Zamanlı Bilgiler: Üretken AI, kuruluşların gerçek zamanlı raporlama elde etmesine yardımcı olabilir. Üretken AI araçlarını sürekli test ve entegrasyona entegre ederek periyodik raporlar üretilebilir.

Bu ayrıntılı raporlar daha sonra paydaşlara ve QA ekibine e-postayla gönderilebilir. Bu, daha hızlı kusur tanımlama ve karar alma konusunda yardımcı olur.

Postman'de Postbot Test Raporu İçin Bir Çizgi Grafiği Oluşturuyor 

4. Keşifsel Test Asistanı

Keşif testi test uzmanlarının bir dizi test betiği veya test vakasını takip etmeden gerçekleştirebileceği yazılım testini ifade eder. Test uzmanlarının bir uygulamayı dinamik olarak keşfetmesine ve yalnızca betikli testle yakalanamayan sorunları keşfetmesine olanak tanır.

Üretken yapay zeka araçları, keşifsel test sürecini aşağıdaki şekillerde iyileştirebilir:

• Çeşitli Test Senaryolarının Oluşturulması: Üretken AI araçları, çeşitli test senaryoları ve uç durumlar oluşturmak için uygulamanın mimarisini, kullanım modellerini ve test verilerini analiz eder. Bu test senaryoları ve uç durumlar, test sırasında gözden kaçabilir. manuel test. 
• Üretimde Kullanım Modellerinin Kaydedilmesi: Üretimdeki desenleri izlerken, Üretken AI araçları desenleri kaydedin ve bu verileri gelecekteki davranışları tahmin etmek için kullanın. Bu desenler ayrıca keşifsel test vakaları oluşturmak için de kullanılabilir.

Test Otomasyon Paketinize Neden Yapay Zeka Eklemelisiniz?

Birçok şirket, yazılım test otomasyonuyla ilişkili zorluklarÜretken yapay zeka bu zorlukların çoğunu çözebilir.

Üretken yapay zekanın test otomasyon paketine entegre edilmesi, aşağıdakiler gibi önemli faydalar sağlayabilir:

• Maliyet ve Kaynak Verimliliği: Yukarıda tartışıldığı gibi, Üretken AI, nihayetinde maliyet ve kaynak açısından etkili olan dinamik test vakaları oluşturabilir. QA mühendislerinin manuel çabasını, kod bakımı ve genişletilmiş raporlama.
• Daha Hızlı Pazara Çıkış Süresi: Test otomasyon paketlerinde üretken AI kullanımı, daha hızlı test döngülerinin geliştirilmesine olanak tanır. Genel yazılım yayın süreci.

Bu, kuruluşların pazar talepleriyle uyumlu şekilde güncellemeleri ve yeni özellikleri daha hızlı yayınlamasına yardımcı olur.

• Daha Yüksek Kaliteli Yazılım: Üretken AI, keşifsel bir test yardımcısı olarak test kapsamını artırabilir. Daha az hataya yol açarak daha iyi bir kullanıcı deneyimiyle sonuçlanır.
• Ölçeklenebilirlik: Yapay zeka destekli çözümler kolayca ve hızlı bir şekilde uygulamanızla ölçeklendirin, test çabasında orantılı bir artış olmaksızın büyümeye ve karmaşıklığa uyum sağlar.

Üretken AI rutin görevleri otomatikleştirebilir, raporlama yeteneklerini geliştirebilir ve test otomasyonuna ilişkin öngörücü içgörüler sağlayabilir. Dahası, verimli testlere yardımcı olarak QA çabalarını önemli ölçüde kolaylaştırabilir ve daha yüksek kaliteli yazılım ürünlerinin zamanında teslim edilmesine katkıda bulunabilir.

Keşfet Unite.AI Üretken yapay zeka ve yazılım testi hakkında daha fazla kaynak ve içgörü için!