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用于软件测试的生成式 AI

生成式 AI 工具正用于软件测试，以加速测试用例生成和缺陷检测。生成式 AI 工具为软件测试人员提供了对复杂 AI 软件行为的洞察，同时也有助于实现手动测试过程的自动化。

本教程回顾了一些适用于软件测试人员的最佳现代 AI 工具。它包括真实用例和简短示例，以帮助用户开始提高生产力的旅程。

ChatGPT:用于测试用例生成和需求分析的 AI

ChatGPT 通过创建测试用例、理解术语和模拟潜在的用户交互来帮助软件测试人员。它对于起草测试情况、分析可测试性需求和创建自动化测试脚本特别有用。

好处

  • 通过详细场景加快测试用例的创建速度
  • 根据各种用户视角生成测试想法
  • 建议不常见的测试场景以支持探索性测试
  • 自动生成测试用例的代码和脚本
AI for Test Case Generation and Requirement Analysis

测试用例生成

ChatGPT 可以为各种场景起草测试用例，从正面和负面测试用例到边界条件。

提示 −为需要电子邮件和密码的登录页面生成测试用例，该页面包含"记住我"选项，并具有"忘记密码"链接。

需求分析

ChatGPT 有助于分析需求，以确定可能需要更多测试或澄清的领域。

提示 − 识别此要求中可能存在的歧义:"系统必须允许用户更新其个人资料，其中包括其姓名、电子邮件地址和个人资料图片。"

Copilot (GitHub):用于代码完成和自动化脚本的 AI

GitHub Copilot 是一种 AI 驱动的工具，可帮助软件测试人员完成代码，这使其对测试自动化特别有益。它通过生成相关代码片段并提供增强建议，帮助测试人员更有效地创建测试脚本。

好处

  • 加速自动化脚本的开发
  • 减少测试自动化脚本中的语法错误
  • 帮助开发人员创建高效且可重用的测试代码
  • 支持各种编程语言和测试框架
AI for Code Completion and Automation Scripting

自动化测试代码建议

Copilot 可以为自动化测试生成代码片段，提高脚本一致性并减少错误。

提示 −利用 Pytest 创建一个 Python 函数来验证确定产品折扣的函数的输出。

测试脚本重构

使用 Copilot 引入更清晰、更高效的代码来改进您当前的测试脚本。

提示 −重构此 Selenium 脚本以使其更高效并删除硬编码值。

Applitools:用于可视化测试的 AI

Applitools 捕获并比较应用程序的屏幕截图以检测视觉差异，有效测试 UI/UX，尤其是响应式设计和跨浏览器兼容性。

好处

  • 检测传统测试可能遗漏的视觉差异。
  • 确保 UI 在不同的屏幕分辨率和设备上保持一致。
  • 减少可视化测试所需的手动工作量。
  • 与流行的 CI/CD 工具和自动化框架无缝集成。
Applitools:用于可视化测试的 AI

跨浏览器兼容性测试

Applitools 可以比较不同浏览器的 UI 元素，以确保视觉一致性。

提示 − 生成视觉测试，检查 Chrome、Firefox 和 Safari 上 Web 应用主页上按钮和文本的对齐和定位。

响应式设计测试

使用 Applitools 验证不同屏幕尺寸(包括移动设备和平板电脑视图)如何调整网站布局。

提示 −比较桌面(1920x1080)和移动设备(375x667)分辨率下的主页布局，以识别任何视觉问题。

Testim:用于自动测试用例创建和维护的人工智能

Testim 是一款人工智能驱动的测试自动化工具，可让用户快速创建、执行和维护自动化测试用例。其基于 AI 的智能定位器可适应 UI 变化，从而减少测试不稳定。

优点

  • 使用最少的脚本自动创建测试用例
  • 使用基于 AI 的智能定位器适应 UI 变化
  • 减少自动化测试所需的维护工作量
  • 支持更快的执行和调试过程
用于自动测试用例创建和维护的 AI

自动测试用例创建

Testim 的 AI 为典型的用户工作流程推荐和生成测试用例，节省时间和精力。

提示 −解决这个等式:为电子商务网站上的结帐流程生成自动测试用例，包括将商品添加到购物车、提供付款信息和确认订单。"

动态元素处理

使用 Testim 基于 AI 的定位器来管理 UI 中经常更改的元素，确保测试稳定性。

提示 − 编写一个测试用例来验证经常更新的产品搜索功能的功能，确保它不会因 UI 的微小变化而失败。

Snyk:用于安全测试和漏洞检测的 AI

Snyk 识别并修复代码、开源库和容器中的漏洞，以帮助进行安全测试。专注于安全方面的测试人员使用它来确保应用程序免受潜在威胁。

好处

  • 该工具可检测代码和库中的安全漏洞。
  • 它为安全补丁提供可行的建议。
  • 它与 CI/CD 管道集成以实现持续的安全监控。
  • 它支持多种编程语言和环境。
AI for Security Testing and Vulnerability Detection

自动安全漏洞检测

使用 Snyk 扫描应用程序中是否存在开源库和框架中的已知漏洞。

提示 −检查 Node.js 应用程序是否存在外部库中的漏洞并推荐适当的修复或补丁。

容器安全测试

测试容器的安全风险，确保部署中使用的所有组件都是安全的。

提示 − 检查用于部署 Web 应用程序的 Docker 容器中的漏洞并提供安全配置建议。

Mabl:用于端到端测试和性能监控的 AI

Mabl 是一种低代码、AI 驱动的测试工具，支持具有自我修复功能的端到端测试。它对功能测试和性能测试都很有效，可确保应用程序在不同条件下按预期工作。

好处

  • AI 驱动的测试创建简化了端到端测试
  • 自我修复测试可适应 UI 变化
  • 系统支持性能监控和负载测试。
  • 它与 CI/CD 管道集成以进行持续测试
AI for End-to-End Testing and Performance Monitoring

端到端用户流测试

使用 Mabl 创建测试来验证完整的用户旅程，包括登录和结帐流程。

提示 −为航班预订应用程序开发一个全面的测试用例，其中包括搜索航班、选择座位、付款和确认预订的过程。

高流量场景的性能测试

Mabl 可以帮助模拟用户负载，以确保高峰时段的应用程序稳定性。

提示 − 进行负载测试以模拟 1000 名用户在电子商务平台上同时进行购买并监控响应时间。

结论

ChatGPT、GitHub Copilot、Applitools、Testim、Snyk 和 Mabl 等生成式 AI 工具为软件测试人员提供了强大的功能，可简化测试工作流程、提高精度并加强安全措施。通过利用这些工具，测试人员可以有效地组织和监督测试用例、发现漏洞并在软件发布中坚持严格的质量标准。如果使用得当，这些技术可以节省时间、减少手动工作量并提供更广泛的测试覆盖范围。

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