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課程簡介
人工智能在軟件測試中的應用介紹
- AI在測試和QA中的能力概述。
- 現代測試工作流中使用的AI工具類型。
- AI驅動質量工程的優勢與風險。
LLMs用於測試用例生成
- 提示工程用於生成單元和功能測試。
- 創建參數化和數據驅動的測試模板。
- 將用戶故事和需求轉換爲測試腳本。
AI在探索性和邊緣案例測試中的應用
- 使用AI識別未測試的分支或條件。
- 模擬罕見或異常的使用場景。
- 基於風險的測試生成策略。
自動化UI和迴歸測試
- 使用Testim或mabl等AI工具進行UI測試創建。
- 通過自愈選擇器維護穩定的UI測試。
- 代碼變更後基於AI的迴歸影響分析。
失敗分析與測試優化
- 使用LLM或ML模型對測試失敗進行聚類。
- 減少不穩定的測試運行和警報疲勞。
- 基於歷史洞察的測試執行優先級排序。
CI/CD管道集成
- 在Jenkins、GitHub Actions或GitLab CI中嵌入AI測試生成。
- 在拉取請求期間驗證測試質量。
- 管道中的自動化回滾和智能測試門控。
AI在QA中的未來趨勢與負責任使用
- 評估AI生成測試的準確性和安全性。
- AI增強測試流程的治理與審計跟蹤。
- AI-QA平臺和智能可觀測性的趨勢。
總結與下一步
最低要求
- 具備軟件測試、測試計劃或QA自動化的經驗。
- 熟悉JUnit、PyTest或Selenium等測試框架。
- 對CI/CD管道和DevOps環境有基本瞭解。
目標受衆
- QA工程師。
- 測試開發工程師(SDETs)。
- 在敏捷或DevOps環境中工作的軟件測試人員。
14 小時
客戶評論 (1)
講師在Copilot高級使用方面的知識,以及充足且高效的實踐環節
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
課程 - Intermediate GitHub Copilot
機器翻譯