软件测试中的生成式 AI

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生成式 AI 工具正被用于软件测试，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，并且还可以帮助自动化手动测试流程。

本教程回顾了一些针对软件测试人员的最佳现代 AI 工具。它包括现实世界的用例和简短的示例，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。它在起草测试场景、分析可测试性需求以及创建自动化测试脚本方面特别有用。

优势

• 加快具有详细场景的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
• 自动化生成测试用例的代码和脚本

测试用例生成

ChatGPT 可以为各种场景起草测试用例，从正向和负向测试用例到边界条件。

提示 - 为一个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 帮助分析需求，以识别可能需要更多测试或澄清的领域。

提示 - 识别此需求中可能的歧义：“系统必须允许用户更新其个人资料，包括其姓名、电子邮件地址和个人资料图片。”

Copilot（GitHub）：用于代码补全和自动化脚本的 AI

GitHub Copilot 是一款 AI 驱动的工具，可以帮助软件测试人员完成代码，使其对测试自动化特别有用。它通过生成相关的代码片段并提供增强建议来帮助测试人员更有效地创建测试脚本。

优势

• 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

自动测试代码建议

Copilot 可以为自动化测试生成代码片段，从而提高脚本的一致性并减少错误。

提示 - 创建一个使用 Pytest 的 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 通过引入更简洁、更高效的代码来改进您当前的测试脚本。

提示 - 重构此 Selenium 脚本以使其更有效并删除硬编码值。

Applitools：用于视觉测试的 AI

Applitools 捕获并比较应用程序的屏幕截图以检测视觉差异，有效地测试 UI/UX，特别是针对响应式设计和跨浏览器兼容性。

优势

• 检测传统测试可能错过的视觉差异。
• 确保 UI 在不同的屏幕分辨率和设备上保持一致。
• 减少视觉测试所需的人工工作量。
• 与流行的 CI/CD 工具和自动化框架无缝集成。

跨浏览器兼容性测试

Applitools 可以比较不同浏览器中的 UI 元素以确保视觉一致性。

提示 - 生成一个视觉测试，检查 Web 应用程序主页上的按钮和文本的对齐方式和位置是否在 Chrome、Firefox 和 Safari 中一致。

响应式设计测试

使用 Applitools 验证不同的屏幕尺寸（包括移动和平板电脑视图）如何调整网站的布局。

提示 - 比较桌面（1920x1080）和移动（375x667）分辨率下主页的布局，以识别任何视觉问题。

Testim：用于自动化测试用例创建和维护的 AI

Testim 是一款 AI 驱动的测试自动化工具，使用户能够快速创建、执行和维护自动化测试用例。它基于 AI 的智能定位器可以适应 UI 更改，从而减少测试不稳定性。

优势

• 使用最少的脚本自动化创建测试用例
• 使用基于 AI 的智能定位器适应 UI 更改
• 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

自动化测试用例创建

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

提示 - 解决此等式：为电子商务网站上的结账流程生成自动化测试用例，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 的基于 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，验证经常更新的产品搜索功能的功能，确保它不会因 UI 的细微更改而失败。

Snyk：用于安全测试和漏洞检测的 AI

Snyk 识别和修复代码、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。

优势

• 该工具检测代码和库中的安全漏洞。
• 它提供安全补丁的可操作建议。
• 它与 CI/CD 管道集成以进行持续安全监控。
• 它支持多种编程语言和环境。

自动化安全漏洞检测

使用Snyk扫描应用程序以查找开源库和框架中已知的漏洞。

提示 - 检查 Node.js 应用程序中外部库的漏洞，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 是一款低代码、AI 驱动的测试工具，支持具有自我修复功能的端到端测试。它对功能和性能测试都有效，确保应用程序在不同条件下按预期工作。

优势

• AI 驱动的测试创建简化了端到端测试
• 自我修复测试适应 UI 更改
• 该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

端到端用户流程测试

使用 Mabl 创建测试以验证完整的用户旅程，包括登录和结账流程。

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。

高流量场景下的性能测试

Mabl 可以帮助模拟用户负载，以确保应用程序在高峰时段的稳定性。

提示 - 运行负载测试以模拟 1000 个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

像 ChatGPT、GitHub Copilot、Applitools、Testim、Snyk 和 Mabl 这样的生成式 AI 工具为软件测试人员提供了强大的功能，可以简化测试工作流程、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、发现漏洞并维护软件发布中严格的质量标准。当明智地使用时，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。