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課程簡介

AI在軟體測試中的介紹

  • AI在測試和QA中的能力概述。
  • 現代測試工作流程中使用的AI工具類型。
  • AI驅動質量工程的優勢與風險。

用於測試用例生成的LLM

  • 使用提示工程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為測試腳本。

AI在探索性和邊緣情況測試中的應用

  • 識別未覆蓋的代碼分支或條件。
  • 模擬罕見或異常的使用場景。
  • 基於風險的測試生成策略。

自動化和回歸測試

  • 使用Testim或mabl等AI工具創建UI測試。
  • 通過自癒合選擇器維護穩定的UI測試。
  • 代碼變更後的AI驅動回歸影響分析。

失敗分析和測試優化

  • 使用LLM或ML模型對測試失敗進行分組。
  • 減少不穩定測試運行和警報疲勞。
  • 基於歷史洞察優先執行測試。

CI/CD管道整合

  • 在Jenkins、GitHub Actions或GitLab CI中嵌入AI測試生成。
  • 驗證拉取請求中的測試質量。
  • 自動化回滾和智能測試門戶管控。

QA中AI的未來趨勢與責任使用

  • 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和審計軌跡。
  • AI-QA平台和智能可觀察性的趨勢。

總結與下一步

最低要求

  • 具備軟體測試、測試規劃或QA自動化經驗。
  • 熟悉JUnit、PyTest或Selenium等測試框架。
  • 了解CI/CD管道和DevOps環境的基本概念。

受眾

  • QA工程師
  • 軟體測試開發工程師(SDETs)
  • 在敏捷或DevOps環境中工作的軟體測試人員
 14 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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