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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
客戶評論 (1)
我獲得了關於Python中Streamlit庫的知識,我肯定會嘗試使用它來改進我們團隊中基於R Shiny開發的apps。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
課程 - GitHub Copilot for Developers
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