Schița de curs
Introducere în AI în Testarea Software
- Prezentare generală a capabilităților AI în testare și QA
- Tipuri de instrumente AI utilizate în fluxurile de testare moderne
- Beneficii și riscuri ale ingineriei calității bazate pe AI
LLMs pentru Generarea Cazurilor de Test
- Inginerie de prompt-uri pentru generarea testelor de unitate și funcționale
- Crearea de șabloane de teste parametrizate și bazate pe date
- Conversia poveștilor utilizatorilor și a cerințelor în scripturi de testare
AI în Testarea Exploratorie și a Cazurilor Limită
- Identificarea ramurilor sau condițiilor netestate folosind AI
- Simularea scenariilor de utilizare rare sau anormale
- Strategii de generare a testelor bazate pe risc
Testarea Automatizată a Interfeței și de Regresie
- Utilizarea instrumentelor AI precum Testim sau mabl pentru crearea de teste de interfață
- Menținerea testelor de interfață stabile prin selectori auto-reparatori
- Analiza impactului de regresie bazată pe AI după schimbări de cod
Analiza Eșecurilor și Optimizarea Testelor
- Gruparea eșecurilor testelor folosind modele LLM sau ML
- Reducerea testelor instabile și a oboselii alertelor
- Priorizarea execuției testelor pe baza informațiilor istorice
Integrarea în Pipeline-urile CI/CD
- Integrarea generării de teste bazate pe AI în Jenkins, GitHub Actions sau GitLab CI
- Validarea calității testelor în timpul cererilor de pull
- Rollback-uri automate și testări inteligente în pipeline-uri
Tendințe Viitoare și Utilizarea Responsabilă a AI în QA
- Evaluarea acurateței și siguranței testelor generate de AI
- Guvernanță și urmărire auditabilă pentru procesele de testare augmentate de AI
- Tendințe în platformele AI-QA și observabilitatea inteligentă
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Experiență în testarea software, planificarea testelor sau automatizarea QA
- Familiaritate cu framework-uri de testare precum JUnit, PyTest sau Selenium
- Înțelegere de bază a pipeline-urilor CI/CD și a mediilor DevOps
Publicul țintă
- Ingineri QA
- Ingineri de Dezvoltare Software în Testare (SDETs)
- Testeri software care lucrează în medii agile sau DevOps
Mărturii (2)
Am dobândit cunoștințe despre biblioteca Streamlit din Python și cu siguranță voi încerca să o folosesc pentru a îmbunătăți aplicațiile din echipa mea, care sunt realizate în R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curs - GitHub Copilot for Developers
Tradus de catre o masina
Cunoașterea prelectorului în utilizarea avansată a copilotului și sesiunea practică suficientă și eficientă
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Curs - Intermediate GitHub Copilot
Tradus de catre o masina