课程大纲

人工智能在软件测试中的应用介绍

  • AI在测试和QA中的能力概述。
  • 现代测试工作流中使用的AI工具类型。
  • AI驱动质量工程的优势与风险。

LLMs用于测试用例生成

  • 提示工程用于生成单元和功能测试。
  • 创建参数化和数据驱动的测试模板。
  • 将用户故事和需求转换为测试脚本。

AI在探索性和边缘案例测试中的应用

  • 使用AI识别未测试的分支或条件。
  • 模拟罕见或异常的使用场景。
  • 基于风险的测试生成策略。

自动化UI和回归测试

  • 使用Testim或mabl等AI工具进行UI测试创建。
  • 通过自愈选择器维护稳定的UI测试。
  • 代码变更后基于AI的回归影响分析。

失败分析与测试优化

  • 使用LLM或ML模型对测试失败进行聚类。
  • 减少不稳定的测试运行和警报疲劳。
  • 基于历史洞察的测试执行优先级排序。

CI/CD管道集成

  • 在Jenkins、GitHub Actions或GitLab CI中嵌入AI测试生成。
  • 在拉取请求期间验证测试质量。
  • 管道中的自动化回滚和智能测试门控。

AI在QA中的未来趋势与负责任使用

  • 评估AI生成测试的准确性和安全性。
  • AI增强测试流程的治理与审计跟踪。
  • AI-QA平台和智能可观测性的趋势。

总结与下一步

要求

  • 具备软件测试、测试计划或QA自动化的经验。
  • 熟悉JUnit、PyTest或Selenium等测试框架。
  • 对CI/CD管道和DevOps环境有基本了解。

目标受众

  • QA工程师。
  • 测试开发工程师(SDETs)。
  • 在敏捷或DevOps环境中工作的软件测试人员。
 14 小时

客户评论 (1)

即将举行的公开课程

课程分类