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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)
讲师在Copilot高级使用方面的知识,以及充足且高效的实践环节
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
课程 - Intermediate GitHub Copilot
机器翻译