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课程时长 14 小时
课程大纲
AI在QA自动化中的简介
- AI在现代软件测试中的作用
- 传统QA策略与AI增强QA策略的比较
- 基于AI的测试工具概述（Testim、mabl、Functionize）
使用AI生成测试
- 基于模型和基于UI的测试生成
- 使用Testim或类似平台自动生成流程
- 评估测试意图、稳定性和可重用性
回归分析与测试优先级排序
- 基于影响的测试选择和精简
- 针对大型仓库的变更感知测试运行
- 基于风险和频率的AI驱动优先级排序
与CI/CD管道集成
- 将自动化测试连接到Jenkins、GitHub Actions或GitLab CI
- 自动化质量门和测试反馈循环
- 在拉取请求和部署事件时触发测试
缺陷预测与异常检测
- 分析测试数据以预测可能失败的领域
- 使用机器学习技术进行聚类和异常分类
- 利用AI生成的洞察向开发者提供反馈
维护和扩展基于AI的测试
- 处理测试漂移和UI变化
- 版本控制和测试配置管理
- 扩展到企业级QA环境
案例研究与实际应用
- 企业级AI QA管道的实施
- 团队采用和推广的最佳实践
- 经验教训：成功、失败和调优
总结与后续步骤
要求
- 具备软件测试或QA工作流经验
- 熟悉CI/CD管道和DevOps实践
- 基本了解自动化测试工具或框架
目标学员
- QA负责人和测试自动化工程师
- DevOps专业人士和SRE
- 敏捷测试人员和质量管理经理
