聯繫我們
 課程時長 14 時間:

課程簡介

人工智能在軟件測試中的應用導論

  • 測試與QA中AI能力的概覽
  • 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

利用LLM生成測試用例

  • 用於生成單元及功能測試的提示詞工程
  • 創建參數化及數據驅動的測試模板
  • 將用戶故事及需求轉換為測試腳本

AI在探索性及邊緣案例測試中的應用

  • 利用AI識別未測試的分支或條件
  • 模擬罕見或非正常的使用場景
  • 基於風險的測試生成策略

自動化UI及回歸測試

  • 使用Testim或mabl等AI工具創建UI測試
  • 通過自愈選擇器維護穩定的UI測試
  • 代碼變更後基於AI的回歸影響分析

失敗分析及測試優化

  • 使用LLM或ML模型對測試失敗進行聚類
  • 減少不穩定測試運行及警報疲勞
  • 基於歷史見解優先排定測試執行順序

CI/CD管道整合

  • 將AI測試生成嵌入Jenkins、GitHub Actions或GitLab CI
  • 在拉取請求期間驗證測試質量
  • 管道中的自動化回滾及智能測試門控

AI在QA中的未來趨勢及負責任使用

  • 評估AI生成測試的準確性與安全性
  • AI增強測試流程的治理與審計軌跡
  • AI-QA平台及智能可觀測性趨勢

總結及後續步驟

最低要求

  • 具備軟件測試、測試規劃或QA自動化方面的經驗
  • 熟悉JUnit、PyTest或Selenium等測試框架
  • 對CI/CD管道及DevOps環境有基本理解

目標受眾

  • QA工程師
  • 測試軟件開發工程師(SDETs)
  • 在敏捷或DevOps環境中工作的軟件測試人員

客戶評論 (1)

課程分類