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課程簡介

軟體測試中的 AI 介紹

  • AI 在測試與 QA 領域的能力概覽。
  • 現代測試工作流程中使用的 AI 工具類型。
  • AI 驅動品質工程的優勢與風險。

用於測試用例生成的 LLM

  • 用於生成單元和功能測試的提示工程技術。
  • 創建參數化和數據驅動的測試模板。
  • 將用戶故事和需求轉換為測試腳本。

AI 在探索性和邊界案例測試中的應用

  • 使用 AI 識別未覆蓋的分支或條件。
  • 模擬罕見或異常的使用場景。
  • 基於風險的測試生成策略。

自動化的 UI 和回歸測試

  • 使用 Testim 或 mabl 等 AI 工具創建 UI 測試。
  • 透過自我修復的選擇器維持穩定的 UI 測試。
  • 程式碼變更後的基於 AI 的回歸影響分析。

失敗分析與測試優化

  • 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和警報疲勞。
  • 根據歷史洞察優先執行測試。

CI/CD 管線整合

  • 在 Jenkins、GitHub Actions 或 GitLab CI 中嵌入 AI 測試生成。
  • 在拉取請求期間驗證測試品質。
  • 管線中的自動化回滾和智能測試閘道。

AI 在 QA 中的未來趨勢與負責任使用

  • 評估 AI 生成測試的準確性和安全性。
  • AI 增強測試流程的治理和審計軌跡。
  • AI-QA 平台和智能可觀察性的發展趨勢。

總結與下一步行動

最低要求

  • 具備軟體測試、測試規劃或 QA 自動化經驗。
  • 熟悉測試框架,如 JUnit、PyTest 或 Selenium。
  • 基本了解 CI/CD 管線和 DevOps 環境。

受眾

  • QA 工程師。
  • 測試軟體開發工程師(SDET)。
  • 在敏捷或 DevOps 環境中工作的軟體測試人員。
 14 小時

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