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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)
我獲得了關於Python中Streamlit庫的知識,我肯定會嘗試使用它來改進我們團隊中基於R Shiny開發的apps。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
課程 - GitHub Copilot for Developers
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