十大QA自动化AI工具
人工智能近年来逐渐渗透到网络中,无论是娱乐还是工作领域都能看到它的身影。尽管人工智能引起了爱恨交加的反应,许多公司和技术爱好者已开发了许多基于AI的程序,每个程序都有其特定的功能。虽然很多人可能会想到各种将照片变成动漫的AI应用,但AI在QA测试中也有重要应用。
如你所知,QA测试重视减少测试所需时间的能力。因此,AI测试工具在“层级”上高于手动测试(尽管完全离不开手动测试)。本文将讨论十大QA自动化AI工具。如果你想了解更多关于人工智能的相关内容,可以阅读以下这些文章:
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十大AI测试工具
以下是你必须了解的十大最佳AI测试自动化工具。此列表基于我们资深QA——Inna Kharytynych的顶级专业知识。
Testim
Testim是最受欢迎的AI测试工具之一。它利用AI优化测试场景。它可以记录和重放测试场景,然后分析结果数据以自动优化和改进测试。
利用AI算法,Testim能够识别并消除测试中的冗余和不必要的步骤,并在应用程序发生更改时自动更新测试。使用记录功能,你可以浏览应用程序中的不同步骤,Testim会自动生成相应的测试场景。
这对没有编程技能的测试人员特别有用,因为他们可以轻松创建和更新测试,而无需编写代码。Testim还可以轻松集成流行的开发工具,如Jira。
Testim被设计得非常视觉化,用户友好且精美。然而,在这个创新领域,还有许多没有AI的类似工具。
TestCraft
TestCraft是一种可以在Google Chrome商店中找到的测试自动化扩展。它无缝地将手动测试人员整合到DevOps工作流程中,提高了整个测试团队的生产力。
TestCraft由GPT-4驱动。其主要优点是其无代码方法,使没有编程技能的测试人员能够创建和维护测试。用户可以通过拖放和连接预定义的动作块,使用可视化编辑器创建测试场景。
TestCraft的AI算法会自动优化和调整测试,以适应不同平台和浏览器。这大大简化和加快了测试场景的创建和维护。
Playwright
Playwright是一个NodeJS库,用于测试自动化,提供单一API支持不同的浏览器(Chromium、Firefox和WebKit)。它由微软开发。在我们看来,Playwright的主要优点是其与浏览器的紧密集成,以及与浏览器互动的能力,这些能力是Selenium所不具备的。
为了有效的Web开发测试,Playwright复制了现实世界的用户交互,提供了应用程序功能的全面视角。它非常推荐给有编码经验的人,用于评估网站的浏览器兼容性。
使用Playwright,你可以轻松生成新的浏览器页面并管理多个标签,利用浏览上下文增强用户体验。除了其灵活性外,该框架还使你能够无缝地与网页元素交互,提高生产力。此外,Playwright自动生成唯一的URL,节省了你宝贵的时间,可以更好地利用在开发的其他领域。
通过Playwright浏览器扩展,你可以方便地生成代码片段。它们使你能够通过复制粘贴功能创建自动化测试。
Functionize
这个平台利用机器学习来自动化测试和预测缺陷。它允许你基于准确的数据创建测试场景并分析测试结果。
它的使命是简化通常复杂的软件测试过程。无论团队规模和专业水平如何,Functionize致力于通过可扩展的云测试改进测试创建,消除不一致性并加速发布周期。
通过此解决方案,公司团队可以通过消除传统测试脚本、减少测试维护需求和最小化对广泛质量保证资源的需求来加速软件开发。Functionize是QA专家的强大工具。
Mabl
它可以从电子邮件和PDF内容生成测试,并随着开发进展调整应用程序UI的演变。基于AI的截图比较功能试图模拟真实的UI测试,以帮助检测不希望的UI更改。
相反,链接扫描功能自主生成覆盖应用程序中可用路径的测试,提供关于断链的见解。这非常棒。
Mabl允许QA专家更新和调试测试而不影响主版本。API端点可用于运行Mabl测试,并且有CI/CD平台(包括GitHub、Bitbucket Pipelines和Azure Pipelines)的插件。至于分析,Mabl显示确定测试覆盖应用程序的指标,基于页面上的统计数据和交互元素识别差距。
Dynatrace
它是一个性能监控工具,利用AI自动分析问题。它有助于追踪性能问题的影响并主动优化应用程序。Dynatrace监控的主要任务是诊断问题。然后将这些数据传递给承包商以修复错误。
Dynatrace全天候工作,并报告应用软件中的所有异常。这些可能是内部和外部服务的延迟、设置错误、代码错误等。
AI Davis Dynatrace人工智能有助于解决日常任务。你不需要定义和自定义触发指标的阈值。系统已经有问题情境类型并报告它们。遇到事件时,你会收到单一通知,而不是受到所有受问题影响的服务和应用程序的通知轰炸。
Micro Focus Fortify
Micro Focus Fortify产品提供无与伦比的静态和动态应用测试,以及最先进的应用安全监控和保护技术,依托最新的研究。无论是部署在本地还是作为服务,Fortify解决方案都提供灵活、可扩展的应用安全解决方案,以满足现代IT部门不断变化的需求。
你可以无缝集成安全测试、漏洞修复、安全开发培训和专家支持。Fortify的安全测试帮助你快速识别应用程序中的风险,无论是内部开发的还是从供应商获得的。
Micro Focus Fortify支持21种编程语言,包括ABAP/BSP、ASP.NET、Python和Ruby。它涵盖了OWASP Top 10和SANS Top 25中列出的900多个漏洞类别,并符合DISA STIG、PCI DSS等标准。机器学习算法减少了误报风险。
Rapid7
Rapid7是漏洞管理和渗透测试解决方案的领导者。它帮助你全面了解信息基础设施的安全性。与传统的漏洞评估或事件管理不同,Rapid7提供虚拟、移动、私有和公共云网络的安全可见性。
Rapid7 Nexpose可以与Rapid7 Metasploit(一种威胁渗透测试解决方案)集成,全面评估组织IT基础设施中的安全风险。通过利用Rapid7的所有功能,AI应用测试最佳实践可以显著优化QA过程。
ACCELQ
这是一个AI测试工具,用于自动化测试编写、计划和执行。它适用于UI、移动设备、API和桌面程序测试,覆盖整个QA领域。
ACCELQ通过其无需编码的云端AI平台彻底变革了测试自动化。它提供跨多个渠道的无缝集成,包括Web、移动设备、API、桌面和后端。ACCELQ的统一解决方案简化了整个技术栈的自动化。
通过优先考虑业务流程自动化并熟练处理现实世界的复杂性,ACCELQ脱颖而出,成为云端和打包应用测试与自动化的领导者。它无需广泛的编码专业知识即可确保高质量的结果。
Sauce Labs
该工具提供一个云端测试平台,支持Web和移动应用的功能测试。通过在真实设备上测试和并行执行,结合最佳移动应用测试实践,Sauce Labs表现出色。
Sauce Labs通过提供低代码自动化Web测试服务重新定义了测试领域。它赋予QA测试人员以资深自动化工程师的生产力水平。
利用AI驱动的系统,该工具促进测试套件的创建、编排和完全自动化,适合编程背景有限或没有编程背景的个人。这使得测试民主化,并培养了一个协作的生态系统,使自动化工程师能够专注于软件开发中的代码特定方面。
选择合适的AI工具
为了选择最佳的AI测试工具,遵循以下工具选择流程。
第一步:确定对AI QA工具的需求
你需要明确你的AI测试工具的具体需求,记录它们,然后提交给团队和管理层审查。
例如,对AI QA工具的需求可能包括:
- 工具应自动生成测试用例。
- 工具应自动执行测试用例。
- 工具应以所需格式生成测试结果。
- 测试人员应能够选择使用给定数据集执行哪些测试用例。
- 工具应能够验证和评估测试结果。
一旦你明确了对AI QA工具的需求,就可以进入评估和评价不同选项的阶段。
第二步:评估基于AI的测试自动化工具及其供应商
确定QA工具需求后,你应该采取以下步骤:
- 分析市场上当前可用的符合需求的商业和开源项目。
- 制作AI测试工具的排行榜。
- 评估提供排行榜上解决方案的供应商的水平(声誉、支持水平、工具更新频率等)。
- 在测试期间使用选定的AI测试工具并在实践中评估它们。
通过这种方式,你可以找到最适合你需求的基于AI的测试自动化工具。
第三步:评估成本和收益
为了确定AI QA测试工具的实用性,你需要权衡实施它的成本和收益。可能会发现,某个工具虽然能使测试过程加快两倍,但其总成本比目前进行这些过程的手动测试人员的工资高出50%。
在这种情况下,有必要考虑其他AI软件测试工具,包括定制工具。
第四步:做出最终决定
为了做出关于所有找到的AI测试工具的最佳选择的最终决定,你应具备以下几点:
- 关于工具的完整信息,包括其优点和缺点。
- 成本和收益的平衡。
即使在详细研究了AI测试工具的描述和供应商信息后,也有必要在实际工作中试用该系统。在做出决定时,必须考虑QA团队的意见。
这个决定的责任很大,因为它对项目整体结果的影响既可以是积极的,也可以是消极的。
总结
使用人工智能测试应用程序是一种新颖且前景广阔的方法,可以减少测试准备和执行的时间,提高软件质量,并预测可能的问题。使用本文描述的AI测试自动化工具,将AI应用于你的测试过程并改进你的工作。
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原文作者:IdeaSoft Software Development Company
翻译作者:Dou
美工编辑:过儿
校对审稿:Jason
原文链接:https://medium.com/ideasoft-io/top-10-ai-tools-for-qa-automation-b70048742918