Ευχαριστούμε που στάλθηκε η αποσαφήνισή σας! Ένα μέλος της ομάδου μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Ευχαριστούμε για την εκδήλωση κράτησης! Ένας από τους συνεργάτες μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Διάρκεια 14 Ώρες
Εξέλιξη Κομματιού
Εισαγωγή στην Τεχνητή Νοημοσύνη στις Δοκιμές Λογισμικού
- Επισκόπηση των δυνατοτήτων της AI στις δοκιμές και τη QA
- Τύποι εργαλείων AI που χρησιμοποιούνται σε σύγχρονες ροές εργασίας δοκιμών
- Οφέλη και κίνδυνοι της μηχανικής ποιότητας με γνώμονα την AI
LLMs για Δημιουργία Περιπτώσεων Δοκιμών
- Μηχανική προτροπών για τη δημιουργία δοκιμών μονάδας και λειτουργικών δοκιμών
- Δημιουργία παραμετροποιημένων και καθοδηγούμενων από δεδομένα προτύπων δοκιμών
- Μετατροπή ιστοριών χρηστών και απαιτήσεων σε σενάρια δοκιμών
AI σε Διερευνητικές Δοκιμές και Δοκιμές Ακραίων Περιπτώσεων
- Εντοπισμός μη δοκιμασμένων κλάδων ή συνθηκών με χρήση AI
- Προσομοίωση σπάνιων ή μη φυσιολογικών σεναρίων χρήσης
- Στρατηγικές δημιουργίας δοκιμών βάσει κινδύνου
Αυτοματοποιημένες Δοκιμές Διεπαφής Χρήστη και Παλινδρόμησης
- Χρήση εργαλείων AI όπως το Testim ή το mabl για τη δημιουργία δοκιμών διεπαφής χρήστη
- Διατήρηση σταθερών δοκιμών διεπαφής χρήστη μέσω αυτοθεραπευόμενων επιλογέων
- Ανάλυση επιπτώσεων παλινδρόμησης βασισμένη σε AI μετά από αλλαγές κώδικα
Ανάλυση Αστοχιών και Βελτιστοποίηση Δοκιμών
- Ομαδοποίηση αστοχιών δοκιμών χρησιμοποιώντας μοντέλα LLM ή ML
- Μείωση ασταθών εκτελέσεων δοκιμών και κόπωσης ειδοποιήσεων
- Ιεράρχηση εκτέλεσης δοκιμών βάσει ιστορικών πληροφοριών
Ενσωμάτωση Αγωγών CI/CD
- Ενσωμάτωση δημιουργίας δοκιμών AI σε Jenkins, GitHub Actions ή GitLab CI
- Επικύρωση ποιότητας δοκιμών κατά τη διάρκεια αιτημάτων έλξης
- Αυτοματοποίηση επαναφορών και έξυπνος έλεγχος δοκιμών σε αγωγούς
Μελλοντικές Τάσεις και Υπεύθυνη Χρήση της AI στη QA
- Αξιολόγηση της ακρίβειας και της ασφάλειας των δοκιμών που δημιουργούνται από AI
- Διακυβέρνηση και ίχνη ελέγχου για διαδικασίες δοκιμών ενισχυμένες με AI
- Τάσεις σε πλατφόρμες AI-QA και ευφυής παρατηρησιμότητα
Σύνοψη και Επόμενα Βήματα
Απαιτήσεις
- Εμπειρία σε δοκιμές λογισμικού, σχεδιασμό δοκιμών ή αυτοματοποίηση QA
- Εξοικείωση με πλαίσια δοκιμών όπως JUnit, PyTest ή Selenium
- Βασική κατανόηση αγωγών CI/CD και περιβαλλόντων DevOps
Κοινό
- Μηχανικοί QA
- Μηχανικοί Ανάπτυξης Λογισμικού σε Δοκιμές (SDETs)
- Δοκιμαστές λογισμικού που εργάζονται σε ευέλικτα ή DevOps περιβάλλοντα
Σχόλια (1)
Άρχισα να κατανοώ τη βιβλιοθήκη Streamlit στο Python και σίγουρα θα προσπαθήσω να τη χρησιμοποιήσω για να βελτιώσω εφαρμογές που αναπτύσσονται στο ομάδα μου με το R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Κομμάτι - GitHub Copilot for Developers
Μηχανική Μετάφραση