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.
Εξέλιξη Κομματιού
Εισαγωγή στην Τεχνητή Νοημοσύνη στις Δοκιμές Λογισμικού
- Επισκόπηση των δυνατοτήτων της ΤΝ στις δοκιμές και τη διασφάλιση ποιότητας (QA)
- Τύποι εργαλείων ΤΝ που χρησιμοποιούνται σε σύγχρονες ροές εργασίας δοκιμών
- Οφέλη και κίνδυνοι της μηχανικής ποιότητας με γνώμονα την ΤΝ
LLMs για Δημιουργία Σεναρίων Δοκιμών
- Μηχανική προτροπών για την παραγωγή δοκιμών μονάδας και λειτουργικών δοκιμών
- Δημιουργία παραμετροποιημένων και καθοδηγούμενων από δεδομένα προτύπων δοκιμών
- Μετατροπή ιστοριών χρηστών και απαιτήσεων σε σενάρια δοκιμών
Η ΤΝ σε Δοκιμές Εξερεύνησης και Ακραίων Περιπτώσεων
- Εντοπισμός μη δοκιμασμένων κλάδων ή συνθηκών χρησιμοποιώντας ΤΝ
- Προσομοίωση σπάνιων ή μη φυσιολογικών σεναρίων χρήσης
- Στρατηγικές παραγωγής δοκιμών βάσει κινδύνου
Αυτοματοποιημένες Δοκιμές Διεπαφής Χρήστη (UI) και Παλινδρόμησης
- Χρήση εργαλείων ΤΝ όπως το Testim ή το mabl για τη δημιουργία δοκιμών διεπαφής χρήστη
- Διατήρηση σταθερών δοκιμών UI μέσω αυτοθεραπευόμενων επιλογέων
- Ανάλυση επιπτώσεων παλινδρόμησης βασισμένη σε ΤΝ μετά από αλλαγές κώδικα
Ανάλυση Αποτυχιών και Βελτιστοποίηση Δοκιμών
- Ομαδοποίηση αποτυχιών δοκιμών χρησιμοποιώντας μοντέλα LLM ή ML
- Μείωση ασταθών εκτελέσεων δοκιμών και κόπωσης από ειδοποιήσεις
- Ιεράρχηση εκτέλεσης δοκιμών βάσει ιστορικών δεδομένων
Ενσωμάτωση σε Σωληνώσεις CI/CD
- Ενσωμάτωση παραγωγής δοκιμών ΤΝ σε Jenkins, GitHub Actions ή GitLab CI
- Επικύρωση ποιότητας δοκιμών κατά τη διάρκεια pull requests
- Αυτοματοποιημένες επαναφορές και έξυπνη φραγή δοκιμών σε σωληνώσεις
Μελλοντικές Τάσεις και Υπεύθυνη Χρήση της ΤΝ στη Διασφάλιση Ποιότητας
- Αξιολόγηση της ακρίβειας και της ασφάλειας των δοκιμών που παράγονται από ΤΝ
- Διακυβέρνηση και ίχνη ελέγχου για διαδικασίες δοκιμών ενισχυμένες με ΤΝ
- Τάσεις στις πλατφόρμες ΤΝ-QA και την έξυπνη παρατηρησιμότητα
Σύνοψη και Επόμενα Βήματα
Απαιτήσεις
- Εμπειρία σε δοκιμές λογισμικού, σχεδιασμό δοκιμών ή αυτοματισμό QA
- Εξοικείωση με πλαίσια δοκιμών όπως το JUnit, το PyTest ή το Selenium
- Βασική κατανόηση σωληνώσεων CI/CD και περιβαλλόντων DevOps
Κοινό
- Μηχανικοί QA
- Μηχανικοί Ανάπτυξης Λογισμικού σε Δοκιμές (SDETs)
- Δοκιμαστές λογισμικού που εργάζονται σε περιβάλλοντα ευέλικτης ανάπτυξης (agile) ή DevOps
14 Ώρες
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