Εξέλιξη Κομματιού
Εισαγωγή στον τομέα του λογισμικού δοκιμασίας με χρησιμοποίηση τεχνητής νοημοσύνης
- Περιγραφή των δυνατοτήτων της τεχνητής νοημοσύνης στη δοκιμασία και τη QA
- Τύποι εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται σε σύγχρονες δοκιμαστικές καθαρότητες
- Συμφέροντα και κινδύνοι του επιμελητή της ποιότητας βασισμένου στην τεχνητή νοημοσύνη
Μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) για δημιουργία κειμένου τεστ
- Μηχανική προεξέτασης για την παραγωγή ενότητων και λειτουργικών δοκιμασιών
- Δημιουργία παραμετρικών και δεδομένων-κεντρικών προσαρμοσμένων πλατφόρμων
- Μετατροπή χρηστικών ιστοριών και απαιτήσεων σε δοκιμαστικές διαδικασίες
Τεχνητή νοημοσύνη στην εξερευνητική και τη δοκιμασία απώλειας
- Αναγνώριση μη-δοκιμασμένων κλάδων ή συνθήκων χρησιμοποιώντας τεχνητή νοημοσύνη
- Προσομοιώση σπάνιων ή ακραιφνίων καταστάσεων χρήσης
- Στρατηγικές δοκιμασίας βασισμένες στους κινδύνους
Αυτόματη UI και πλήρωση δοκιμασίας
- Χρησιμοποιώντας εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης όπως το Testim ή mabl για δημιουργία UI test
- Καθολική φυλακή σταθερών Δοκιμασιών UI μέσω αυτό-άδειων selector
- Πλήρης βάση δοκιμασίας με τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης από τη συναθροϊσμένη αλλαγή κώδικα
Ανάλυση πτωχείου και βελτιστοποίηση δοκιμασίας
- Συσσώρευση σφαλμάτων δοκιμασίας μέσω LLMs ή ML προτύπων
- Μείωση ασταθών τρέχων δοκιμασιών και εξάντλησης warning
- Προτεραιοτοποίηση εκτέλεσης δοκιμασιών με βάση υπόθεση ιστορικής
Ενσωμάτωση CI/CD Pipeline
- Περιέχον τη διαδίκτυα AI test generation στα Jenkins, GitHub Actions, ή GitLab CI
- Επικύρωση ποιότητας καθώς ενεργεί pull request
- Αυτοματή απόσυρη και νοημοσύνη προβάλλων τεστ στις διαδίκτυες
Μέλλοντικές τάσεις και υπεύθυνη χρήση AI στη QA
- Αξιολόγηση ακρίβειας και ασφάλειας των δοκιμαστικών που δημιουργήθηκαν με AI
- Διοίκηση και ιστορικά για τη δοκιμαστική βασισμένη στην AI
- Τάσεις πλατφόρμων AI-QA και ευφυής αναδρομική μελέτη (observability)
Σύνοψη και επόμενα βήματα
Απαιτήσεις
- Εμπειρία σε δοκιμασία λογισμικού, πλάνωμα τεστή ή αυτοματοποίηση QA
- Γνώρισμα με δοκιμαστικές πλάτφορμες όπως η JUnit, PyTest ή Selenium
- Βασική κατανόηση των διαδικτύων CI/CD και των περιβάλλοντα DevOps
Ακροατήριο
- QA Μηχανικοί
- Επεξεργάστες Λογισμικού Δοκιμασίας (SDETs)
- Δοκιμαστές λογισμικού που εργάζονται σε αυτόγερες ή DevOps ρύθμιση
Σχόλια (2)
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
Γνώση του καθηγητή σε προχωρημένη χρήση του copilot & Αρκετή και αποδοτική πρακτική συνεδρία
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Κομμάτι - Intermediate GitHub Copilot
Μηχανική Μετάφραση