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[转贴] 5大工具搞定AI自动化测试,强烈推荐,建议收藏!

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    [LV.10]测试总司令

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    1#
    发表于 2024-5-29 11:36:45 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    发现更多关于AI驱动的测试自动化工具,以及它们将如何帮助你的团队更加高效、准确和透明。
    AI驱动的测试自动化工具是熟悉传统方法的测试人员的下一个前沿。凭借一系列的功能和优势,这些解决方案可以帮助你在测试自动化方面有新的突破(并节省时间)。让我们深入了解这一章,发现它们是什么,以及它们将如何帮助你的团队更加高效、准确和透明。


    Perfecto Scriptless
    Perfecto Scriptless是另一个增强Selenium自动化的解决方案--而Selenium是开源的。它承诺是一个无需编码的快速上岗工具,可用于集成、可用性和性能测试。 Perfecto可以与Jenkins、TeamCity、Jira和GitLab等一起工作。

    Perfecto无脚本的关键卖点是低门槛。以无代码方法为荣,这被设计为在自动化测试中实施人工智能的最直接的工具之一。它甚至比使用Selenium的常规测试自动化更容易。

    Perfecto Scriptless无脚本回归测试工具解决了测试人员对现有工具的许多问题。虽然一些测试人员可能会发现学习曲线太陡峭,无法有效地使用这个工具,但其他人会欣赏其功能和易用性。

    Testim
    Testim是一个强大的测试自动化解决方案,以人工智能为基础。Testim诞生于微软的加速器项目,并在2022年被Tricentis收购,自推出以来一直在不断创新并取得了成功。

    Testim是一个由Selenium支持的自动化测试工具,因此提供了一个坚持或维护现有自动化框架的选择。它旨在帮助有经验的工程师编写自动化测试,并与问题跟踪解决方案和持续集成软件有超过15个集成。

    这个在线平台有类似于aqua的AI驱动的测试。Testim在评论网站上有4.5星的评价,他们的用户似乎对界面总体上很满意,但也有报告说用户界面不直观,移动测试有限。幸运的是,Testim也有一个免费试用版,这使得在决定是否要投入之前很容易进行测试。

    ACCELQ
    ACCELQ是一个无代码测试自动化平台,具有强大的算法和内置的知识库,可以快速使企业建立高质量的自动化框架。自2014年推出以来,它已被英特尔、辉瑞和联合航空公司等采用"。

    广泛的范围是ACCELQ区别于其他竞争对手的第一点。一个工具为网络、移动和API测试提供专门的解决方案。与问题生命周期管理工具的原生集成使得创建涵盖所有主要框架的测试变得容易,包括React和AngularJS。

    该解决方案有一些小的性能投诉,有几份关于缺乏文档的报告,还有一份关于高额前期投资的说明。不过,总的来说,它的用户给它打了4.5颗星(满分5分)。

    Applitools
    Applitools是一个以人工智能为动力的测试自动化平台,为UI测试提供解决方案。自2015年推出以来,它已与微软、美国银行和阿迪达斯合作。

    Applitools提供可视化的测试解决方案,以提高软件的质量。它的跨浏览器、跨设备网格允许你测试网络和本地移动应用程序。它与问题跟踪解决方案甚至竞争对手的解决方案(包括Testim)集成。

    虽然它的评论得分在4.5分左右,提供了出色的可靠性和可用性,但它有一些明显的执行问题。例如,仅仅运行一个简单的测试就需要80-100秒,因为所有的进程都在后台发生。你需要投资创建你的自定义可视化和集成。尽管如此,由于加快了测试的执行速度,总体而言,这可以为你节省时间。

    aqua ALM
    aqua ALM是一个基于云的解决方案,已经有超过20年的业务。这个由人工智能支持的软件测试管理解决方案有付费和免费版本,它的发展源于对测试任务的更有效和安全的跟踪工具的需求。它提供了一个直观的用户体验,精简的工作流程和相关的数据分析,使ALM过程对所有项目参与者来说更容易理解和透明。

    关键的人工智能功能是从需求中生成整个测试案例。aqua使用大规模的自然语言处理算法,将纯文本变成测试。因此,大约40%的人工智能生成的测试案例不需要人工调整就可以添加到测试套件中。QA专家可以自己创建测试步骤,让AI填写测试案例描述,或者反过来做。

    aqua是一个强大的测试管理工具,是为敏捷团队设计的。它在G2和Capterra上的评分为4.5星,谷歌和德国政府是其客户。该软件拥有原生集成选项,可以通过REST API从任何其他第三方工具发送/接收数据。

    最后的思考
    随着人工智能技术越来越广泛地应用于各个行业,包括软件测试,将会有更多更好的工具来帮助使这个过程更容易。
    随着更多的人工智能算法许可的出现,这个分支只会越来越多,从而导致下一步更好的解决方案。
    如果你有任何其他我没有提到的AI驱动的测试自动化工具,请把它们放在下面。


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