Инновационное применение искусственного интеллекта в тестировании программного обеспечения: оптимизация разработки тестовых примеров с помощью GPT-4.0

В области тестирования программного обеспечения разработка тестовых сценариев является ключевым звеном, которое требует от тестировщиков глубокого понимания требований, а затем преобразования этого понимания в реальные планы тестирования. Теперь крупные модели искусственного интеллекта, особенно GPT-4.0, вносят в этот процесс потрясающие изменения.

Мой практический опыт показывает, что использование GPT-4.0 позволяет значительно повысить эффективность и точность анализа спроса. При анализе требований нам обычно необходимо рассмотреть различные возможные сценарии, а затем подробно их записать. Теперь вы можете ввести проанализированную ситуацию в диаграммы и диаграммы AI GPT-4.0: покажите мне плагины, набрав или продиктовав (в конечном итоге преобразуя в текст). Эти инструменты могут автоматически создавать блок-схемы, которые помогут вам быстро проверить и понять ваши действия. требования. . Если вы обнаружите какие-либо упущения или недоразумения, вы можете немедленно их добавить и исправить.

Кроме того, эти блок-схемы можно легко преобразовать в интеллект-карты, предоставляя команде тестирования более интуитивное и систематическое представление. Мы используем инструмент Whimsical (https://whimsical.com), который поддерживает плавное преобразование блок-схем и карт связей.

Некоторые люди могут задаться вопросом, эквивалентно ли использование инструментов ИИ для обобщения требований написанию тестовых примеров? На самом деле это ближе к анализу потребностей. Это связано с тем, что в этом процессе мы обрабатываем информацию с разной степенью детализации. Это зависит от личных привычек и удобства: набирать резюме или диктовать его, а затем конвертировать в текст.

Чтобы более наглядно продемонстрировать эффект этого процесса, давайте рассмотрим анализ конкретного случая.

Проверка и организация бронирования мобильного телефона и требований по кредиту заняли 15-20 минут;

Затем найдите роль с помощью подсказки gpt4, выберите «Диаграммы AI» и «Диаграммы: показать мне», а затем создайте блок-схему: (это заняло 1 минуту).

После завершения генерации проверка обнаружила, что один фрагмент логики отсутствует. Если снова не работает, перепроектируйте (это заняло 1 минуту)

Затем протестируйте различные точки зрения и аспекты взаимодействия с пользователем продукта, а затем скажите, есть ли какие-либо области, которые нельзя учитывать. Затем перепроектируйте блок-схему (2 минуты)

Конвертировать интеллект-карту в xmin (заняло 1 минуту)

Я думаю, что весь процесс дал мне более глубокую память не только с точки зрения эффективности, но и с точки зрения мышления и понимания потребностей. Что касается того, сколько времени это занимает, просто подумайте, сколько времени нужно, в конце концов, для составления блок-схемы; , это очень глубокое использование, не преувеличивайте, чтобы не распылиться.

~

Наконец, поместите окончательную созданную блок-схему:

Вышеупомянутое касается личного опыта использования. Очень полезно понимать требования к продукту и быстро писать варианты использования для выполнения. На самом деле, это не только тестирование, но и анализ спроса на продукт. Фактически, если такие требования к тестированию на месте. можно предоставить, думаю, эффективность тестирования повысится. Использование искусственного интеллекта определенно сделает вас лучше