Tạo bài kiểm tra và dự đoán độ bao phủ dựa trên AI Khóa Học Đào Tạo

Nền tảng của Kỹ thuật kiểm thử do AI hỗ trợ

• Thách thức kiểm thử hiện đại và vai trò của AI
• Nguyên tắc và thuật ngữ kiểm thử sinh thành
• Các mô hình học máy được sử dụng trong việc tạo bài kiểm tra tự động

Biến đổi Yêu cầu và Mã nguồn thành Bài kiểm tra do AI sinh ra

• Trích xuất ý định từ các yêu cầu và câu chuyện người dùng
• Sử dụng mô hình ngôn ngữ để tạo ra các trường hợp kiểm thử có cấu trúc
• Đảm bảo tính tất định và khả năng tái lập trong các bài kiểm tra do AI sinh ra

Tạo bài kiểm thử đơn vị tự động

• Sản xuất bài kiểm thử đơn vị từ ngữ cảnh mã nguồn
• Sinh ra các hoán vị đầu vào và các trường hợp mép
• Tích hợp các bài kiểm tra đã tạo với các framework kiểm thử đơn vị phổ biến

Tạo bài kiểm thử tích hợp và end-to-end có hỗ trợ của AI

• Lập bản đồ hành vi hệ thống thành các luồng kiểm thử
• Tạo các đường dẫn tích hợp bằng cách sử dụng phân tích do AI hỗ trợ
• Cân bằng sự giám sát của con người với việc tạo tự động

Dự đoán độ bao phủ và Mô hình hóa rủi ro

• Sử dụng các mô hình ML để xác định các khu vực mã không được kiểm thử đầy đủ
• Dự đoán các khu vực rủi ro cao dựa trên các sự cố lịch sử
• Đặt ưu tiên cho các bài kiểm thử bằng cách sử dụng dự đoán độ bao phủ và rủi ro

Áp dụng Trí tuệ kiểm thử dựa trên AI trong CI/CD

• Trồng các bước phân tích AI vào các đường ống
• Kích hoạt lựa chọn kiểm thử động dựa trên điểm số rủi ro
• Duy trì vòng lặp phản hồi cho các dự đoán được cải thiện liên tục

Validate, Quản trị và Đảm bảo chất lượng

• Đánh giá độ tin cậy của các bài kiểm tra do AI sinh ra
• Quản lý thiên kiến và tránh các kết quả dương tính giả
• Thiết lập các rào chắn an toàn cho việc sử dụng trong môi trường production

Scaling Tạo bài kiểm tra dựa trên AI trên các Đội ngũ

• Các chiến lược áp dụng cho các tổ chức QA và DevOps
• Chuẩn hóa quy trình làm việc và tài liệu
• Thúc đẩy cải tiến liên tục với các chỉ số và thông tin chuyên sâu

Tóm tắt và Các bước tiếp theo