彩票走势图

QA 团队面临着比以往任何时候都更大的满足软件质量和发布速度期望的压力。继续阅读，了解 GenAI 如何改善开发人员和测试人员的工作体验，同时最大限度地提高团队生产力并提高软件质量。

软件质量差的后果正在日益严重，许多组织因功能缺陷和安全漏洞进入其产品并影响其用户体验而付出的成本不断增加。CISQ报告显示，美国低质量软件的成本已增至约 2.41 万亿美元。没有组织愿意经历其品牌名称或消费者体验的负面后果，更不用说劣质软件对其成本的影响了。

不幸的是，低质量和有问题的软件到达消费者手中的风险正在增加，许多公司在过去两年中减少了软件开发和测试人员的规模。随着测试开发软件的资源减少，处于跟上预期开发和发布速度压力的团队很可能会犯更多错误，或者没有足够的时间彻底测试他们的代码。

在这种环境下，问题就变成了：经历过裁员的现代 QA 团队如何才能跟上相同的质量期望和发布速度？

应用于软件测试领域的生成式人工智能 (GenAI) 技术为 QA 团队提供了一种事半功倍的解决方案。虽然今天的测试自动化已经帮助许多公司优化其测试流程，但人工智能技术可以通过加速测试创建并帮助团队提高测试实践的彻底性来提供巨大的好处。在本文中，我们探讨了 GenAI 在软件测试中的作用，更深入地探讨了它的好处，以及如何制定有效的 QA 策略。 

Parasoft 产品免费试用

了解生成式人工智能在软件测试中的作用

一开始，GenAI 被认为是人工智能 (AI) 的一个子集，专门生成类人内容。虽然 GenAI 在多个领域都很受欢迎，但它在软件测试中的作用也变得越来越突出。

目前，应用程序团队需要在高速交付高质量软件方面做更多工作，同时支持这些要求的人力资源较少，因此 GenAI 被认为是一种优化手段。当应用于软件开发和测试领域时，它在加速流程方面提供了好处，包括以下内容：

• 创建测试用例
• 了解需求
• 测试执行
• 缺陷修复
• 活动优先级

虽然自动化测试实践已经优化了这些活动，但纳入人工智能以进一步增强软件测试可提供额外的优化和生产力优势。

以下是生成式人工智能在软件测试中发挥的关键作用。

• 测试用例生成。涉及创建分步说明以验证软件应用程序是否按预期运行。GenAI 可以根据需求和规范自动生成测试用例，从而简化此过程。在 API 测试用例生成中利用 AI 可以加快测试创建过程，并通过生成人类测试人员可能未曾考虑到的测试用例场景来扩展测试覆盖范围。当集成到代码级测试中时，它可以增强现有单元测试用例的精度，通过参数化丰富测试用例，并简化维护测试用例所涉及的步骤。
• 错误检测。生成式人工智能可用于分析代码并识别潜在的错误或漏洞。它可用于生成利用软件弱点的测试输入，使 QA 团队能够主动参与错误检测过程。
• 静态分析违规修复。当应用于静态分析工作流程时，GenAI 可以通过针对报告的违规和问题提供建议的修复方案来加速发现的缺陷的修复。加快解决静态分析结果的修复过程有助于开发团队确保其软件安全且高质量，同时几乎不干扰工程师的日常任务，使他们能够专注于新代码开发并提高他们的工作效率。生产率。
• 提高测试覆盖率。确保被测应用程序在生产前经过彻底测试对于识别可能给组织带来高成本后果的潜在问题或缺陷至关重要。测试覆盖率通常是确定应用程序是否准备好发布的一个重要部分。凭借 GenAI 能够针对预期场景（最重要的是，意外场景）快速生成测试用例的能力，应用程序测试团队可以充满信心地推动更深入的测试覆盖和发布。
• 测试数据生成。软件测试的基本方面之一是测试数据的生成。该数据用于评估软件应用程序如何响应不同的输入和场景。GenAI 可以通过创建大量测试数据来自动化此过程，这些数据旨在测试可能包含错误的边缘情况或场景。通过根据需求提示动态生成安全测试数据，实现敏捷的工作流程，并实现更高的测试速度。

生成式 AI 在 API 测试中的优势

生成式 AI 为API 测试提供了许多好处。下面讨论的是其中一些。

提高测试生成的速度

GenAI 通过显着提高测试生成速度，为 API 测试带来了显着优势。在传统的测试方法中，QA 工程师通常依赖于手动创建测试用例，这可能非常耗时且范围有限。另一方面，GenAI 利用机器学习算法自动生成大量测试用例，涵盖广泛的场景和边缘情况，所需时间仅为人类测试人员的一小部分。这种加速不仅缩短了测试周期，还实现了更快的软件开发和部署

减少创建 API 测试所需的技术知识

创建 API 测试通常需要脚本或开发知识，即使组织投资了低代码解决方案，测试人员仍然需要了解 API 服务的构建方式以及它们如何通过应用程序进行通信以测试 API 工作流程。GenAI 能够理解自然语言需求提示并将其翻译为测试用例，使技术水平较低的测试人员能够更轻松地创建 API 场景测试。这使得应用程序团队能够从员工那里获得更多价值，并增强 API 层的端到端和集成测试。

实现更彻底的测试并提高软件质量

彻底、全面的测试是确保软件质量的关键因素之一，但在以人为中心的软件测试场景中很容易被忽视。与传统测试不同，传统测试可能会由于时间限制或疏忽而忽略某些场景，GenAI 可以探索各种输入、组合和边界条件，从而生成测试工程师以前未考虑的用例。这会导致发现微妙的错误和漏洞，否则这些错误和漏洞可能会被忽视。

因此，软件应用程序变得更加健壮和可靠。此外，GenAI 能够创建多样化且复杂的测试用例，有助于模拟现实世界的使用情况，并确保软件为各种用户交互和场景做好充分准备。

成本效益

GenAI 增强和优化 API 测试用例创建的能力可以为组织带来具有成本效益的好处。它能够提高测试彻底性和由此产生的软件质量，这意味着降低产品发布中出现缺陷或问题的风险，从而影响最终用户，并最终影响品牌声誉。

在测试过程中尽早发现问题意味着组织还可以避免后期修复、补丁创建或由于质量差而延迟发布的成本。虽然如今测试自动化工具和框架已经被大量用于优化测试和提高生产力，但 GenAI 可以进一步增强测试自动化实践，帮助项目缩短上市时间并确保其应用程序在发布时风险较低。

Parasoft 如何将生成式 AI 纳入其功能测试策略

Parasoft SOAtest将 GenAI 融入其 API 测试创建功能，通过以下方式帮助应用程序团队：

• 加速测试创建。
• 降低创建 API 场景测试所需的技术知识水平。
• 提高彻底性并降低测试成本。

团队可以将 SOAtest 与 OpenAI/Azure OpenAI 集成，并且支持 GPT 3.5 和 4 模型。这种集成使用户能够根据 API 服务定义自动生成高级测试用例，同时通过 Parasoft 专有的提示工程过滤掉不相关的结果。

总体而言，这种方法显着减少了测试创建的耗时过程，并使 QA 团队能够专注于业务的关键方面。SOAtest 与 GenAI 快速生成多个测试用例场景，包括测试工程师最初未考虑的场景，因此团队可以提高整体测试的彻底性。

结束语：利用生成式 AI 优化 QA 团队的生产力

GenAI 是一项新技术，我们才刚刚开始触及其在软件开发和测试领域的潜在应用和优势的冰山一角。正如我们在 Parasoft SOAtest 中看到的那样，GenAI 的早期实施标志着优化 QA 团队生产力方面的变革性飞跃。

通过人工智能实现日常测试任务的自动化，可以更轻松地提高测试覆盖率并加速测试用例生成任务，从而帮助 QA 专业人员专注于更高价值的活动，例如战略测试和数据驱动的决策。这不仅提高了 QA 工作的效率和有效性，而且还有助于提高软件产品的整体质量和可靠性。

凭借随着时间的推移进行调整和改进的能力，GenAI 有望在不断发展的软件测试领域发挥越来越重要的作用。因此，如果您希望在当今竞争激烈的市场中提供卓越的软件产品，采用人工智能驱动的测试方法不再是一个选择，这只是时间问题。

如果您目前不是Parasoft C/C++test用户，但希望通过C/C++test 2023.2，为C、C++开发人员赋能，欢迎联系我们。了解更多有关Parasoft产品咨询，欢迎咨询