שילוב AI באוטומציה

[רבקה צ'צ'יק]

שאלתי את GPT את השאלה הזאת, וזה מה שהוא ענה:

שילובים נפוצים של AI בבדיקות אוטומציה:

1. זיהוי אלמנטים חכם (AI-Powered Object Recognition):

   • שימוש במודלים של AI לזיהוי אלמנטים בממשק משתמש (UI), גם כאשר יש שינויים דינמיים או בלתי צפויים במבנה ה-UI.
   • כלים דוגמת Applitools או Testim משתמשים ביכולות אלו.

2. יצירת תסריטי בדיקות אוטומטית:

   • אלגוריתמים של AI יכולים לנתח את האפליקציה וליצור תסריטי בדיקות על בסיס שימוש בפועל של משתמשים (User Behavior).
   • לדוגמה, מערכות AI יכולות להמליץ על בדיקות לפי דפוסי שימוש נפוצים.

3. תחזוקת בדיקות חכמה:

   • AI מסייע בזיהוי והתאמה אוטומטית של בדיקות לאלמנטים שעברו שינוי, מה שמפחית את הצורך בעדכון ידני.

4. ניתוח ודיוק תוצאות:

   • AI יכול לנתח לוגים של ריצה ולספק תובנות על תקלות (Root Cause Analysis).
   • אלגוריתמים יכולים להבחין בין תקלות אמיתיות לתקלות “כוזבות” (False Positives/Negatives).

5. אופטימיזציה של כיסוי בדיקות:

   • ניתוח קוד או דאטה קיים לזיהוי פערים בכיסוי הבדיקות.
   • כלים כמו Diffblue Cover מסייעים ביצירת בדיקות יחידה באופן אוטומטי.

6. שימוש במודלים לחיזוי תקלות:

   • ניתוח היסטורי של באגים כדי לחזות באילו חלקים בקוד יש סבירות גבוהה לתקלות.

7. בדיקות חזותיות (Visual Testing):

   • AI מזהה שינויים גרפיים בממשק המשתמש באופן חכם יותר, גם אם מדובר בשינויים מינוריים, שלא ניתן להבחין בהם באופן ידני.

[רינה שלזינגר]

תודה רבקה.

כן גם אני נתקלתי בתשובות אלו אבל לא זה מה שחיפשתי.

רב המענה שם זה לטסטים של UI (פחות רלוונטי) וגם לא דברים שנותנים ערך מוסף גבוה..

אשמח לרעיונות נוספים פרי הבינה האנושית 🙂

[הינדי נויפלד]

מה זה אוטמצ’יה??????????????????