软件测试术语分享:Analytical Test Strategy 分析性测试策略
介绍如何先分析风险、成本、时间和资源,再选择测试活动,以数据支持测试优先级和策略制定。
质量分析师,而非质量保证师。
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介绍如何先分析风险、成本、时间和资源,再选择测试活动,以数据支持测试优先级和策略制定。
结合多学科团队设想,讨论 AI 辅助测试所需角色,并补充 AI 伦理专家与培训发展负责人。
回顾 AI 测试挑战中的经验,整理机遇、风险和实践心得,并起草个人 AI 测试宣言。
以 Katalon Studio 为例测试 AI 自愈功能:故意更改 WebUI 定位符和步骤顺序,观察恢复行为并分析失败场景。
梳理 AI 测试优先级排序的方法与收益,并结合团队数据和决策因素评估适用性与风险。
总结使用 AI 测试工具时的现实困扰:数据隐私、功能限制、学习成本以及工具获取难度。
讨论 AI 缺陷报告自动化,并说明作者因数据隐私顾虑和试用限制而未能充分评估相关工具。
围绕当前项目的无障碍测试需求,评估 ChatGPT-4 给出的 AI 工具建议及其潜在收益和限制。
回顾 2024 年对 Postman Postbot 的试用:探索自动生成请求测试、响应可视化、字段提取与接口文档生成等功能。
回顾测试中短期 AI 使用情况的投票结果,结合作者的使用经验,讨论 AI 带来的效率机会与风险顾虑。
记录 Postman AI 助手在 API 请求中的试用:生成响应测试、创建可视化、提取响应字段并辅助撰写接口文档。
回顾团队 QA 参与流程与测试设计、执行的改进空间,评估引入 AI 的价值,并讨论如何推动 AI 测试实践。