30 天 AI 测试挑战活动:第十二天:评估你是否信任 AI 支持测试并分享你的想法
结合两篇 AI 风险文章,讨论准确性、数据隐私、公平性和伦理问题如何影响人们对 AI 测试的信任。
质量分析师,而非质量保证师。
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结合两篇 AI 风险文章,讨论准确性、数据隐私、公平性和伦理问题如何影响人们对 AI 测试的信任。
围绕 Auth0 邮箱密码注册和第三方登录生成测试数据,用 ChatGPT 3.5 与 4 对比结果,并评估数据是否适用于场景。
以购物车税费计算为例,比较 ChatGPT 3.5 与 4 生成的功能测试场景,并检查提示词对覆盖和结果质量的影响。
以 Web 登录测试为例,展示如何评估并改进 BDD 提示词,结合 CRAFT、PREP 调整背景、目标、约束和输出格式。
展示如何用 BDD 提示词为 Ministry of Testing 登录页生成测试用例,并查看 ChatGPT 3.5 对功能与非功能场景的回答。
结合提示词学习资料,总结撰写 Prompt 的方法:清楚说明背景、约束、目标和期望输出。
概述 Katalon Studio 宣传的 AI 用例编写、代码解释和自愈功能,并说明作者因何考虑尝试该工具。
介绍美团与复旦大学的多模态 UI 测试案例,说明如何结合界面文本、视觉内容和组件树属性识别交互意图。
回顾一场 AI 测试 AMA,涵盖偏见与数据安全、日常测试应用、AI 表现监控,以及测试人员职责的变化。
列出 AI 在测试中的五类用途:生成测试数据、预测缺陷、视觉测试、构建 QA 知识库和开发测试工具。
解释自动化测试的适用范围与优缺点,介绍工具选择、脚本和测试类型,并说明如何将自动化融入软件开发生命周期。
说明 ASTQB 与 ISTQB 的关系、其在美国管理的认证测试员项目,以及认证申请、备考和考试准备流程。