Narzędzia AI dla testerów oprogramowania to kontynuacja wpisów na temat wykorzystania sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania. W tym wpisie poruszymy kilka popularnych narzędzi do wykorzystania przez testerów.
Wstęp
W dobie dynamicznego rozwoju technologii, sztuczna inteligencja (AI) zyskuje na znaczeniu w różnych dziedzinach, w tym w testowaniu oprogramowania. Współczesne firmy technologiczne coraz częściej sięgają po narzędzia AI, aby usprawnić procesy testowania, zwiększyć ich efektywność oraz zapewnić wyższą jakość swoich produktów. Narzędzia te nie tylko automatyzują rutynowe zadania, ale również dostarczają cennych analiz i insightów, które trudno byłoby uzyskać tradycyjnymi metodami.
W niniejszym artykule przyjrzymy się kilku popularnym narzędziom AI, które zyskują na popularności wśród testerów oprogramowania. Omówimy ich funkcje, korzyści oraz sposób, w jaki mogą wspierać codzienną pracę testerów. Dzięki temu dowiesz się, jak skutecznie wdrożyć AI w procesy testowania, aby osiągnąć lepsze wyniki i zyskać przewagę konkurencyjną na rynku.
Chat GPT – OpenAI
Chat GPT jest zaawansowanym modelem języka stworzonym przez OpenAI, organizację badawczą zajmującą się sztuczną inteligencją. Pierwsza wersja modelu GPT (Generative Pre-trained Transformer) została wydana w czerwcu 2018 roku, a od tego czasu OpenAI wydało kilka kolejnych iteracji, z GPT-4 będącą najnowszą wersją dostępną do użytku komercyjnego. Model został opracowany w celu generowania ludzkich odpowiedzi na różne zapytania, opierając się na ogromnych zbiorach danych tekstowych zebranych z internetu.
Wykorzystanie w Testowaniu Oprogramowania
Chat GPT może być wykorzystywany w testowaniu oprogramowania na różne sposoby, aby usprawnić procesy testowania, automatyzować zadania i zwiększać efektywność testerów. Oto kilka kluczowych zastosowań:
- Generowanie Przypadków Testowych
- Chat GPT może automatycznie generować przypadki testowe na podstawie specyfikacji funkcjonalnych i wymagań oprogramowania. Testerzy mogą wprowadzić szczegóły dotyczące funkcji, a Chat GPT wygeneruje różnorodne scenariusze testowe, zarówno pozytywne, jak i negatywne.
- Tworzenie Skryptów Testowych
- Model może być używany do automatycznego tworzenia skryptów testowych, które mogą być używane w narzędziach do automatyzacji testów. Wystarczy podać opis funkcji lub kroków testowych, a Chat GPT wygeneruje odpowiedni kod testowy.
- Analiza Logów i Diagnostyka Błędów
- Chat GPT może analizować logi systemowe oraz komunikaty błędów, dostarczając szczegółowych analiz i sugestii dotyczących przyczyn problemów oraz potencjalnych rozwiązań.
- Tworzenie Dokumentacji Testowej
- Model może pomagać w tworzeniu i aktualizowaniu dokumentacji testowej, w tym specyfikacji testowych, planów testów, raportów z testów oraz przewodników użytkownika.
- Wsparcie w Codziennych Zadaniach
- Chat GPT może działać jako wirtualny asystent, odpowiadając na pytania dotyczące najlepszych praktyk testowania, sugerując strategie testowe oraz pomagając w rozwiązywaniu bieżących problemów napotkanych przez testerów.
- Symulacja Użytkowników
- Chat GPT może symulować różne zachowania użytkowników, umożliwiając testowanie aplikacji w realistycznych scenariuszach użytkowania. Jest to szczególnie przydatne w testach użyteczności i testach obciążeniowych.
- Automatyzacja Testów Regresyjnych
- Model może być używany do tworzenia skryptów testów regresyjnych, które można uruchamiać automatycznie po każdej zmianie w kodzie, aby upewnić się, że nowe zmiany nie wprowadziły nowych błędów.
- Tworzenie Raportów z Testów
- Chat GPT może generować szczegółowe raporty z wynikami testów, analizując dane z testów i prezentując je w przejrzystej formie, co ułatwia zrozumienie wyników i podejmowanie decyzji na podstawie danych.
Gemini (Bard) – Google
Gemini, znany również jako Bard, jest zaawansowanym modelem języka opracowanym przez Google. Model ten jest częścią większego ekosystemu usług sztucznej inteligencji oferowanych przez Google. Gemini został stworzony, aby wykorzystywać ogromne zasoby danych i moc obliczeniową Google, dostarczając zaawansowane możliwości generowania języka naturalnego. Oficjalnie wydany w ramach Google Cloud AI, Gemini korzysta z zaawansowanej infrastruktury Google, co pozwala na jego szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach, w tym w testowaniu oprogramowania.
Wykorzystanie w Testowaniu Oprogramowania
Gemini (Bard) od Google może być wykorzystany w testowaniu oprogramowania na wiele sposobów, oferując unikalne korzyści, zwłaszcza dzięki integracji z innymi usługami Google. Oto kilka kluczowych zastosowań:
- Generowanie Przypadków Testowych
- Gemini może automatycznie generować przypadki testowe na podstawie specyfikacji funkcjonalnych i wymagań oprogramowania. Dzięki integracji z Google Docs i Google Drive, przypadki testowe mogą być automatycznie zapisywane i udostępniane zespołom testowym.
- Tworzenie Skryptów Testowych
- Narzędzie może być używane do tworzenia skryptów testowych, które mogą być wykorzystywane w narzędziach automatyzacji testów. Wystarczy podać opis funkcji, a Gemini wygeneruje odpowiedni kod testowy, który może być zintegrowany z narzędziami takimi jak Google Cloud Functions.
- Analiza Logów i Diagnostyka Błędów
- Gemini może analizować logi systemowe i komunikaty błędów, korzystając z zaawansowanych usług analitycznych Google, takich jak Google BigQuery. To pozwala na szybką diagnozę problemów i proponowanie rozwiązań opartych na danych.
- Tworzenie Dokumentacji Testowej
- Model może pomagać w tworzeniu i aktualizowaniu dokumentacji testowej, w tym specyfikacji testowych, planów testów i raportów z testów. Integracja z Google Workspace umożliwia łatwe współdzielenie i edytowanie dokumentów w czasie rzeczywistym.
- Wsparcie w Codziennych Zadaniach
- Gemini może działać jako wirtualny asystent, wspierający testerów w codziennych zadaniach poprzez dostarczanie rekomendacji dotyczących najlepszych praktyk testowania, strategii testowych oraz rozwiązywania problemów.
- Symulacja Użytkowników
- Model może symulować różne zachowania użytkowników, umożliwiając testowanie aplikacji w realistycznych scenariuszach użytkowania. Dzięki integracji z narzędziami analitycznymi Google, możliwe jest śledzenie i analizowanie zachowań użytkowników w czasie rzeczywistym.
- Automatyzacja Testów Regresyjnych
- Gemini może być używany do tworzenia i zarządzania skryptami testów regresyjnych, które mogą być automatycznie uruchamiane po każdej zmianie w kodzie. Integracja z Google Cloud Build umożliwia automatyczne wdrażanie i testowanie aplikacji.
- Tworzenie Raportów z Testów
- Model może generować szczegółowe raporty z wynikami testów, wykorzystując Google Sheets do wizualizacji danych. Raporty mogą być automatycznie aktualizowane i udostępniane zespołom, co ułatwia podejmowanie decyzji na podstawie danych.
CoPilot – Microsoft
CoPilot, opracowany przez Microsoft, jest zaawansowanym narzędziem do generowania kodu i wsparcia programistycznego, zintegrowanym z GitHub Copilot. Wydany w czerwcu 2021 roku, CoPilot wykorzystuje modele sztucznej inteligencji opracowane przez OpenAI, w tym GPT-3. CoPilot został zaprojektowany, aby wspierać programistów na różnych etapach procesu tworzenia oprogramowania, od pisania kodu po testowanie i dokumentację.
Wykorzystanie w Testowaniu Oprogramowania
CoPilot może być wykorzystany w testowaniu oprogramowania na wiele sposobów, oferując wsparcie dzięki zaawansowanej integracji z narzędziami programistycznymi i platformą GitHub. Oto kilka kluczowych zastosowań:
- Generowanie Przypadków Testowych
- CoPilot może automatycznie generować przypadki testowe na podstawie specyfikacji funkcjonalnych i wymagań oprogramowania. Dzięki integracji z edytorami kodu, takimi jak Visual Studio Code, przypadki testowe mogą być łatwo edytowane i wdrażane bezpośrednio w środowisku programistycznym.
- Tworzenie Skryptów Testowych
- Narzędzie może być używane do automatycznego tworzenia skryptów testowych. Programiści mogą pisać komentarze lub opisy funkcji, a CoPilot wygeneruje odpowiedni kod testowy, który może być natychmiast użyty w testach automatycznych.
- Analiza Logów i Diagnostyka Błędów
- CoPilot może pomagać w analizie logów systemowych i komunikatów błędów, oferując sugestie dotyczące diagnozy problemów i ich rozwiązania. Integracja z platformą GitHub pozwala na łatwe śledzenie i zarządzanie błędami w kodzie.
- Tworzenie Dokumentacji Testowej
- Model może wspierać tworzenie i aktualizowanie dokumentacji testowej, w tym specyfikacji testowych, planów testów oraz raportów z testów. Dokumentacja może być przechowywana i udostępniana w repozytoriach GitHub, co ułatwia współpracę zespołową.
- Wsparcie w Codziennych Zadaniach
- CoPilot może działać jako wirtualny asystent programistyczny, pomagając w codziennych zadaniach, takich jak pisanie testów jednostkowych, refaktoryzacja kodu czy optymalizacja istniejących testów.
- Symulacja Użytkowników
- Narzędzie może symulować różne zachowania użytkowników, co pozwala na testowanie aplikacji w realistycznych scenariuszach. Dzięki temu możliwe jest przeprowadzanie testów użyteczności oraz testów obciążeniowych.
- Automatyzacja Testów Regresyjnych
- CoPilot może być używany do tworzenia skryptów testów regresyjnych, które mogą być automatycznie uruchamiane po każdej zmianie w kodzie. Integracja z CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) pozwala na automatyczne wdrażanie i testowanie aplikacji.
- Tworzenie Raportów z Testów
- Model może generować szczegółowe raporty z wynikami testów, analizując dane z testów i prezentując je w przejrzystej formie. Raporty mogą być przechowywane w repozytoriach GitHub, co ułatwia zarządzanie wynikami testów i podejmowanie decyzji na podstawie danych.
Tabnine
Tabnine to zaawansowane narzędzie wspomagające tworzenie kodu, które wykorzystuje sztuczną inteligencję do przewidywania i autouzupełniania fragmentów kodu. Zostało zaprojektowane, aby wspierać programistów w pisaniu kodu szybciej i bardziej efektywnie, redukując liczbę błędów i zwiększając produktywność. Tabnine działa jako wtyczka, którą można zintegrować z wieloma popularnymi środowiskami programistycznymi (IDEs), takimi jak Visual Studio Code, IntelliJ IDEA, PyCharm, Sublime Text, i inne.
Specyfika i Funkcjonalność
- Autouzupełnianie Kodu:
- Działanie: Tabnine analizuje kod, który programista aktualnie pisze, i na podstawie kontekstu oraz wcześniejszych fragmentów kodu, sugeruje autouzupełnienia. Narzędzie korzysta z zaawansowanych modeli języka naturalnego, aby przewidzieć, jaki kod będzie najbardziej odpowiedni.
- Korzyści: Przyspiesza proces pisania kodu, zmniejsza potrzebę ręcznego wpisywania powtarzalnych fragmentów kodu, zwiększa dokładność i spójność kodu.
- Wsparcie dla Wielu Języków Programowania:
- Działanie: Tabnine obsługuje szeroką gamę języków programowania, takich jak JavaScript, Python, Java, C++, C#, Go, Ruby, Rust i wiele innych. Dzięki temu narzędzie jest uniwersalne i może być używane w różnych projektach.
- Korzyści: Umożliwia programistom pracę w wielu językach bez konieczności zmiany narzędzi lub wtyczek, co zwiększa wygodę i efektywność pracy.
- Integracja z IDE:
- Działanie: Tabnine integruje się z wieloma popularnymi środowiskami programistycznymi. Po zainstalowaniu wtyczki, Tabnine działa w tle, analizując kod w czasie rzeczywistym i oferując sugestie bez zakłócania pracy programisty.
- Korzyści: Bezproblemowa integracja z IDE sprawia, że narzędzie jest łatwe w użyciu i dostępne bezpośrednio w środowisku pracy programisty.
- Personalizacja i Uczenie się na Podstawie Kodów Użytkownika:
- Działanie: Tabnine może uczyć się na podstawie kodu napisanego przez użytkownika, dostosowując swoje sugestie do stylu kodowania i specyficznych potrzeb danego projektu. Może analizować repozytoria kodu, aby lepiej zrozumieć kontekst i strukturę projektów.
- Korzyści: Spersonalizowane sugestie zwiększają efektywność i dokładność, dostosowując się do unikalnych wymagań każdego projektu.
- Współpraca z Narzędziami do Kontroli Wersji:
- Działanie: Tabnine może integrować się z narzędziami do kontroli wersji, takimi jak Git, aby lepiej zrozumieć historię projektu i oferować bardziej precyzyjne sugestie.
- Korzyści: Lepsze zrozumienie kontekstu projektu prowadzi do bardziej trafnych i użytecznych podpowiedzi, co przyspiesza proces developmentu.
- Bezpieczeństwo i Prywatność:
- Działanie: Tabnine oferuje tryby pracy offline oraz w chmurze. W trybie offline, cały proces przetwarzania odbywa się lokalnie na komputerze użytkownika, co zwiększa bezpieczeństwo i prywatność kodu. W trybie chmurowym, sugestie mogą być generowane przy użyciu większych modeli, co może poprawić ich jakość.
- Korzyści: Programiści mają kontrolę nad swoimi danymi, mogą wybierać między większą dokładnością a wyższym poziomem prywatności.
Obecnie też Tabinine – posiada trial aż na 90 dni.
Github Copilot
GitHub Copilot jest zaawansowanym narzędziem do wspomagania programowania, opracowanym przez GitHub we współpracy z OpenAI. Został oficjalnie wydany w czerwcu 2021 roku. Copilot korzysta z modelu OpenAI Codex, który jest wyspecjalizowaną wersją modelu GPT-3, przeszkoloną na ogromnych zbiorach kodu dostępnych w publicznych repozytoriach GitHub. Jego celem jest pomoc programistom poprzez autouzupełnianie kodu, generowanie fragmentów kodu na podstawie komentarzy i sugerowanie poprawek.
Specyfika i Funkcjonalność
- Autouzupełnianie Kodu:
- Działanie: GitHub Copilot analizuje kod w czasie rzeczywistym i na podstawie kontekstu oraz wcześniejszych fragmentów kodu, sugeruje autouzupełnienia. Może przewidywać całe linie lub bloki kodu, co znacznie przyspiesza pisanie kodu.
- Korzyści: Redukuje czas potrzebny na pisanie kodu, zmniejsza liczbę błędów, ułatwia pisanie powtarzalnych fragmentów kodu.
- Generowanie Kodu na Podstawie Komentarzy:
- Działanie: Programiści mogą pisać komentarze opisujące, co chcą osiągnąć, a Copilot wygeneruje odpowiedni kod. Na przykład, komentarz „// Funkcja obliczająca pole koła” może być automatycznie uzupełniony odpowiednią funkcją w Pythonie.
- Korzyści: Umożliwia szybkie przekształcenie koncepcji i pomysłów w działający kod, co jest szczególnie przydatne w fazie prototypowania.
- Wsparcie dla Wielu Języków Programowania:
- Działanie: Copilot obsługuje wiele języków programowania, w tym Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go, C++, C#, i wiele innych. Dzięki temu jest uniwersalnym narzędziem, które można wykorzystać w różnych projektach.
- Korzyści: Umożliwia programistom pracę w różnych językach bez potrzeby zmiany narzędzi, co zwiększa wygodę i efektywność pracy.
- Integracja z Visual Studio Code:
- Działanie: GitHub Copilot jest zintegrowany z Visual Studio Code, jednym z najpopularniejszych edytorów kodu. Po zainstalowaniu wtyczki, Copilot działa bezpośrednio w edytorze, oferując sugestie w czasie rzeczywistym.
- Korzyści: Bezproblemowa integracja z Visual Studio Code sprawia, że narzędzie jest łatwe w użyciu i dostępne bezpośrednio w środowisku pracy programisty.
- Uczenie się na Podstawie Kodu Użytkownika:
- Działanie: Copilot może uczyć się na podstawie kodu napisanego przez użytkownika, dostosowując swoje sugestie do stylu kodowania i specyficznych potrzeb danego projektu. Może analizować repozytoria kodu, aby lepiej zrozumieć kontekst i strukturę projektów.
- Korzyści: Spersonalizowane sugestie zwiększają efektywność i dokładność, dostosowując się do unikalnych wymagań każdego projektu.
- Sugestie Poprawek i Refaktoryzacja:
- Działanie: Copilot może sugerować poprawki do istniejącego kodu oraz proponować sposoby jego refaktoryzacji, co pomaga w utrzymaniu czystości i jakości kodu.
- Korzyści: Pomaga utrzymać wysoką jakość kodu, ułatwia identyfikowanie i naprawianie błędów.
- Bezpieczeństwo i Prywatność:
- Działanie: GitHub Copilot działa w środowisku lokalnym użytkownika, ale korzysta z przetwarzania w chmurze, aby zapewnić najwyższą jakość sugestii. Microsoft i GitHub zapewniają, że prywatność kodu użytkownika jest priorytetem, a dane są przetwarzane zgodnie z najwyższymi standardami bezpieczeństwa.
- Korzyści: Programiści mogą być pewni, że ich kod jest bezpieczny, a dane prywatne są chronione
Zwiększ swój performance
Jeżeli chcesz zwiększyć swój performance w pracy – zapraszam Was na kolejną edycję szkolenia – Testowanie oprogramowania z wykorzystaniem AI. Poznasz w jaki sposób możesz korzystać z tych narzędzi w realnym użyciu, poćwiczymy wspólnie tworzenie promptów i zobaczysz jak szybko wdrożyć te rozwiązania w swojej pracy.
Podsumowanie
Narzędzia AI dla testerów oprogramowania to kolejny artykuł prezentujący Wam narzędzia. Przegląd mniej znanych narzędzi to chęć zaprezentowania Wam innych narzędzi, które mogą wesprzeć Waszą pracę. Być może z tego wpisu zainteresujecie się narzędziami AI, które mogą przydać Wam się w pracy. Ponadto więcej wpisów o testach automatycznych znajduje się w odpowiedniej kategorii – testy automatyczne.
