يعد اختبار البرمجيات جزءًا أساسيًا من دورة حياة تطوير البرمجيات، مما يضمن أن التطبيقات تلبي معايير الجودة وتعمل كما هو متوقع. مع التقدم السريع في الذكاء الاصطناعي (AI)، أصبح بإمكان مختبري البرمجيات الآن الوصول إلى مجموعة واسعة من أدوات الذكاء الاصطناعي التي تُحدث ثورة في عملية الاختبار. تتمتع هذه الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بالقدرة على تعزيز كفاءة الاختبار وتحسين تغطية الاختبار وتحديد المشكلات المحتملة بشكل أكثر فعالية. في هذه المقالة، سوف نستكشف بعض أدوات الذكاء الاصطناعي الأكثر تأثيرًا والتي يمكن لمختبري البرامج الاستفادة منها لتحويل عمليات الاختبار الخاصة بهم.
تعد أتمتة الاختبار جانبًا مهمًا في اختبار البرامج، حيث تسمح للمختبرين بأتمتة المهام المتكررة وإجراء الاختبارات عبر بيئات مختلفة بسلاسة. وقد برزت أطر أتمتة الاختبار التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، مثل Selenium WebDriver مع تكاملات الذكاء الاصطناعي، لتكون مفيدة للغاية في هذا الصدد. يمكن لهذه الأدوات تحديد العناصر الديناميكية على واجهة المستخدم بذكاء، مما يتيح أتمتة اختبار أكثر استقرارًا حتى في واجهات التطبيقات المعقدة.
عنوان URL: https://www.selenium.dev/
يمكن أن تستغرق عملية إنشاء حالة الاختبار وقتًا طويلاً وتستهلك الكثير من الموارد. ومع ذلك، فقد أحدثت الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي مثل Vision AI ثورة في هذا المجال. من خلال تحليل المتطلبات والتعليمات البرمجية وسلوك النظام، يمكن لـ Vision AI إنشاء حالات اختبار شاملة تلقائيًا. يؤدي هذا إلى تحسين تغطية الاختبار بشكل كبير ويضمن تغطية الحالات والسيناريوهات المحتملة بشكل مناسب.
عنوان URL: https://vision-ai.app.tricentis.com/
لقد قطع الذكاء الاصطناعي خطوات كبيرة في تبسيط وأتمتة تصميم الاختبار. توفر أدوات مثل TestCraft، المعروفة الآن باسم Perfecto Scriptless Mobile، إمكانات محسنة لإنشاء حالات الاختبار. من خلال تحليل المتطلبات والتعليمات البرمجية، يمكن لهذه الأدوات تحديد سيناريوهات الاختبار المحتملة، وتحسين تغطية الاختبار، وفي النهاية تعزيز الكفاءة الإجمالية لعملية الاختبار.
عنوان URL: https://www.perfecto.io/products/scriptless
يعد إنشاء بيانات اختبار متنوعة وواقعية جانبًا مهمًا في اختبار البرامج. وتتفوق الأدوات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، مثل GenRocket، والمعروفة أيضًا باسم Test Data Automation (TDA)، في هذا المجال. يمكنهم إنشاء بيانات اختبار تغطي سيناريوهات مختلفة بكفاءة، مما يضمن تغطية اختبار شاملة مع تقليل الجهد اليدوي المتضمن في إعداد البيانات بشكل كبير.
عنوان URL: https://www.genrocket.com/component-based-architecture/
يعد اختبار واجهة المستخدم المرئية ضروريًا لتحديد أوجه عدم الاتساق والانحدارات في واجهة المستخدم الخاصة بالتطبيقات. تأتي أدوات الاختبار المرئي المستندة إلى الذكاء الاصطناعي مثل AppliTools وPercy.io للإنقاذ من خلال مقارنة لقطات شاشة واجهة المستخدم والكشف التلقائي عن الاختلافات المرئية. تتيح هذه الإمكانية للمختبرين تحديد مشكلات واجهة المستخدم بكفاءة أكبر وتقديم تجربة مستخدم أكثر سلاسة.
عنوان URL: https://applitoos.com/
عنوان URL: https://percy.io/
تعد مراجعة الكود أمرًا بالغ الأهمية لتحديد مشكلات الترميز المحتملة ونقاط الضعف الأمنية والالتزام بمعايير الترميز. بمساعدة الذكاء الاصطناعي، يمكن استخدام أدوات مراجعة التعليمات البرمجية الآلية مثل
يستطيع Amazon CodeGuro Security تحليل قواعد التعليمات البرمجية بذكاء والإبلاغ عن المشكلات المحتملة. يساعد هذا في الحفاظ على جودة التعليمات البرمجية وتقليل فرص ظهور الأخطاء في المنتج النهائي.
عنوان URL: https://aws.amazon.com/codeguru/
