Содержание:
- Как можно использовать ChatGPT для автоматизации тестирования?
- Какие возникают проблемы при использовании ChatGPT для автоматизации тестирования?
В современном быстро меняющемся мире разработки программного обеспечения непрерывная интеграция и доставка (CI/CD, Continuous Integration, Continuous Delivery) являются важнейшим условием сохранения конкурентоспособности компаний. Автоматизация тестирования стала ключевым инструментом для обеспечения качества, эффективности и надежности программного обеспечения. Появление искусственного интеллекта и средств обработки естественного языка привело к появлению новых подходов к автоматизации тестирования. Одним из известных примеров является ChatGPT.
В этой статье мы рассмотрим:
- основные принципы, лежащие в основе ChatGPT,
- его интеграция с существующими фреймворками автоматизации тестирования,
- его положительные и отрицательные последствия для тестирования с примерами.
Подпишитесь на наш ТЕЛЕГРАМ КАНАЛ ПО АВТОМАТИЗАЦИИ ТЕСТИРОВАНИЯ
Как можно использовать ChatGPT для автоматизации тестирования?
1. Генерация тестовых примеров
ChatGPT позволяет сгенерировать тестовые примеры на основе пользовательских историй, дать четкое описание функциональности приложения, разработать несколько сценариев и тестовых примеров, охватывающих различные аспекты работы приложения. Это помогает сократить время, затрачиваемое на ручное создание тестовых примеров (см. рис. 1).
2. Генерация кода благодаря обработке естественного языка (NLP)
ChatGPT может преобразовывать описания на естественном языке в сценарии автоматизации тестирования. Понимая требования, описанные простым языком, он может преобразовать их в конкретные команды или фрагменты кода на нужном языке программирования. (см. рис. 2).
3. Сопровождение тестовых сценариев
ChatGPT может помочь в сопровождении тестовых сценариев, выявляя устаревший или избыточный код, предлагая улучшения и даже автоматически обновляя сценарии при получении новых требований или изменений в приложении.
4. Помощь в код-ревью
ChatGPT может помочь проанализировать тестовые сценарии и предложить улучшения, возможности оптимизации; обнаружить потенциальные проблемы. На рисунке 3 показано, как ChatGPT может помочь в процессе код-ревью:
5. Генерация тестовых данных
ChatGPT может генерировать реалистичные тестовые данные на основе входных параметров, например, создавать адреса электронной почты, имена, локации и другие тестовые данные, соответствующие определенным шаблонам или требованиям. На рисунке 4 показан ответ ChatGPT на вопрос о генерации реалистичных тестовых данных для регистрации пользователя, включая имя, фамилию, e-mail и пароль, используя библиотеку Faker в Python для генерации этих данных:
6. Тестовая документация
ChatGPT может помочь в создании тестовой документации, включая тест-планы , тест-кейсы на основе имеющейся информации. Как ChatGPT может помочь в создании тестовой документации, см. рис. 5.
7. Помощь в отладке
Анализируя логи и сообщения об ошибках, ChatGPT может помочь определить причину неудачного теста и предложить возможные решения для устранения проблем. ChatGPT помогает преодолеть разрыв между сотрудниками с техническим образованием и без, преобразовывая описания на естественном языке в тестовые сценарии, что способствует улучшению коммуникации и сотрудничества в команде.
8. Анализ результатов тестирования
ChatGPT может проанализировать результаты тестирования и предоставить необходимую информацию, включая количество пройденных/непройденных тестов, тестовое покрытие и потенциальные проблемы.
Какие проблемы возникают при использовании ChatGPT для автоматизации тестирования?
Использование ChatGPT для автоматизации тестирования может иметь ряд преимуществ и недостатков. Очень важно взвесить эти факторы, чтобы определить, подходит ли он вам для автоматизации тестирования.
1. Ограничения точности
ChatGPT может генерировать неточные или неполные тест-кейсы, которые могут не полностью покрывать функциональность приложения. Для обеспечения качества тестовых примеров и сценариев по-прежнему необходима работа тестировщика.
Например, можно рассмотреть сценарий тестирования программного обеспечения, в котором ChatGPT попросили сгенерировать тестовые примеры для функции, вычисляющей факториал целого неотрицательного числа. Он может выдать нам следующий код (см. рис. 6):
Тестировщик должен проверить код, поскольку:
- Данный тестовый пример не учитывает сценарий отрицательного ввода, поскольку ожидает, что факториал отрицательного числа будет равен 1. Более подходящий тестовый пример ожидал бы появления ошибки или сообщения, указывающего на недопустимый ввод.
- Тестовый пример должен включать дополнительные граничные случаи и примеры, чтобы обеспечить всестороннее тестирование функции. В качестве примера можно провести тестирование с входным значением 0 (ожидаемый вывод: 1) и положительным целым числом (например, входное значение 5, ожидаемый вывод: 120).
2. Ошибки модели
ChatGPT иногда может давать неправильные или необъективные рекомендации или ответы, основываясь на неточностях и погрешностях данных, на которых он был обучен.
3. Проблемы интеллектуальной собственности
Использование кода, генерируемого искусственным интеллектом, может вызвать проблемы с интеллектуальной собственностью, поскольку генерируемые тестовые сценарии могут быть похожи на существующий код, защищенный авторским правом.
4. Зависимость от внешних сервисов
Использование ChatGPT для автоматизации тестирования требует стабильного интернет-соединения для взаимодействия с API, что может привести к зависимости от внешних сервисов и потенциальным простоям.
Перевод статьи «Top 8 ChatGPT Test Automation Use Cases in 2023».