Это не BDD, это другое. Путь от кода к BugBuster — платформе автоматизации тестирования на естественном языке
Ручные тест-кейсы копятся быстрее, чем их успевают автоматизировать. Селекторы ломаются после каждого обновления вёрстки. А код автотестов остаётся понятным только разработчикам. В этой статье я разберу ключевые проблемы автотестов и расскажу, как их можно решить.
Почему генерация тест-кейсов с ИИ — это не магия, а борьба с документацией
Я работаю с тестированием и автоматизацией уже много лет. В последние месяцы активно внедряю ИИ-инструменты в рабочие процессы своей команды — в том числе для генерации тест-кейсов на основе проектной документации. Казалось бы, задача очевидная: вот у нас есть документация, вот — языковая модель. Генерируем тесты, экономим время - и все счастливы. Однако реальность оказалась совершенно другой. Я раз за разом сталкивался с одними и теми же проблемами:сложные, неудобные, противоречивые документы,отсутствие четкой структуры,размытая терминология и вложенные таблицы,
87% валидных тест-кейсов: как ChatGPT справляется с их генерацией
АннотацияСоздание тест-кейсов на основе требований — важная, но трудоёмкая часть системного тестирования. В статье рассматривается, насколько эффективно с этой задачей на данный момент справляется большая языковая модель ChatGPT-4 Turbo. Для эксперимента использовались пять проектов с реальными SRS-документами, включающими функциональные и нефункциональные требования. С помощью цепочки промптов модель генерировала тест-кейсы для каждого юзкейса, а оценку качества проводили сами разработчики.
