Перейти к содержимому

Как автономное тестирование API поспевает за кодом, созданным ИИ

Parasoft

0:00 / 0:00

Как автономное тестирование API поспевает за кодом, созданным ИИ

39 просмотров · 2 нед. назад
Parasoft
2,07 тыс. подписчиков
39 просмотров · 2 нед. назад
Искусственный интеллект ускоряет разработку программного обеспечения, позволяя командам генерировать код, создавать функции и модифицировать API быстрее, чем когда-либо прежде. Но по мере ускорения разработки команды тестирования сталкиваются с растущей проблемой: как проверять код, сгенерированный ИИ, с той же скоростью, с которой он создается? Традиционное тестирование API по-прежнему требует от команд интерпретации требований, создания тестовых сценариев, настройки утверждений, генерации тестовых данных, управления зависимостями, выполнения тестов и исследования сбоев. По мере увеличения количества кода, сгенерированного ИИ, эти ручные процессы могут быстро стать узкими местами, замедляющими доставку программного обеспечения. В этом вебинаре, представленном Parasoft в сотрудничестве с The Test Tribe, вы узнаете, как автономное тестирование API и агентные рабочие процессы на основе ИИ помогают командам контроля качества масштабировать проверку, чтобы идти в ногу с разработкой, управляемой ИИ. В ходе живых демонстраций вы увидите, как Parasoft SOAtest использует агентов ИИ, интеграцию с протоколом контекста модели (MCP) и оркестрованные рабочие процессы для преобразования требований в исполняемые тесты API, автоматической проверки результатов и непрерывного улучшения тестирования на основе определенных целей качества. Что вы узнаете: • Почему код, сгенерированный ИИ, создает новые проблемы для качества и верификации программного обеспечения • Как автономное тестирование API помогает командам контроля качества идти в ногу с разработкой, управляемой ИИ • Различия между рабочими процессами тестирования с помощью агентов, совместной и оркестрованной разработки • Как агенты ИИ используют интеграции MCP для создания и выполнения тестов API • Как генерировать сценарии тестирования API непосредственно из требований в Jira • Как ИИ может автоматически настраивать утверждения, тестовые данные и многошаговые рабочие процессы API • Как рабочие процессы агентов анализируют ошибки тестирования и итеративно улучшают сценарии тестирования • Как автоматизировать тестирование с помощью рабочего процесса «наблюдение, планирование, действие, проверка и принятие решения» • Как Parasoft SOAtest поддерживает автономное создание и выполнение тестов API • Как виртуализация сервисов может помочь устранить недоступные зависимости API • Как статический анализ, модульное тестирование и покрытие кода способствуют автоматической верификации • Как покрытие модифицированного кода помогает подтвердить изменения, сгенерированные ИИ • Как централизованная отчетность предоставляет объективные доказательства качества программного обеспечения • Как поддерживать человеческий контроль, пороговые значения качества и управление В автономном тестировании Демонстрация основана на практическом примере, где управляемый ИИ рабочий процесс принимает требование Jira для новой функции банковского API, генерирует реализацию и связанные с ней тесты, выполняет автоматическую проверку и создает отчет об ответственности с результатами тестирования и показателями покрытия кода. Вы также увидите, как Parasoft DTP обеспечивает прозрачность качества изменений, сгенерированных ИИ, помогая командам понять, что было протестировано, выявить пробелы в покрытии и принимать обоснованные решения перед утверждением нового кода. От тестирования с помощью ИИ к автономной верификации Автономное тестирование не означает исключение тестировщиков из процесса. Это означает предоставление агентам ИИ возможности выполнять большую часть повторяющейся работы, в то время как команды контроля качества остаются ответственными за определение целей тестирования, установление стандартов качества и проверку доказательств, необходимых для доверия результатам. Благодаря сочетанию оркестровки ИИ с инструментами детерминированного тестирования организации могут масштабировать верификацию без ущерба для повторяемости, прозрачности и контроля, необходимых для надежной доставки программного обеспечения. ИИ увеличивает скорость создания программного обеспечения. Автономное тестирование помогает масштабировать возможности проверки. _____________________ 👉 Готовы ускорить тестирование API с помощью агентного ИИ? Изучите Parasoft SOAtest и узнайте, как генерация тестов с помощью ИИ, автоматическая проверка API и интеллектуальные рабочие процессы тестирования могут помочь вашей команде идти в ногу с современными разработками: https://www.parasoft.com/products/par... Начните бесплатную пробную версию SOAtest ➡️ https://www.parasoft.com/products/par... _____________________ У ВАС ЕСТЬ ЕЩЕ ВОПРОСЫ? Поговорите со специалистом по решениям ➡️ https://prsft.co/3ShHPpm Запросите демонстрацию продукта ➡️ https://prsft.co/3KtYQuK Узнайте больше ресурсов: Ресурсы по тестированию программного обеспечения ➡️ https://prsft.co/3YPGOqR Блог по тестированию программного обеспечения ➡️ https://prsft.co/3EQpIS3 Известные клиенты ➡️ https://prsft.co/3EreTFu Отр...