أفضل 5 أدوات لاختبار الذكاء الاصطناعي التوليدي (2025)
مايكل تومسون
هل تتساءل عن أداة الاختبار التوليدية القائمة على الذكاء الاصطناعي التي تختارها للحصول على نتائج اختبار عالية الجودة بأقل تدخل بشري؟ إنها سوق سريعة النمو، وهناك العديد من مزودي اختبارات الذكاء الاصطناعي الحاليين والجدد. ومع ذلك، من الضروري للغاية اختيار الأداة المناسبة إلا إذا كنت ترغب في التعامل مع نتائج إيجابية خاطئة، أو تغطية اختبار محدودة، أو نقص في فهم السياق، أو عدم القدرة على التعامل مع الحالات الشاذة، أو بطء التكيف، وما إلى ذلك. لذلك، أنفقت أكثر من 120 ساعة يحاول 30+ مدعومة بالذكاء الاصطناعي أدوات الاختبار وقائمة مختصرة أفضل 5 بينهم.
يرجى ملاحظة أنه مهما بلغت ذكاء ومتانة أداة اختبار الذكاء الاصطناعي، فإن بعض العمليات تتطلب مساعدة يدوية للاستفادة من وظائفها. لذلك، أقترح اعتماد نهج هجين عند استخدامها. لا توجد أدوات اختبار ذكاء اصطناعي مضمونة النجاح، فالتطبيقات التي تختبرها تتطور باستمرار، مما يتطلب عمليات اختبار مختلفة من وقت لآخر. لذلك، دمج الذكاء الاصطناعي مع الذكاء البشري والأطر التقليدية هي أفضل طريقة لاستخدام هذه الأدوات لتحقيق أقصى دقة. يمكنك الآن الاطلاع على مراجعتي الموضوعية لكل أداة من هذه الأدوات، من واقع تجربتي الشخصية. اقرأ أكثر…
أفضل أدوات اختبار الذكاء الاصطناعي: أفضل اختيارات البرامج!
| اسم الأداة | ميزات GenAI | تجربة مجانيّة | الرابط |
|---|---|---|---|
| testRigor | • اختبارات آلية كاملة بدون أكواد • قواعد اختبار قابلة للتخصيص • الشفاء الذاتي القائم على الذكاء الاصطناعي |
الإصدار التجريبي المجاني من 14 يومًا | تعرف على المزيد |
| بلينكيو | • كود عالي الجودة مع القليل من الأخطاء • مقاييس بلا حدود • يمكنه فهم منطق العمل |
الإصدار التجريبي المجاني من 14 يومًا | تعرف على المزيد |
| Roost.ai | • يعمل مع الأنظمة القديمة • إنشاء سيناريوهات واقعية للاختبار • يتكيف بسهولة مع نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى |
الإصدار التجريبي المجاني من 14 يومًا | تعرف على المزيد |
| فينتريلو.اي | • تصحيح السبب الجذري • وكلاء اختبار الذكاء الاصطناعي • التكامل السلس مع معظم الأطر |
مجانا إلى الأبد | تعرف على المزيد |
| MagnifAI | • حالات الاختبار المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي • إنشاء مقتطفات التعليمات البرمجية • التحرير المرئي والخالي من الأكواد |
العرض متاح | تعرف على المزيد |
1) دقة الاختبار
testRigor هي أداة متقدمة لأتمتة الاختبارات التوليدية القائمة على الذكاء الاصطناعي، تُبسط عملية الاختبار لتدفقات المستخدمين المعقدة. لقد ساعدتني استخدم اللغة الإنجليزية البسيطة السهلة إنشاء اختبار آلي بدلاً من الأكواد البرمجية. تمكنت من توليد تعليمات عالية المستوى حتى بجملة واحدة بسيطة.
ويستخدم الذكاء الاصطناعي ل محاكاة سلوك المستخدم الحقيقي في بيئة الإنتاج. أعجبتُ أيضًا بكيفية توليده وصيانة اختبارات الوظائف الأكثر أهمية. باستخدام قدراته القائمة على الذكاء الاصطناعي، تمكنتُ أيضًا من إعادة كتابة هذه التعليمات وتصحيحها أو توسيعها باستخدام الأوامر المدعومة.
المميزات:
- الاختبارات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي: يقوم الذكاء الاصطناعي الخاص به بإنشاء الاختبارات تلقائيًا بناءً على كيفية تفاعل المستخدمين الحقيقيينمما يجعله فعالاً وموثوقًا. وجدته مثاليًا لاختبار تدفقات التطبيقات المستخدمة بكثرة بفضل اختباراته الشاملة. ومع ذلك، في بعض الأحيان فشلت في التقاط كل الاختلافات الممكنة من تفاعل المستخدم، كان هذا هو الوقت الوحيد الذي تدخلت فيه لإضافة المزيد من السيناريوهات.
- صيانة الاختبار: بفضل الذكاء الاصطناعي التوليدي من testRigor، لم يعد على DevOps القلق بشأن صيانة اختباراتهم. فهو يُلغي الاعتماد على تفاصيل التنفيذ، حيث أن الاختبارات لا داعي للاعتماد على XPath وCSSومن ثم، تلقيت اختبارات مستقرة تماما.
- التكامل السلس مع خطوط أنابيب CI/CD: يمكن لذكائه الاصطناعي التوليدي أن يتكامل بسرعة مع خط أنابيب CI/CD، مما عزز سرعة مرحلة الاختبار في دورة تطوير مشروعي. كما أنه يُفعّل الاختبارات تلقائيًا مع كل دفعة كود جديدة، مما يضمن لي الحفاظ على... كود عالي الجودة في جميع الأوقات.
- اختبار كامل: يمكن لاختبارات testRigor القائمة على الذكاء الاصطناعي إنشاء اختبار متكامل وتهيئة البيئة اللازمة له. قدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل نوع الاختباريتطلب الكود والبيئة المستخدمة في اختبار المنتج قدرًا ضئيلًا من التدخل البشري.
- الشفاء الذاتي: بفضل خاصية الإصلاح الذاتي القائمة على الذكاء الاصطناعي، أصبح إصلاح الأخطاء أمرًا سهلاً للغاية. تتيح خيارات الرؤية بالذكاء الاصطناعي والإصلاح التلقائي للأداة النظر إلى الشاشة وإيجاد طرق بديلة لإكمال العملية ومنع فشلها. ومع ذلك، بعض تعديلات الذكاء الاصطناعي لم تتوافق مع احتياجاتيلكنهم أظهروا لي حالات الاختبار التي تم إصلاحها ذاتيًا، ويمكنني حتى الرجوع إلى الإصدار السابق بسهولة.
الايجابيات
سلبيات
التسعير:
testRigor لديه خطة مجانية للأبد باعتباره مفتوح المصدر، وخططه الشهرية المدفوعة هي كما يلي:
| لينكس كروم الخاص | خاصة كاملة | التسعير المخصص |
|---|---|---|
| $300 | $900 | الاتصال بالدعم |
تجربة مجانية: 14 يومًا للخطط المدفوعة
الرابط: https://testrigor.com/
2) بلينكيو
BlinqIO هي أداة اختبار تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وتُستخدم لاختبار شامل، بصريًا، وواجهات برمجة التطبيقات، وغيرها. تتفهم بسهولة نوع الاختبار الذي تحتاجه للتطبيقات التي تُطوّرها. كل ما كان عليّ فعله هو تقديم المتطلبات بلغة إنجليزية واضحة، أو استخدام مُسجِّل الذكاء الاصطناعي. أدى هذا إلى إنشاء BlinqIO AI لشيفرة أتمتة.
عندما يتعلق الأمر بصيانة الرموز، فإنه يخزنها بشكل مستقل. كما أنه تم التكيف تدريجيًا عندما تطور منتج الاختبار الخاص بي للتغييرات البسيطة والهامة. إذا كنت بحاجة إلى أي مساعدة، فإن الدعم الفني متاح، مما يضمن سرعة الاستجابة للمتطلبات غير الوظيفية (NFR).
المميزات:
- التوسع بلا حدود: لم أواجه أي اختناقات أو تأخيرات، إذ تُوسّع قدرته الحاسوبية سعة الاختبار بسهولة. في الواقع، لاحظتُ أيضًا أنه يُكيّف الكود مع جميع أحجام الشاشات، مما زاد من كفاءته.
- إصدار أسرع: يتولى الذكاء الاصطناعي التوليدي جميع مهام تأليف الاختبارات وتحليلها وصيانتها، ما يتيح لك التركيز على الأجزاء الأكثر صعوبة من العملية. وقد ساعد هذا فريق مهندسي الاختبارات لدينا على إتمام الاختبارات بشكل أسرع، مما أدى إلى تقصير مدة طرح المنتج في السوق.
- الاختبار متعدد اللغات: يستطيع BlinqIO AI التحدث بأكثر من 50 لغة، ما يُمكّنه من إنشاء اختبارات للتطبيقات متعددة اللغات. قد يكون الأمر صعبًا إذا كنت تبحث عن لغات محلية، ولكنه يدعم جميع اللغات الرئيسية الشائعة حول العالم.
- كود عالي الجودة: يتم إنشاء كود الذكاء الاصطناعي بواسطة كود الكاتب المسرحي مفتوح المصدر. هذا يضمن الشفافية والاستقرار وعدم حبس البائعينوبالتالي، وجدت عددًا أقل من الأخطاء وحصلت على أمان أفضل، بالإضافة إلى التحديثات المستمرة.
- يفهم منطق الأعمال: طبيعته التكيفية تساعده على فهم منطق الأعمال، مما يجعله من أكثر أدوات الاختبار التوليدية القائمة على الذكاء الاصطناعي كفاءة. استخدمته لإنشاء العديد من بيئات الاختبار الواقعية. بالإضافة إلى ذلك، يمكنه إجراء التحقق السياقي والاختبار السلوكي. ومع ذلك، بعض التدخل اليدوي للسيناريوهات المعقدة مطلوب للحصول على دقة أفضل.
الايجابيات
سلبيات
التسعير:
اطلع على كتاب التجريبي وتواصل مع الدعم الفني لمعرفة الأسعار. كما يقدم الإصدار التجريبي المجاني من 14 يومًا.
الرابط: https://www.blinq.io/
3) روست.اي
صُمم Roost.ai لتحسين دقة الاختبارات وسد الثغرات في تغطية الاختبارات التي قد تفوتك. يُبسط RoostGPT الخاص به كلاً من اختبار الوحدات واختبار واجهة برمجة التطبيقات (API) لتلبية احتياجاتك الفردية ومؤسستك. لاحظتُ أنه يتكيف بسهولة مع تغييرات الكود ويستقبل الطلبات. وبالتالي، يضمن التحديث التلقائي لمكتبة اختبار الوحدات بقاء اختباراتي ذات صلة ومتزامنة مع قاعدة الكود.
لقد ساعدني اختبارات المسودة في ثوانٍ، مما يوفر لي ساعات من العمل الشاق. RoostGPT أيضًا يوفر العديد من برامج الماجستير في القانون مع أمان موثوق به ويعظم القيمة من اختبار الوحدة إلى اختبار واجهة برمجة التطبيقات.
المميزات:
- تغطية الاختبار الكاملة: يمكن لاختبارات Roost.ai القائمة على الذكاء الاصطناعي إجراء اختبارات شاملة. تضمن الخوارزميات المتقدمة توفير تغطية شاملة لكلٍّ من الوحدة والنظام. اختبار API. إنه في الأساس شملت جميع السيناريوهات المحتملة وهو ما يمثل في تجربتي نموًا ممتازًا في الاختبارات القائمة على الذكاء الاصطناعي.
- الاختبار القابل للتكيف: إنه متعدد الاستخدامات أداة اختبار الذكاء الاصطناعي أن يعمل مع أي كود جديد وأنظمة قديمةيمكن أيضًا دمج هذه الأداة مع أدوات المطورين لاستخدامها في بيئة الاختبار المناسبة. يمكنني أيضًا جعلها جزءًا من سير عمل آلي نظرًا لسهولة تكيفها. مع ذلك، لاحظتُ سلوك غير منتظم مع بيئة تطوير متكاملة معينة (بيئات التطوير المتكاملة). أقترح تحديث كلٍّ من البرنامج الإضافي وبيئة التطوير المتكاملة لتجنب هذه المشكلة.
- مصدر إدخال متعدد: يستخدم RoostGPT مواصفات واجهة برمجة التطبيقات (API)، وقصص المستخدم، وشيفرة المصدر، وغيرها، لجمع المدخلات من مصادر متنوعة. وبالتالي، يُساعد في إنشاء اختبارات متزامنة مع الاختبارات الفعلية. سيناريوهات حقيقية.
- اكتشاف الثغرات الأمنية: يقوم هذا الذكاء الاصطناعي بمسح أكواد المصدر والسجلات لضمان عدم تسريب أي بيانات حساسة. في الواقع، عمل RoostGPT بكفاءة ضمن بيئة الاختبار الفريدة الخاصة بي لضمان أمان البيانات.
- نماذج التطوير المدعومة: يدعم ثلاثة نماذج تطوير رئيسية. تتضمن هذه النماذج: واجهة سطر الأوامر، وحل Docker المُستضاف ذاتيًا، و Visual Studio Code نموذج التمديد.
الايجابيات
سلبيات
التسعير:
اتصل بالدعم لمعرفة الأسعار، وإذا كنت تريد اختباره أولاً، فإنه يوفر فترة تجريبية مجانية لمدة 14 يومًا.
الرابط: https://roost.ai/
4) Ventrilo.ai
Ventrilo.ai هي أداة اختبار ناشئة مُولِّدة للذكاء الاصطناعي، مُصمَّمة لمساعدة المطورين على تسريع سير عمل اختبار البرمجيات. مع استمرارها في العمل بشكل سري، تُمثِّل Ventrilo.ai نقطة التقاء بين الذكاء الاصطناعي وأتمتة الاختبار، مُقدِّمةً تجربةً مُركَّزة على المُطوِّر لإنشاء الاختبارات وتنفيذها وتحليلها بأقل تدخل يدوي.
على الرغم من أنني لم أتمكن من الوصول إليه بشكل مباشر حتى الآن، فإن Ventrilo.ai يشير إلى نظام حيث يمكن للمطورين تفويض غالبية تأليف الاختبار والصيانة وتصحيح الأخطاء إلى الذكاء الاصطناعي المتخصص - والذي يعمل بمثابة "زميل اختبار الذكاء الاصطناعي" المخصص بدلاً من مجرد مجموعة من الأدوات المساعدة.
المميزات:
- وكلاء اختبار الذكاء الاصطناعي: صُمم Ventrilo.ai بناءً على فكرة وجود زملاء ذكاء اصطناعي مستقلين يديرون مهام الاختبار من البداية إلى النهاية. يهدف هؤلاء الوكلاء إلى تخفيف العبء العملي المُلقى تقليديًا على فرق ضمان الجودة.
- تصميم يركز على المطور: تم إنشاء Ventrilo مع وضع المطورين في الاعتبار، حيث يتكامل مباشرة مع سير عمل التطوير لتبسيط إنشاء الاختبار وفرز المشكلات دون الحاجة إلى تبديل الأدوات.
- استكشاف السبب الجذري: بدلاً من مجرد الإشارة إلى حالات الفشل، من المتوقع أن تقوم الأداة بتحليل الاختبارات الفاشلة والإشارة مباشرة إلى مصدر المشكلة - مما يقلل وقت تصحيح الأخطاء بشكل كبير.
- التركيز على استقرار الاختبار: من وعود فينتريلو الحد من الاختبارات غير الدقيقة. فهو يستخدم التحليل القائم على السياق لتصفية النتائج الإيجابية الخاطئة وضمان موثوقية نتائج الاختبارات.
- متوافق مع عدم وجود كود/كود منخفض: على الرغم من تحسينها للمطورين، تبدو الرؤية شاملة للمختبرين وفرق المنتجات، مما قد يمكّنهم من المشاركة في إنشاء الاختبار دون الحاجة إلى برمجة عميقة.
- التكامل السلس مع CI/CD: تم تصميمه ليتم توصيله بأنابيب CI/CD الموجودة مع الحد الأدنى من الإعداد، مما يسمح لفرق التطوير بالحفاظ على زخمها دون إعادة تصميم سير العمل.
الايجابيات
سلبيات
التسعير:
تبلغ تكلفة خطة Ventrilo.ai Plus، التي تتضمن اقتراحات الإكمال التلقائي غير المحدودة، 20 دولارًا أمريكيًا شهريًا.
الرابط: https://ventrilo.ai/
5) ماجنيفاي
MagnifAI هي أداة أتمتة اختبارات من الجيل التالي، مدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي، مصممة للفرق التي تسعى لتحديث دورة حياة ضمان جودة برامجها. بتركيزها العميق على الدقة البصرية والأتمتة الذكية، تُحوّل magnif.ai المتطلبات بسلاسة إلى حالات اختبار ومقتطفات برمجية باستخدام برامج إدارة التعلم (LLM)، مما يُغني عن الكثير من الجهد اليدوي المرتبط بالاختبار التقليدي.
يدمج النظام الرؤية الحاسوبية، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوليد الاختبارات المنظمة لضمان استيفاء كل عنصر من عناصر الواجهة لتوقعات التصميم بدقة. لاحظتُ أن magnif.ai لا يختبر فحسب، بل يفكر أيضًا. فهو يُحلل المتطلبات، ويُولّد مخرجات منظمة، ويُتحقق بصريًا من صحة منتجك باستخدام أحدث تقنيات GenAI.
ميزة:
- حالات الاختبار التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي: من أبرز ميزات magnif.ai قدرته على تحويل متطلبات البرامج الخام إلى حالات اختبار منظمة، مما يضمن عدم إغفال أي شيء. المخرجات متسقة وتتبع هيكلًا موحدًا في جميع أنحاء المشروع.
- تكامل أداة التصميم: لقد قمت بمزامنته مع Figma، وقد تحققت الأداة فورًا من صحة الحشوات والخطوط ولوحات الألوان عبر شاشات متعددة. بالنسبة للفرق التي لديها أهداف قوية لتجربة المستخدم، يُعد هذا التكامل بالغ الأهمية.
- توليد الاختبارات الآلية: ساعدتني هذه الأداة تلقائيًا في إنشاء اختبارات جذابة لمنصات مختلفة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- التحقق البصري: يقوم MagnifAI بأتمتة عمليات التحقق المرئية لمقارنة ترحيل الاختبارات. كما أنه يتحقق من صحة المكونات المرئية وبيئات التطوير والتخطيطات.
- التكامل مع أطر الأتمتة: يمكن أن يتكامل MagnifAI بسلاسة مع أطر التشغيل الآلي. بعض من الأكثر شعبية التي تدمجها هي Selenium, Appiumالقصص المصورة, JUnit، تيست كافيه، و Cypress.
- التحرير بدون أكواد والتحرير المرئي: تتيح المنصة تعديل حالات الاختبار عبر لقطات الشاشة والتدفقات المرئية، دون الحاجة إلى التعمق في الكود الخام. يمكنني تعديل تجربة المستخدم ببساطة عن طريق السحب والنقر والتحقق بصريًا.
الايجابيات
سلبيات
التسعير:
إنّ خطة عمل MagnifAI، والذي يتضمن مكالمات API غير محدودة للاختبار المرئي عبر Azure API، التكاليف $ 8,140.00 / شهر.
الرابط: https://magnif.ai/gen-ai/
جدول المقارنة
فيما يلي جدول مقارنة للميزات الرئيسية لأفضل 5 أدوات اختبار الذكاء الاصطناعي:
| الميزات | testRigor | بلينكيو | Roost.ai | فينتريلو.اي | MagnifAI |
| إنشاء اختبار بدون كود | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| اختبار عبر منصة | ✔️ | ✔️ | محدود | ✔️ | ✔️ |
| تنفيذ الاختبار الموازي | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| الشفاء الذاتي | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| اختبار بصري | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| التكامل مع CI/CD | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| اختبار إدارة البيانات | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| التحليلات التنبؤية | ✔️ | محدود | محدود | ✔️ | ✔️ |
| التكامل مع أنظمة تتبع المشكلات | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| مراقبة الاختبار في الوقت الفعلي | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| إعداد تقارير الاختبار القابلة للتخصيص | ✔️ | محدود | محدود | ✔️ | ✔️ |
| دعم لغات البرمجة المتعددة | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
حدود أدوات الاختبار القائمة على الذكاء الاصطناعي وحلولها
لقد أدرجتُ بعضًا من أكثر القيود شيوعًا في أدوات الاختبار القائمة على الذكاء الاصطناعي. ستجدون في هذا القسم حلولًا لهذه المشكلات في كل نقطة.
- القيود: تكلفة الإعداد الأولية عالية
الحلول: يمكنك الاستثمار في أدوات قابلة للتطوير وفعالة من حيث التكلفة. تُخفّض الحلول السحابية التكاليف نظرًا لعدم وجود متطلبات أجهزة ضخمة.
- القيود: لا يوجد حدس بشري في السيناريوهات المعقدة
الحلول: إن الجمع بين أدوات الذكاء الاصطناعي والتحليل اليدوي الدقيق يمكن أن يساعد في الحصول على دقة أفضل في حالات الاختبار المعقدة.
- الحدود: الاعتماد الكبير على جودة بيانات التدريب
حل: تأكد من توفير مجموعات بيانات عالية الجودة ومتنوعة للتدريب. يجب عليك أيضًا التركيز على التدريب المستمر للنماذج لتحسين الدقة.
- الحدود: عدم القدرة على التعامل مع البيانات غير المنظمة
حل: إن استخدام أساليب المعالجة المسبقة وتحويل البيانات التي تبني البيانات المنظمة يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي.
- الحدود: لا يمكن التكامل مع الأنظمة القديمة
حل: بإمكانك التخطيط لاستراتيجية تكامل تدريجية بمساعدة واجهات برمجة التطبيقات أو البرامج الوسيطة، مما قد يؤدي إلى التوافق مع النظام القديم.
- الحدود: إعداد معقد
حل: احصل على مساعدة من فريق الدعم أو قدّم تدريبًا مناسبًا لموظفيك. بالإضافة إلى ذلك، ابحث عن هذه المهارات عند توظيف المرشحين.
- الحدود: القدرة المحدودة على التكيف مع التغييرات
حل: قم بتحديث نموذج الذكاء الاصطناعي وخوارزميته بانتظام لتتوافق مع متطلبات المشروع المتطور.
دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي مع أطر الاختبار التقليدية
يُعد دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي مع أطر الاختبار التقليدية طريقةً فعّالة لتحقيق نتائج أفضل. فاستخدام أفضل ما فيهما، مثل النهج اليدوي المنظم والمتعمق للتقنية التقليدية، مع مرونة الذكاء الاصطناعي التوليدي وقابليته للتكيف وكفاءته، يُحسّن الدقة.
وفيما يلي بعض الطرق التي يمكن من خلالها الجمع بين أفضل ما في العالمين لتحقيق نتائج دقيقة:
- إنشاء حالة الاختبار: إن استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد حالة اختبار متنوعة يمكن أن يوفر الوقت، ويمكن للمختبرين اليدويين تحسين الحالات عن طريق إضافة منطق أكثر تفصيلاً خاصًا بالأعمال.
- تنفيذ اختبار: يمكنك السماح للذكاء الاصطناعي بإجراء الاختبار ومعالجة الحالات المتكررة. ثم، مراجعة الأعطال يدويًا للحصول على سياق أفضل، والتأكد من دقة تفسير المشكلات.
- صيانة البرنامج النصي: يستطيع الذكاء الاصطناعي تحديث نصوص الاختبار المعطوبة تلقائيًا عند حدوث أي تغييرات في التطبيق. يمكنك بعد ذلك مراجعة الإصلاحات يدويًا للتأكد من توافقها مع استراتيجية الاختبار.
- تحديد أولويات الاختبار: يستطيع الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات التاريخية وتحديد المجالات عالية الخطورة. باستخدام هذه المعلومات، يمكنك التركيز على تلك المجالات من خلال تطبيق التقنيات التقليدية لمعالجة القضايا الحرجة بشكل مُخصص.
- الاختبار عبر الأنظمة الأساسية: بمساعدة الذكاء الاصطناعي، يمكنك إنشاء اختبارات خاصة بالمنصة. بعد أن تصبح الاختبارات جاهزة، يمكنك مراجعتها يدويًا لضبطها. كما يساعدك على الحصول على تعليقات حقيقية من المستخدم النهائي بعد الاختبار.
- اكتشاف الأخطاء والتحقيق فيها: يستطيع الذكاء الاصطناعي اكتشاف أي خلل وإبلاغ المختبرين. يمكنك بعد ذلك التحقيق في هذه المشكلات المُعلَّمة لتحديد سببها وتأثيرها على العمل بطريقة أكثر دقة.
- إنشاء البيانات الاصطناعية: لإنشاء بيانات مصطنعة، يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي، الذي يُحاكي سيناريوهات واقعية. باستخدام هذه السيناريوهات، يمكنك اختبار منتجاتك يدويًا، مما يمنحك أيضًا بيئات اختبار أكثر تنوعًا قد لا تتمكن من إنشائها بدقة باستخدام التقنيات التقليدية.
- التدرجية: يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي لزيادة قابلية التوسع، إذ يُدير مجموعات بيانات ضخمة دون الحاجة إلى موارد إضافية. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك استخدام إطار عمل تقليدي أو تدخل يدوي للتحقق من دقة البيانات.
الأسئلة المتكررة
حكم
بناءً على خبرتي الممتدة لعقد من الزمن في مجال الذكاء الاصطناعي، وأبحاثي المعمقة الأخيرة، فإن جميع أدوات الاختبار المذكورة أعلاه، المدعومة بتقنيات الذكاء الاصطناعي، تتمتع بموثوقية عالية. إنها خيار ممتاز لمختلف أنواع الاختبارات، مثل الاختبارات الشاملة، والاختبارات البصرية، واختبارات الوحدات، واختبارات واجهة برمجة التطبيقات، وغيرها. ومع ذلك، إليكم أفضل ثلاث أدوات تميزت من حيث الأداء:
- testRigor:إن قدرتها على تبسيط سير عمل المستخدم المعقد ومحاكاة سلوك المستخدم الحقيقي في بيئات الاختبار تجعلها واحدة من اختياراتي الأولى.
- بلينكيو:إنه يولد اختبارات تفهم منطق الأعمال وتقدم توسعًا غير محدود، مما يجعل BlinqIO أحد اختياراتي الثلاثة الأولى.
- Roost.ai:إن التغطية الكاملة والموثوقة للاختبارات التي يوفرها هذا الجيل من الذكاء الاصطناعي، والخوارزمية المتقدمة، والقدرة على التكيف مع أي كود جديد وأنظمة قديمة أمر مثير للإعجاب.
