테스트 자동화를 위한 7가지 최고의 AI 테스트 도구(2024)

품질이 좋은 것을 고르는 것 생성 AI 기반 테스트 도구 보장 할 것이다 테스트 프로세스의 정확성과 효율성. 궁극적으로 전체 소프트웨어 테스트 주기의 속도를 높입니다. 반면에 잘못 설계된 테스트 도구는 버그를 감지하지 못하고 보안 문제가 발생할 수 있습니다. 이는 거짓 긍정/부정을 생성하고 개발 팀을 오도하여 잠재적인 소프트웨어 오류로 이어질 수 있습니다.

귀중한 시간과 노력을 절약하기 위해 저는 최고의 생성 AI 기반 테스트 도구를 직접 선택하고 검토하여 기능, 장단점, 가격을 강조했습니다.

최고의 생성적 AI 테스트 도구

다음 표는 상위 5개 AI 기반 테스트 도구와 해당 기능을 간략하게 보여줍니다.

도구	주요 Gen AI 기능	CI/CD 통합	무료 트라이얼	(링크)
👍 테스트엄격함	엔드투엔드 QA를 위한 Gen AI 테스트 플랫폼입니다.	가능	데모 사용 가능	더 알아보기
👍 글로벌 앱 테스트	GenAI 테스트 플랫폼은 글로벌 또는 운영상 복잡한 테스트를 위한 이행입니다.	가능	개념 증명 가능(연간 계약 전)	더 알아보기
람다 테스트	AI 기반 테스트 조정 및 실행	가능	데모 사용 가능	더 알아보기
블린치오	SaaS 플랫폼으로서의 AI 자율 테스트	가능	가능	더 알아보기
Roost.ai	RoostGPT는 AI를 사용하여 매력적인 고품질 테스트를 자동으로 생성합니다.	가능	가능	더 알아보기

각 도구를 자세히 검토해 보겠습니다.

1) 테스트엄격함

테스트엄격함 사용자가 간단한 영어로 테스트를 작성할 수 있는 AI 기반 도구입니다. 개발자와 테스터가 테스트 케이스 개발 프로세스를 간소화하는 것이 쉬워집니다. AI의 존재는 또한 유지 관리 프로세스를 자동화하여 더 나은 정확성을 보장합니다.

이 AI 도구를 사용하면 웹이나 모바일 애플리케이션을 더욱 원활하게 테스트할 수 있습니다. 자가 치유 및 실제 장치 테스트와 같은 기능을 제공하며 CI/CD 파이프라인과 완벽하게 통합될 수 있습니다.

특징:

생성적 AI 테스트: testRigor 생성 AI 테스트 옵션을 사용하여 테스트 사례 생성 및 실행을 자동화했습니다. testRigor의 AI 인터페이스는 버그를 식별하고 소프트웨어 성능을 향상시키기 위한 수정 사항을 제안할 수 있습니다.
코드리스 테스트: 복잡한 코딩 구조를 프레이밍하지 않고도 테스트 프로세스를 자동화할 수 있었습니다. 비기술 사용자로서, 소프트웨어 애플리케이션의 효율성 수준을 테스트하기 위해 일반 영어로 지침을 작성할 수 있었습니다.
스크립트 없는 자동화: testRigor의 스크립트 없는 자동화 환경을 사용하면 스크립팅 및 코딩에 대한 전문 지식 없이도 테스트를 더 빠르게 만들 수 있었습니다.
기계 학습 통합: 머신러닝 기술이 포함되면서 소프트웨어 개발 주기 동안 결함을 더 쉽게 식별할 수 있게 되었습니다.
자동화된 테스트 생성: testRigor는 자동화하고 테스트 생성, 실행을 단순화합니다. 및 유지 관리 프로세스.
2FA 로그인 지원: 로그인을 위한 2단계 인증(XNUMXFA)을 지원하여 테스트 환경의 보안 및 액세스 제어를 강화합니다. 이메일, 문자 메시지 또는 Google Authenticator를 사용하여 인증할 수 있습니다.
API 테스트: 이 도구를 사용하면 수동 코딩 없이 API 테스트를 수행할 수 있었습니다. 그 결과 서비스와 통합이 제대로 작동하고 있음이 확인되었습니다.
모의 API 호출: API 호출을 모의하는 기능을 제공했습니다. 애플리케이션 내 각 섹션의 응답률을 테스트할 수 있었습니다.
고유한 테스트 데이터: testRigor를 사용하면 지정된 형식이나 Regex를 준수하는 고유한 테스트 데이터를 빠르게 생성할 수 있었습니다. 이러한 유연성 덕분에 데이터 기반 애플리케이션을 정확하게 검증하는 것이 쉬워졌습니다.
Salesforce 자동화: 저는 이 기능을 사용하여 다양한 Salesforce 환경 내에서 테스트를 간소화했습니다. 코드 없이 사용자 정의 및 구성을 검증하는 데 도움이 되었습니다.

장점

최종 업로드 전에 특정 템플릿에 파일을 생성할 수 있었습니다.
이 도구에는 시각적 테스트 기능이 함께 제공됩니다.
Shadow DOMS, iframe 및 하이브리드 앱을 지원합니다.

단점

testRigor는 비디오 테스트, 실시간 그래프 및 비디오 게임을 테스트할 수 없습니다.

가격:

테스트엄격함 테스트와 테스트 결과가 공개되는 무료 플랜을 제공합니다.. 또는 아래에 나열된 개인 유료 요금제가 있습니다.

계획	가격 정책
비공개 리눅스 크롬	$ 99 / 월
비공개 완료	$ 900 / 월

반드시 참조하십시오 : 이 어플리케이션에는 XNUMXµm 및 XNUMXµm 파장에서 최대 XNUMXW의 평균 출력을 제공하는 프라이빗 컴플리트 플랜 함께 제공 14 일 무료 평가판.

testRigor 방문 >>

2) 글로벌 앱 테스트

글로벌 앱 테스트 자동화할 수 없는 복잡한 기능 및 UX 테스트를 수행하는 데 사용되는 도구입니다. Easy Launchpad는 제품 디렉터와 QA 전문가가 소프트웨어와 GenAI 출력을 더 잘 이해하도록 돕기 위해 설계된 백엔드 서비스에 연결됩니다. GAT는 Google을 포함한 엔터프라이즈 소프트웨어 조직에서 사용됩니다. Microsoft, Facebook 덕분에 글로벌, 전문 또는 운영상 복잡한 테스트를 위한 인기 있는 선택이 되었습니다.

특징:

GenAI 테스트는 190개 국가, 160개 언어로 진행됩니다. GAT 플랫폼을 사용하여 테스터에게 거의 모든 국가 또는 언어에 대한 버그, 문제 및 기타 문제를 찾도록 요청하세요.
비교 프롬프트 실행: 구조화된 프로세스에서 신속한 결과를 비교하여 국가, 상황, 형식 전반에 걸쳐 또는 경쟁사 간에 신속한 실행을 비교합니다.
적대적인 GenAI 사용: 전문가가 GenAI 제품을 조작하여 특정 지침을 위반하거나 일반적으로 문제가 있는 자료를 생성하도록 하여 악의적인 제품 사용의 결과를 식별하도록 하십시오.
상황에 맞는 평가: 귀하의 제품이 사용자의 문제를 얼마나 잘 해결하는지 평가할 수 있는 UX 테스트 사용자가 얼마나 쉽게 성공할 수 있는지 확인하기 위한 유용성 테스트입니다.
Opera논리적으로 복잡한 테스트: 공간 및 위치 데이터를 사용하고 물리적 하드웨어 요소를 통합하는 등 책상 밖에서 사용하도록 설계된 GenAI 도구에 적합합니다.
TestRail, Jira 등과 통합: 이 플랫폼에서 이미 수행한 테스트를 계속 사용하세요. TestRail에서 프롬프트 또는 테스트 사례를 시작하고 버그가 발생하는 경우 한 번의 클릭으로 이를 Jira 티켓으로 내보내도록 선택하세요.
전문 스타일 가이드에 따라 테스트하세요. 중요한 사용 사례와 맥락에서 GenAI 애플리케이션에 대한 실제 피드백을 제공하기 위해 전문성을 갖춘 테스터를 확보하세요.

장점

190개 이상의 국가 및 언어
테스터의 다양성으로 애플리케이션 품질 보장
모든 팀원에게 적합한 간편한 테스트 빌더

단점

자동화된 테스트와 경쟁하도록 설계되지 않았습니다.

가격:

글로벌 앱 테스트는 크레딧 시스템을 사용합니다. 전체 견적을 받으려면 범위 지정을 수행해야 하지만 이 양식을 사용하면 첫 번째 통화에서 견적을 얻을 수 있습니다. 예상 테스트 범위 가격을 기준으로 GAT는 연간 계약을 제안합니다. 1일차에 귀하의 크레딧 전체 가치가 귀하의 계정으로 이체됩니다.

글로벌 앱 테스트 방문

3) 람다 테스트

람다 테스트 확장 가능한 클라우드 인프라를 사용하여 대규모 수동 및 자동화 테스트를 지원하는 AI 기반 테스트 실행 플랫폼입니다. LambdaTest를 사용하면 개발자와 테스터는 테스트 배포를 최적화하는 테스트 오케스트레이션과 같은 다양한 AI 기반 기능을 제공하는 AI 증강 HyperExecute를 활용하여 테스트를 향상할 수 있습니다.

이 플랫폼은 더 빠른 문제 해결을 위한 근본 원인 분석(RCA)과 고급 불안정 테스트 감지 기능을 제공하여 테스트 취약성에 대한 사용자 정의 및 심층적인 통찰력을 제공합니다.

특징:

AI 기반 테스트 오케스트레이션: 더 빠른 식별을 위해 과거 실패를 기준으로 우선 순위를 지정하여 환경 전반에 걸쳐 테스트를 자동으로 그룹화하고 배포합니다.
AI 기반 시각적 테스트: 웹사이트, 모바일 앱, PDF 전반에 걸쳐 시각적 테스트를 자동화하여 UI 일관성을 보장합니다.
AI 기반 근본 원인 분석: 오류를 분류하고 수정 사항을 제공하여 문제 해결 속도를 높입니다.
불안정한 테스트 감지 및 사용자 정의: 불안정한 테스트를 식별 및 관리하기 위한 AI 기반 통찰력을 제공하여 테스트 스위트 신뢰성을 향상시킵니다.
오류 그룹화 및 분류: 테스트 로그의 오류를 분류하고 그룹화하여 문제의 우선순위를 지정하고 효율적으로 해결합니다.
테스트 케이스 분석: 향상된 분석 및 사용자 정의를 위해 테스트 사례에 대한 통찰력을 제공합니다.
프라이빗 클라우드 배포 지원: 테스트 프로세스를 최적화하기 위해 기록 데이터를 사용하여 프라이빗 클라우드 내에서 테스트를 실행할 수 있습니다.

장점

Linux 컨테이너에서 엔드투엔드 테스트 자동화를 제공합니다.
테스트 자동 분할, 불안정한 테스트 자동 재시도 등을 포함한 스마트 테스트 조정 기능을 제공합니다.
YAML 기반 테스트 오케스트레이션을 허용합니다.

단점

초보자가 고급 AI 기능에 정통하려면 학습 곡선이 필요합니다.

가격:

Linux 컨테이너용 월별 HyperExecute 요금제는 199달러부터 시작됩니다. Linux가 아닌 컨테이너의 경우(Windows and macOS), $129부터 시작됩니다. 또한 영업팀에 문의하여 얻을 수 있는 Enterprise 요금제도 함께 제공됩니다.

LambdaTest 방문 >>

4) 블린치오

BlinqIO는 강력한 테스트 프레임워크와 함께 제공되는 AI 기반 소프트웨어 테스트 도구입니다. 소프트웨어 개발 프로세스를 간소화하기 위한 상세한 분석을 제공합니다.

저는 소프트웨어 도구의 성능을 테스트하기 위해 BlinqIO를 광범위하게 사용했습니다. 그것은 나에게 도움이 되었다 개발 단계에서 버그 식별 소프트웨어 솔루션을 수정하고 최적화할 수 있었습니다.

블린치오

특징:

가상 테스트 자동화 엔지니어: 가상 테스트 자동화 엔지니어 기능을 사용하면 코드를 작성하지 않고도 자동으로 테스트를 만들고 실행할 수 있었습니다. 수동 테스트에 낭비될 시간과 노력을 많이 절약할 수 있었습니다.
실시간 분석: BlinqIO의 대시보드는 내 모델의 성능에 대한 즉각적인 통찰력을 제공했습니다. 테스트 단계에서는 사용량이 가장 많을 때 예상치 못한 대기 시간이 나타나는 사진 편집 소프트웨어의 경우 매우 중요했습니다.
자동화된 테스트: 이 AI 기반 도구는 자동화된 테스트 스위트 테스트 중 품질 시간을 절약합니다. 이 도구를 사용하면 도구가 기본 작업을 자동화하는 동안 핵심 테스트 프로세스에 더 집중할 수 있었습니다.
통합 기능: BlinqIO는 기존 CI/CD 파이프라인과 원활하게 통합되었습니다. 다른 도구에서 전환할 때 원활한 채택이 보장되었습니다.
맞춤형 테스트 시나리오: 특정 사용 사례에 따라 테스트를 사용자 정의할 수 있습니다. 이는 모델 추론 정확도와 관련된 까다로운 문제를 디버깅할 때 생명의 은인이었습니다.
확장성 테스트: 이 기능은 AI 애플리케이션을 테스트하여 기능적 로드 베어링 기능을 확인합니다. 이는 로드가 크게 증가해도 애플리케이션 성능이 저하되지 않도록 보장합니다.
보안 규정 준수 검사: BlinqIO는 모든 테스트가 현재 보안 표준을 충족하는지 확인합니다. 제품 개발 관리자로서 저는 이 기능이 규제가 심한 업계에서 제품의 무결성을 유지하는 데 필수적이라는 것을 알았습니다.

장점

관리자에게 즉시 알림을 제공합니다.
다중 스레드 및 단일 스레드 실행.
다국어 지원을 제공합니다.

단점

스타터 플랜은 모바일 애플리케이션 지원을 제공하지 않습니다.

가격:

BlinqIO의 스타터 플랜은 무료로 사용할 수 있습니다. 무제한 테스트 실행을 제공합니다. 그러나, 그 프로 플랜 몇 가지 추가 기능이 있으며 $250/시나리오 가격.

링크 : https://blinq.io/

5) Roost.ai

Roost.ai는 Vertex AI 및 GPT-4와 같은 LLM을 활용하여 자동화된 소프트웨어 테스트를 제공하는 생성적 AI 기반 테스트 도구입니다. 100% 테스트 범위를 제공하여 테스트 프로세스를 원활하게 가속화합니다.

나는 이 도구를 사용하여 소스 코드 변환, 사용자 스토리 및 테스트 사례에 대한 기타 입력입니다. 인공 지능을 포함하면 프로세스가 자동화되고 정확한 결과가 제공됩니다. 결과적으로 소프트웨어 솔루션 최적화가 효율적이고 간단해집니다.

특징:

루스트GPT: RoostGPT는 AI를 사용하여 매력적이고 고품질의 테스트를 자동으로 생성합니다. 이 테스트 도구를 사용하는 동안 저는 다양한 플랫폼에서 운영 효율성을 향상시키는 개인화된 상호 작용을 경험했습니다.
자동화된 테스트 업데이트: 코드 변경과 풀 리퀘스트에 적응하여 전체 단위 테스트 라이브러리를 자동으로 업데이트하여 테스트가 관련성을 유지하고 진화하는 코드베이스와 동기화되도록 보장합니다.
신속한 테스트 생성: RoostGPT를 사용하면 몇 초 만에 더 많은 테스트를 자율적으로 초안할 수 있어 개발자는 1년 동안 수많은 시간을 절약할 수 있습니다.
적응형 테스트 솔루션: 이 AI 도구는 다양한 테스트 환경에 적응할 수 있습니다. IDE 통합, 레거시 시스템 및 새로운 코드 호환성을 효과적으로 관리할 수 있습니다.
철저한 테스트 범위: Roost.ai는 가능한 모든 시나리오를 다루면서 단위 및 API 테스트 사례의 포괄적인 적용 범위를 보장함으로써 철저한 테스트를 달성합니다.
반복 작업 자동화: 테스트 케이스 생성을 자동화하여 오류가 발생하기 쉽고 반복적인 작업을 스마트하게 관리합니다.

장점

160시간 이상의 사용자 정의 옵션을 제공합니다.
무제한 소스 저장소를 제공합니다.
CLI/Visual Studio 플러그인이 함께 제공됩니다.

단점

시작 계획은 Single Sign-On 옵션을 지원하지 않습니다.

가격:

Roost.ai의 다양한 구독 서비스는 다음과 같습니다.

구독	사용자	가격 정책
시동	최대 50명의 사용자	$25,000
근무지에서 발생	최대 150 명	$50,000
Enterprise	최대 300 명	유연한 가격

링크 : https://roost.ai/

6) 매그니프AI

MagnifAI는 다양한 산업 분야에서 소프트웨어 테스트 프로세스를 자동화하는 AI 기반 테스트 플랫폼입니다. LLM과 AI를 통합하여 테스트 스크립트 생성을 자동화합니다.

MagnifAI를 사용하여 테스트 주기를 가속화하여 소프트웨어 품질을 향상시켰습니다. 소프트웨어 테스트 시간을 최소화하고 수동 개입 없이 자동화된 반복 작업.

매그니프AI

특징:

텍스트 생성 및 실행: 제너레이티브 AI 사용 MagnifAI LLM은 귀하의 요구 사항을 변화시킵니다 테스트 케이스와 자동화 코드 조각으로 나뉩니다. 결과적으로 출시 기간이 단축되고 생산성이 향상됩니다.
자동화된 테스트 생성: 이 도구는 AI를 사용하여 다양한 플랫폼에 대한 매력적인 테스트를 자동으로 만드는 데 도움이 되었습니다.
자동화된 시각적 테스트: MagnifAI는 AI의 힘을 활용하여 시각적 테스트 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 저는 가장 복잡한 시각적 시나리오도 처리할 수 있는 능력을 경험했습니다.
자동화 프레임워크와의 통합: MagnifAI는 자동화 프레임워크와 원활하게 통합될 수 있습니다. 통합된 가장 인기 있는 것 중 일부는 다음과 같습니다. Selenium, Appium, 스토리북, JUnit, TestCafé 및 Cypress.
시각적 검증: MagnifAI는 테스트 마이그레이션 비교를 위한 시각적 검증을 자동화합니다. 또한 시각적 구성 요소, 개발 환경 및 레이아웃의 유효성을 검사합니다.
요소 상호작용: 이 생성 테스트 도구는 요소의 존재 여부를 확인하고 상호 작용을 허용하기 위해 DOM에 액세스해야 합니다.
이미지 비교: MagnifAI는 구성 가능한 정확도 백분율을 사용하여 픽셀 수준에서 이미지를 비교합니다.

장점

이미지 내 요소의 상대적 위치를 찾을 수 있습니다.
MagnifAI 어시스턴트는 기본적인 질의를 관리하고 복잡한 문제도 해결합니다.
스크립트 없는 자동화 환경을 제공합니다.

단점

AI가 생성한 테스트는 때때로 반복적이고 관련성이 없는 것처럼 보입니다.

가격:

이 어플리케이션에는 XNUMXµm 및 XNUMXµm 파장에서 최대 XNUMXW의 평균 출력을 제공하는 MagnifAI 사업 계획를 통해 시각적 테스트를 위한 무제한 API 호출이 포함됩니다. Azure API, 비용 $ 8,140.00 / 월.

링크 : https://magnif.ai/

7) 컨텍스트QA

ContextQA는 최첨단 AI 지원 소프트웨어 테스트 도구이자 Selenium. Deep Barot가 설립한 ContextQA는 자동차 테스트 솔루션을 제공합니다. 소프트웨어 QA 프로세스 강화.

이 AI 도구는 소프트웨어 테스트 프로세스를 단순화하여 내 도움 없이도 속도를 높였습니다. ContextQA의 노코드 AI 기반 소프트웨어 테스트 프로세스를 통해 소프트웨어 품질 보증 프로세스와 관련된 전반적인 비용을 줄일 수 있었습니다.

컨텍스트QA

특징:

AI 회귀: 테스트 과정에서 UI를 보기 위한 스크린샷 전후를 확인할 수 있었습니다. 이것 AI 기반 시각적 회귀 테스트 일관된 사용자 경험을 보장하면서 UI 문제를 방지하고 프로세스를 가속화하는 데 도움이 되었습니다.
일반 영어로 코딩: ContextQA의 AI 능력 덕분에 간단한 영어로 코드를 작성할 수 있었습니다.
AI를 이용한 자동 수정: ContextQA가 테스트 중에 오류를 자동 수정하는 방법에 놀랐습니다. 정확도 수준은 거의 완벽했고 여기저기서 약간의 부정확성이 있었습니다.
자동화된 모바일 앱 테스트: 저는 ContextQA를 사용하여 스마트폰용 여러 앱을 테스트했습니다. 이 도구는 AI를 사용하여 수동 개입 없이 테스트 프로세스를 단순화했습니다. 결함을 선별했을 뿐만 아니라 더 나은 성능을 위해 자동으로 수정했습니다.
API 테스트 변환: ContextQA는 API 테스트 프로세스를 개편하여 다양한 플랫폼과 장치에서 완벽한 운영과 원활한 조정을 보장합니다.
교차 장치 테스트: 도구의 AI 기반 기능과 자세한 로그를 통해 다양한 장치에서 테스트를 수행할 수 있었습니다.
접근성 테스트: ContextQA의 접근성 테스트 기능은 애플리케이션이 접근성 표준을 충족하고 초과하는지 확인합니다.

장점

AI 기반 근본 원인 분석.
AI 기반 시각적 회귀.
테스트를 생성하고, 보고, 편집하고, 복제합니다.

단점

내장된 일반 자동화 테스트를 지원하지 않습니다.

가격:

ContextQA는 다음과 같은 구독 플랜을 제공합니다.

자동화 플러스	자동화 프로	Enterprise
$ 499 / m	$ 897 / m	사용자 정의

반드시 참조하십시오 : 이있다 무료 7 일 평가판 모든 기능에 액세스할 수 있습니다. 신용카드는 필요하지 않습니다.

링크 : https://contextqa.com/

8) 유물

Relicx는 Generative AI를 활용하여 소프트웨어 테스트를 간소화하고, 코드 없는 테스트 작성, 자체 복구 테스트 및 시각적 회귀 감지를 제공합니다. 이러한 기능은 복잡한 작업을 자동화하고 유지 관리 노력을 줄임으로써 테스트 프로세스를 향상시킵니다.

강력한 API와 CLI를 통해 Relicx는 CI / CD 파이프 라인, 안정적인 소프트웨어 릴리스를 위한 효율적인 엔드투엔드 및 사용자 승인 테스트를 촉진합니다.

특징:

유물 부조종사: 이 옵션은 인공 지능을 사용하여 테스트 프로세스를 자동화합니다. 간단하고 평범한 영어로 테스트 목표를 정의할 수 있었습니다.
AI 기반 자동화: Relicx는 AI를 사용하여 전체 QA 프로세스를 자동화합니다. 나는 Relicx를 사용하여 테스트 프로세스를 자동화했고 만족스러운 결과를 목격했습니다.
코드 없는 테스트 작성: 복잡한 코드 조각을 작성하지 않고도 테스트를 만들 수 있었습니다. 이를 통해 많은 시간을 절약하고 전체 테스트 프로세스를 간소화했습니다. AI 프롬프트를 통해 웹 애플리케이션과 직접 상호 작용하여 단계를 캡처할 수 있었습니다.
자가 치유 테스트: 이 도구를 사용하면 테스트 사례가 자동으로 수정되어 다양한 인터페이스에 적응할 수 있습니다. 품질 저하 없이 유지 관리에 드는 시간과 노력을 줄여줍니다.
원클릭 릴리스 검증: Relicx는 한 번의 클릭으로 포괄적인 애플리케이션 테스트를 가능하게 합니다. 저는 이 AI 자동화 기능을 사용하여 전체 애플리케이션을 검증하고 출시 전에 모든 구성 요소가 올바르게 작동하는지 확인했습니다. 이러한 자동화는 고품질을 유지하면서 릴리스 프로세스 속도를 높이는 데 도움이 되었습니다.
시각적 회귀 테스트: Relicx AI를 사용하여 다양한 애플리케이션에서 시각적 회귀를 자동으로 감지했습니다. AI 기능은 시각적 구성 요소를 스마트하게 식별하고 비교할 수 있습니다. 수동 절차 없이 실제 시각적 버그와 데이터 변경 사항을 확인할 수 있습니다.
디버깅을 위한 세션 재생: Relicx는 풍부한 세션 리플레이를 제공하여 개발자가 실제 사용자 세션을 보고 버그를 이해하고 문제를 해결할 수 있도록 합니다. 라이브 콘솔 로그와 오류 스택이 있어서 문제의 근본 원인에 대한 자세한 통찰력을 얻을 수 있었습니다.
테스트 케이스 생성을 위한 생성적 AI: 플랫폼은 AI를 활용하여 애플리케이션을 학습하고 관련 테스트 사례를 제안합니다. 저는 이를 테스트 적용 범위를 확장하고 실제 사용 시나리오에 맞게 테스트 사례를 조정하는 데 사용했습니다.

장점

테스트를 만드는 데 몇 분 밖에 걸리지 않습니다.
고급 비전 기술을 사용하여 다양한 시각적 구성 요소를 테스트합니다.
Relicx AI 모델과의 상호 작용은 SOC2 Type2 보안을 통해 보호됩니다.

단점

특정 환경에서 작업할 때 약간의 불안정성을 느꼈습니다.

가격:

다양한 Relicx 요금제에 대한 가격 옵션은 다음과 같습니다.

플랜	테스트 실행	가격
입문	250	$ 99 / 월
Bowman	1000	$ 299 / 월
Enterprise	관습	사용자 정의

반드시 참조하십시오 : Relicx는 모든 계획에 대해 무료 평가판을 제공합니다.

링크 : https://relicx.ai/

9) 순간적

Momentic은 개발자가 엔드투엔드 테스트를 빠르고 효율적으로 생성할 수 있도록 지원하는 로우 코드 AI 기반 테스트 플랫폼입니다. 이 AI 도구는 개발 가속화를 위해 CI/CD 워크플로와 원활하게 통합됩니다.

저는 시각적 비교, 테스트 생성, 주장 추론 및 요소 식별을 수행하기 위해 수동 개입 없이 이 AI 도구를 사용했습니다.

모멘틱

특징:

자연어 테스트 Descript이온: Momentic의 AI 기능 덕분에 사용자 흐름을 간단하고 평범한 영어로 쉽게 설명할 수 있었습니다. 복잡한 코딩 구조에 직면하지 않아도 되었습니다.
AI 기반 테스트 생성: Momentic을 사용하면 AI를 사용하여 자동으로 테스트 계획과 테스트 케이스를 만들 수 있었습니다. 나의 개입 없이도 높은 정확도의 테스트 케이스를 생성할 수 있었습니다.
엔드투엔드 테스트: 개발자는 Momentic의 강력한 기능을 사용하여 웹 애플리케이션의 엔드투엔드 테스트를 수행할 수 있습니다.
빈틈없는 통합: 이 플랫폼은 기존의 모든 개발 워크플로우와 원활하게 통합됩니다. 결과적으로 개발자는 테스트 주기를 원활하게 간소화할 수 있었습니다.
지속적인 테스트: Momentic은 지속적인 테스트를 지원하므로 개발자는 개발 주기 초기에 문제를 파악하고 기능을 더 빠르게 출시할 수 있습니다.
확장 가능한 테스트: 이 AI 테스트 도구는 다양한 환경에서 테스트 노력을 스마트하게 확장할 수 있습니다. 더 나은 정확성과 일관성 수준을 보장합니다.

장점

AI를 활용해 특정 목표에 대한 단계를 자동 생성할 수 있습니다.
저는 이 AI 도구를 사용하여 접근성 속성과 시각적 요소를 기반으로 요소를 찾았습니다.
Momentic은 기록된 상호작용을 기반으로 자동으로 테스트를 생성할 수 있습니다.

단점

크로스 플랫폼 테스트 개념은 아직 개발 단계에 있습니다.

가격:

데모를 예약한 후 영업 담당자에게 문의하여 다양한 계획과 가격에 대해 알아볼 수 있습니다.

링크 : https://momentic.ai/

AI 테스트 도구란 무엇입니까?

AI 테스트 도구는 소프트웨어 테스트 프로세스 인공지능의 도움으로. 이러한 도구는 수동 작업 없이 테스트 사례를 생성하고 유지 관리하는 데 도움이 됩니다. 그들은 기계 학습과 자가 치유 휴리스틱을 사용하여 테스트 사례의 오류를 감지하고 해결합니다.

생성적 AI 기반 테스트 도구는 어떻게 작동합니까?

생성적 AI 기반 테스트 도구는 LLM(대형 언어 모델) 및 GAN(생성적 적대 네트워크)의 이점을 활용하여 작동합니다. 이러한 AI 도구는 입력과 함께 다양한 테스트 시나리오를 자동으로 생성할 수 있습니다. 그들은 다양한 테스트와 그 결과를 관찰하여 버그나 관련 문제를 찾아냅니다. 따라서 오류를 수정하고 정확도 수준을 향상시킬 수 있는 최상의 솔루션을 제공합니다.

AI 테스트와 자동화 테스트

AI 기반 테스트와 자동화 테스트는 모두 하나의 이념을 공유합니다. 즉, 소프트웨어 테스트 프로세스의 전반적인 효율성과 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 그러나 각 프로세스는 몇 가지 주요 측면에서 다릅니다.

매개 변수	AI 테스트	자동화 테스트
범위 및 접근 방식	인공 지능과 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 테스트 사례를 자율적으로 생성하고, 잠재적 실패를 예측하고, 학습된 패턴에 따라 테스트 전략을 조정합니다.	사전 정의되고 특정 요구 사항을 기반으로 하는 반복적인 테스트 사례를 자동화하는 스크립트 작성이 포함됩니다. 테스트 실행을 위해 사람이 스크립트로 작성한 시나리오에 따라 다릅니다.
적응성	적응력이 뛰어나고 테스트 결과로부터 동적으로 학습하고 접근 방식을 수정할 수 있습니다. 테스트 케이스를 생성하기 위해 심층적인 프로그래밍이 필요하지 않습니다.	Less 테스터가 작성한 스크립트를 엄격하게 따르므로 적응성이 뛰어납니다. 테스트 케이스나 애플리케이션이 변경되면 수동으로 스크립트를 업데이트해야 합니다.
효율성	학습 기능으로 인해 버그를 식별하고 테스트 범위를 최적화하는 데 더 효율적일 수 있습니다. 또한 다양한 사용자 행동과 극단적인 사례를 시뮬레이션하는 기능도 제공합니다.	반복적이고 잘 정의된 테스트 사례에는 효율적이지만, 미리 프로그래밍해야 하는 복잡한 버그와 시나리오를 놓칠 수 있습니다.
유지보수	AI 시스템은 새로운 데이터를 기반으로 테스트 사례를 지속적으로 학습하고 업데이트하므로 장기적으로 유지 관리가 덜 필요합니다.	애플리케이션 UI 또는 로직 변경에 따라 테스트 스크립트를 업데이트하려면 정기적인 유지 관리가 필요합니다.
복잡성	수동으로 스크립팅하기 어려울 수 있는 복잡하고 동적인 데이터 중심 테스트 시나리오를 처리할 수 있습니다.	안정적이고 반복적인 작업에 가장 적합하지만 스크립팅에 큰 노력 없이는 매우 동적인 또는 복잡한 시나리오를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
인간 참여	테스트 유지관리 및 생성 중에 인간의 개입을 최소화하여 테스터가 핵심 전략에 집중할 수 있습니다.	테스트 사례와 인프라를 설계, 스크립트 및 유지 관리하려면 상당한 인적 노력이 필요합니다.

AI 테스트 도구에 대한 주요 보안 고려 사항

생성 AI 기반 테스트 도구를 선택할 때 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하고 데이터 보호를 위해 암호화를 사용하는지 확인하세요.

다단계 인증 및 역할 기반 권한을 통해 강력한 액세스 제어를 구현합니다.
저는 항상 완벽하게 암호화된 통신, 보안된 API 등의 기능을 갖춘 도구의 보안 및 암호화 방법을 살펴봅니다.
저는 강력한 데이터 처리와 안전한 스토리지 정책을 약속하는 AI 테스트 도구를 선택했습니다.
추가 보안을 위해 실시간 모니터링, 보안 감사 및 포괄적인 로깅을 보장하는 도구를 찾습니다.
저는 항상 적절한 지원 프로세스와 투명한 보고를 갖춘 사고 대응 계획과 함께 제공되는 도구를 찾으려고 노력합니다.

왜 우리를 신뢰합니까? 우리의 연구 방법론

우리는 도구의 기능, 자동화 기능 및 사용자 친화성을 신중하게 검토합니다. 우리의 연구 방법론은 다양한 도구에 대해 편견 없는 의견을 제공하기 위해 실시간 사용자 경험에 중점을 둡니다. 또한 도구를 검토할 때 최신 기술과 동향을 살펴봅니다. 이런 방식으로 우리가 검토한 도구의 신뢰성을 측정할 수 있습니다.

AI 기반 테스트 도구의 잠재적 위험

생성적 AI 기반 테스트 도구는 데이터 침해 및 보안 문제에 취약할 수 있습니다. AI는 비교적 새로운 개념이기 때문에 데이터 암호화가 100% 보장되지는 않습니다. 나는 때때로 이러한 도구 중 일부에서 생성된 부정확한 데이터를 발견했습니다. 또한 코드에서 몇 가지 잘못된 오류를 발견했습니다.

인공 지능 도구 개인 정보 보호 규정 준수 및 윤리 규정을 완전히 준수하지 않을 수 있습니다. 민감한 정보를 안전하게 관리하는 것 역시 일반적인 관심 분야입니다. 이러한 도구는 민감한 데이터를 처리할 때 신뢰할 수 없기 때문입니다. 때로는 의사결정 과정을 다룰 때 투명성이 부족할 수도 있습니다.

DevOps 및 Agile에서의 AI 테스트

저는 한때 AI 테스트 도구를 다음과 통합했습니다. 개발자 파이프라인과 Agile을 사용하여 결과를 확인합니다. 놀랍게도 소프트웨어 개발 프로세스의 유창성이 향상되는 것을 확인했습니다.

DevOps를 사용하면 이러한 AI 도구가 지속적인 통합 및 배포의 루프 내에서 테스트 프로세스를 수행할 수 있습니다(CI / CD) 파이프라인. 지원되는 Agile 방법 중 일부는 빠른 릴리스 주기, 지속적인 테스트 및 빠른 문제 식별입니다. 이러한 방법은 전체 소프트웨어 개발 프로세스의 전반적인 품질과 속도를 향상시키는 데 도움이 됩니다.

최종 평결 :

신뢰할 수 있는 AI 테스트 도구는 자동화와 정확성을 통해 전체 소프트웨어 개발 주기를 가속화할 수 있습니다. 위의 최종 후보 옵션 중에서 testRigor, BlinqIO 및 Roost.ai를 추천하고 싶습니다. 그 이유는 다음과 같습니다.

테스트엄격함: 일반 영어 지침으로 테스트 생성을 단순화하고 CI/CD 파이프라인과 원활하게 통합됩니다.
블린치오: 성능 테스트 시 실시간 분석에 적합합니다.
Roost.ai: 진화하는 코드베이스를 위해 AI를 사용하여 테스트 업데이트를 자동화합니다.

최고의 생성적 AI 테스트 도구

도구	주요 Gen AI 기능	CI/CD 통합	무료 트라이얼	(링크)
👍 테스트엄격함	엔드투엔드 QA를 위한 Gen AI 테스트 플랫폼입니다.	가능	데모 사용 가능	더 알아보기
👍 글로벌 앱 테스트	GenAI 테스트 플랫폼은 글로벌 또는 운영상 복잡한 테스트를 위한 이행입니다.	가능	개념 증명 가능(연간 계약 전)	더 알아보기
람다 테스트	AI 기반 테스트 조정 및 실행	가능	데모 사용 가능	더 알아보기
블린치오	SaaS 플랫폼으로서의 AI 자율 테스트	가능	가능	더 알아보기
Roost.ai	RoostGPT는 AI를 사용하여 매력적인 고품질 테스트를 자동으로 생성합니다.	가능	가능	더 알아보기

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