TestComplete?是一款自動化UI測試工具，這款工具目前在全球范圍內被廣泛應用于進行桌面、移動和Web應用的自動化測試。

TestComplete?集成了一種精心設計的自動化引擎，可以自動記錄和回放用戶的操作，方便用戶進行UI（用戶界面）測試，該工具提供了腳本和圖形化界面操作支持。

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在當今快節奏的軟件開發環境中，AI 與 DevOps 的集成徹底改變了團隊進行測試的方式。事實證明，AI（尤其是 GenAI）改變了游戲規則，為軟件測試流程提供了前所未有的效率和準確性。通過自動執行重復任務并提供可操作的見解，AI 不僅可以提高軟件質量，還可以加快部署周期。

GenAI 在測試領域的發展和影響

傳統的軟件測試方法（例如手動回歸測試）既耗時又容易出錯。從這些方法轉向人工智能驅動的自動化始于 Selenium 等工具，這些工具需要大量的編碼和維護。隨著軟件開發的加速，對高效可靠的測試方法的需求變得至關重要。人工智能現在提供先進的自動化，可提高效率和準確性。

人工智能驅動的自動化取代了重復的手動測試，讓測試人員可以專注于創造性和復雜的任務。這最終提高了軟件質量。GenAI 使用先進的算法來復制人類行為并預測問題，確保更廣泛的測試覆蓋范圍并減少錯誤。GenAI 的自我修復功能會在應用程序發生變化時自動調整測試，從而減少維護工作量并確保測試在一段時間內保持有效。

GenAI 在自然語言測試創建方面也表現出色。測試人員可以用簡單的英語描述操作，而 AI 可以準確執行這些操作，無論應用程序如何變化。例如，無論按鈕的位置或屬性如何變化，AI 都可以理解并準確執行“單擊登錄按鈕”之類的命令。這簡化了測試創建并增強了穩健性。

GenAI 在測試方面的優勢顯而易見：提高效率、減少錯誤和全面覆蓋測試范圍。通過自動化日常任務并適應變化，GenAI 使測試人員能夠專注于戰略質量保證。軟件測試的這種轉變是行業的持久變化。

AI 在 DevOps 中的作用

將 AI 集成到 DevOps 流程中將帶來翻天覆地的變化，顯著提高軟件開發和運營的效率和效果。AI 驅動的自動化接管了重復且耗時的任務，讓開發人員和測試人員可以專注于更復雜、更高價值的活動。

AI 通過加速部署周期和確保一致的軟件質量來改善 DevOps 工作流程。由 AI 驅動的自動化測試可以快速識別和解決問題，從而減少花在手動測試和調試上的時間。這可以加快發布速度并實現更敏捷的開發流程。

另一個主要好處是人工智能能夠分析大量數據，并在問題發生之前預測到它們。它可以幫助團隊在開發周期的早期識別性能瓶頸、安全漏洞和其他問題，從而避免后期進行昂貴且耗時的修復。

此外，AI 集成增強了開發和運營團隊之間的協作。通過提供實時洞察和可操作數據，AI 使團隊能夠快速做出明智的決策，確保工作流程更順暢、更高效。

DevOps 中 AI 的新興趨勢

在持續進步和行業趨勢的推動下，AI 在軟件測試和 DevOps 中的未來前景一片光明。一個關鍵趨勢是多模態 AI 的采用日益廣泛，它集成了多種數據類型，例如文本、圖像和視頻。這創造了更全面、更智能的測試解決方案。這一進步使 AI 能夠像人類測試員一樣與應用程序交互，從而提高準確性和可靠性。

另一個新興趨勢是人工智能在軟件開發生命周期各個階段的廣泛應用。除了功能測試之外，人工智能還將影響性能測試、安全測試和合規性等領域。例如，人工智能可以實時分析性能指標，預測潛在瓶頸，并在影響最終用戶之前提出優化建議。同樣，人工智能驅動的安全測試可以比傳統方法更有效地識別漏洞。

對于希望保持競爭力的組織來說，及時了解這些趨勢至關重要。隨著人工智能技術的發展，它將提供更復雜的工具和技術，可以進一步簡化工作流程并提高軟件質量。適應這些變化需要持續的教育，并愿意將新技術融入現有流程。

人工智能測試的實際應用

Zephyr Scale?配備 Reflect 和 SmartBear HaloAI，大大簡化了測試流程。Zephyr Scale?是 Jira 中一款強大的測試管理工具，可高效管理測試用例，而 HaloAI 則利用 GenAI 直接在 Zephyr Scale 中自動執行手動測試。

通過集成，測試人員只需單擊一下即可將手動測試用例轉換為自動化測試用例。通過用簡單的英語描述測試步驟，HaloAI 可以準確地解釋和執行它們，從而減少測試創建和維護所需的時間和精力。從手動測試到自動化測試的轉變確保了更廣泛的測試覆蓋范圍和更高的可靠性。

隨著人工智能技術的進步，其在 DevOps 中的作用將不斷擴大，帶來更大的好處。采用這些創新可以讓組織保持競爭力，確保高質量的軟件和更快的交付。