Nyereség:
- Képes a követelményeket és az elfogadási kritériumokat átfogó tesztesetekké alakítani olyan technikákkal, mint az ekvivalencia osztályok, határérték-elemzés és döntési táblázatok, mesterséges intelligencia támogatásával
- Pozitív, negatív és szélsőséges esetforgatókönyvek külön-külön történő előállítására és a mesterséges intelligencia által kihagyott szélsőséges esetek termékinformációkkal való kiegészítésére
- Lehetőség a nyomon követhetőség megteremtésére, valamint a lefedettségi hiányosságok és a szükségtelen felfúvódás megszüntetésére a tesztesetek és az elfogadási kritériumok összekapcsolásával
A tesztelő munkája gyakran ezzel az üres lappal kezdődik: van egy követelménye ("a felhasználónak tudnia kell visszaállítani a jelszavát"), és ezt az egyetlen mondatot több tucat konkrét ellenőrzéssé kell alakítania, amelyek bebizonyítják, hogy a szoftver valóban megfelelően működik. Ezt az átalakítást teszttervezésnek nevezzük. Kulcsfontosságú a tesztforgatókönyv – egy magas szintű célkitűzés, amely leírja, hogy mit kell tesztelni – és a teszteset – egy olyan végrehajtható egység közötti különbség ismeretében, amely konkrét lépésekkel, bevitellel és várható eredménnyel részletezi a forgatókönyvet. A mesterséges intelligencia (AI) pontosan ezt az üres lap pillanatát gyorsítja fel: egyetlen követelményt másodpercek alatt több tucat forgatókönyv-vázlattá alakít. De ne feledje – a mesterséges intelligencia megismétli, milyen helyzetekre gondolhat; Termékismeretével Ön választja ki, mely helyzetek az igazán fontosak.
Ebben az egységben lépésről lépésre megtanulhatja, hogyan alakíthat egy követelményt átfogó, de zűrzavartól mentes tesztcsomaggá AI-támogatással.
Lépésről lépésre: a követelménytől a tesztkészletig
1. lépés – Tisztázza a követelményt. Gyűjtsd össze az elfogadási kritériumokat (feltételeket, amelyeknek egy munkának meg kell felelnie ahhoz, hogy „elvégzettnek” lehessen tekinteni), mielőtt megadná az MI-nek a nyers követelményt. "A jelszót vissza kell állítani" nem elég; Az olyan szabályok, mint a "reset link érvényessége 30 percig", "ugyanaz a jelszó nem használható fel újra" a valódi teszt forrása.
2. lépés – Vizsgálati technikák alkalmazása. Ne csak azt mondd, hogy „írj forgatókönyvet” az AI-ról; Kérjen klasszikus teszttervezési technikákat név szerint:
- Ekvivalencia osztályok (ekvivalencia particionálás): A bemenetek felosztása olyan csoportokra, amelyek várhatóan ugyanazt a viselkedést produkálják. Például az életkor mezőben az „érvényes tartomány”, a „túl kicsi” és a „túl nagy” osztályok; Minden osztályból elegendő egy példát tesztelni.
- Határérték-elemzés: Küszöbértékek tesztelése azon alapul, hogy a legtöbb hiba a határokon fordul elő. Ez olyan, mintha a 17-es, 18-as, 19-es évet külön tesztelné a 18 éves korhatárhoz.
- Döntési táblázat: Több feltétel kombinációinak táblázata és az egyes kombinációk várható kimenetele.
- Állapotátmenet: A rendszer állapotból állapotba való átmeneteinek tesztelése (például megrendelés: létrehozva → fizetett → szállítva) és érvénytelen átmenetek tesztelése.
3. lépés – Különítse el a pozitív, negatív és élállapotokat. Kérjen pozitív tesztet (várható eredmény helyes bevitellel), negatív tesztet (megfelelő hiba érvénytelen bevitellel) és szélső esetet – határeseteket vagy szokatlan eseteket. A mesterséges intelligencia általában a pozitívumot hangsúlyozza; A negatív és szélső esetek hiányosak, hacsak nem kéri kifejezetten.
4. lépés – Rögzítse a fontossági sorrendet és metssze meg. Az AI 60 forgatókönyvet tud generálni; Nem mindegyik egyforma értékű. Részesítse előnyben a magas kockázattal járókat (pénz, biztonság, adatvesztés), és kombinálja azokat, amelyek ismétlődőek.
Tipp: Küldjön külön kérelmet az AI-nak, mondván: "generáljon 5 elképzelhetetlen éles esetet ebből a követelményből". Az AI legértékesebb hozzájárulása az, hogy gyakran emlékeztet olyan rendkívüli helyzetekre, amelyeket figyelmen kívül hagyott.
Gyenge felszólítás / Erős felszólítás
Gyenge: "Írjon teszteseteket a jelszó-visszaállításhoz."
Erős: "Tesztesetek generálása a "jelszó visszaállítása" funkcióhoz a következő elfogadási feltételekkel: link 30 percig érvényes, egyszeri használat, az utolsó 3 jelszó nem használható fel újra, a fiók 15 percre zárolva van 5 helytelen próbálkozás után. Alkalmazza az ekvivalenciaosztályokat és a határérték-elemzést. Adjon meg minden pozitív, negatív és szélső esetet külön-külön, várt eredményekhez, adatokhoz, kapcsolódó teszteredményekhez, adatokhoz. elfogadási kritériumok kiemelése biztonsági/zárolási forgatókönyvek.
Erőteljes felszólítás; Szabályokat, technikákat, kimeneti formátumot és prioritási sorrendet ad meg. Így az AI végrehajtható és nyomon követhető teszteseteket készít, nem dekoratívakat.
Teszteset kimeneti formátuma
Kérjen olyan strukturált formátumot, amely közvetlenül importálható csapata tesztkezelő eszközébe (pl. TestRail, Zephyr, Xray). Az alábbi táblázat egy jó teszteset összetevőit mutatja be:
területen
Leírás
példa
ID
egyedi azonosító
TC-PWD-014
Cím
rövid célja
A lejárt link elutasításra kerül
előfeltétele
A vizsgálat előtti állapot szükséges
A visszaállítási hivatkozás 31 perce jött létre
lépéseket
Szekvenciális műveletek
1. Kattintson a hivatkozásra 2. Adja meg az új jelszót
vizsgálati adatok
Használt konkrét értékek
régi link, új jelszó "Abc!2345"
várható eredmény
Ellenőrizendő viselkedés
"Link lejárt" hiba, a jelszó nem változik
Elfogadási feltételek
nyomon követhetőségi link
AK-3: a link 30 percig érvényes
prioritás
Kockázati szint
magas
Négy másolható sablon
1) Technikai alapú forgatókönyvkészítés:
Az Ön szerepköre: vezető teszttervező.Tesztesetek generálása a következőhöz: [szolgáltatás és elfogadási feltételek].Alkalmazás: egyenértékűségi osztályok, töréspont-elemzés, döntési táblázat.Kimenetet biztosít 3 csoportban: Pozitív / Negatív / Éleset.Minden eset: azonosító, előfeltétel, lépések, tesztadatok, várt eredmény, kapcsolódó elfogadási feltételek, prioritás (Magas/Közepes/Alacsony).
2) Edge case hunter:
Soroljon fel 10 általában figyelmen kívül hagyott éles esetet a következő szolgáltatáshoz: [szolgáltatás]. Írd le egy mondatban, hogy miért kockázatos mindegyiknél! Gondoljon az olyan tengelyekre, mint az üres/null, túl hosszú bevitel, párhuzamosság, időtúllépés, formázási hibák, Unicode/emoji, negatív/nulla, hálózati leállás.
3) Döntési táblázat előállítása:
Hozzon létre döntési táblát a következő üzleti szabályhoz: [szabályok].Oszlopok: feltételkombinációk; sorok: minden feltétel és várt művelet. Jelölje meg az elérhetetlen vagy egymással ütköző kombinációkat. Ezután javasoljon egy tesztesetet minden kombinációhoz.
4) Nyomon követhetőség ellenőrzése:
Adott az alábbi elfogadási feltételek listája és a következő tesztesetek:[kritériumok] / [esetek]. Mutassa meg táblázatos formában, hogy NINCS teszteset mely elfogadási kritériumoknak felel meg (lefedettségi rés), és mely esetekre nem felel meg semmilyen kritérium (redundáns eset).
három mini tok
1. eset – Élállapotok értéke. Egy fintech csapat szakértője 18 szkriptet írt a pénzátutalási funkcióhoz. A mesterséges intelligencia esetében az „edge case hunter” sablont alkalmazta; A mesterséges intelligencia emlékeztetett arra a helyzetre, amikor "ugyanaz az egyenleg átvitele két eszközről egyidejűleg" (egyidejűség). Amikor ezt a forgatókönyvet tesztelték, kettős kiadási sebezhetőséget találtak, és az életbe lépés előtt bezárták. Egyetlen peremhelyzet megakadályozta az esetleges hat számjegyű veszteséget.
2. eset – A dudor levágása. Egy csapat az MI-vel elkészítette a tagsági űrlap forgatókönyvét, és 74 eset érkezett be. A nyomon követhetőségi sablon futtatása során kiderült, hogy 74 eset csak 9 elfogadási kritériumnak felel meg, és sok esetben ugyanazt az ekvivalenciaosztályt tesztelték újra. A készlet 74-ről 23 jelentős esetre csökkent; futási ideje 68%-kal csökkent, a lefedettség nem csökkent.
3. eset – Téves feltételezés. Az AI azt javasolta, hogy teszteljék az érvénytelen dátumokat, például a „február 31.” dátummezőt, de nem tudta, hogy a csapat által használt naptári összetevő már blokkolta ezt. A szakértő a mesterséges intelligencia által előállított 6 dátum-forgatókönyv közül 4-et megszüntetett, mint szükségtelent a termékkel összefüggésben. AI által generált lehetőségek; termékinformációkat választott ki.
Gyakori hibák
- Szkript kérése elfogadási feltételek megadása nélkül. Anélkül, hogy tudná, mi az igaz, az AI felületes forgatókönyveket állít elő, amelyek gyakran figyelmen kívül hagyják a valós kockázatot.
- Csak meg kell elégedni a pozitív tesztekkel. Kifejezetten nem kíván negatív és éles eseteket. Gyakran itt vannak a hibák.
- Elfogadni azt, ami előállított, olyannak, amilyen. Elfelejti, hogy az AI nem ismeri a termékkörnyezetet, és szükségtelen vagy lehetetlen forgatókönyveket hagy a forgatáson.
- A nyomon követhetőség megkerülése. Az esetek nem kapcsolódnak az elfogadási kritériumokhoz; ennek eredményeként nem látható, hogy melyik kritériumot nem tesztelték (lefedettségi rés).
- Mennyiségi tévedés. Boldognak lenni, mert "60 forgatókönyvet adtak ki". Az érték nem a számban van, hanem a kockázatot lefedő terjedelemben.
Összefoglalva
A teszttervezés egy egymondatos követelmény konkrét, végrehajtható esetekre való lefordításáról szól, amelyek bizonyítják a szoftver helyességét. Az AI nagymértékben felgyorsítja ezt az átalakítást: átfogó tervrajzokat készít, ha elfogadási kritériumokat, klasszikus tesztelési technikákat (ekvivalenciaosztályok, töréspont, döntési táblázat, állapotátmenet) és egyértelmű kimeneti formátumot ad meg. A mesterséges intelligencia azonban elfogult a pozitívum felé, nem ismeri a termékkörnyezetet, és szükségtelen felfúvódást okozhat. Az Ön feladata a negatív és szélsőséges esetek kifejezett kérése, a nyomon követhetőség megteremtése, a kockázatok szerinti rangsorolás és a metszés.
Pályázati feladat
Válasszon egy funkciót saját projektjéből, és írja le az elfogadási feltételeket. A mesterséges intelligencia generáljon teszteseteket a „technika-alapú forgatókönyv-generálás” sablon segítségével. Ezután alkalmazza az „edge case hunter” és a „traceability check” sablonokat. Ennek eredményeként: (1) adjon hozzá legalább 3 szélső esetet, amelyet az AI kihagy, (2) vágja le azokat az eseteket, amelyek nem kapcsolódnak semmilyen elfogadási feltételhez, (3) írjon új eseteket, ha bármilyen elfogadási feltétel teszteletlenül maradt. Öntse a végső készletet egy táblázatba.
ellenőrző lista
- [ ] Szkript kérése előtt tisztáztam az elfogadási feltételeket.
- [ ] Az ekvivalenciaosztályokat és a határérték-elemzést név szerint kértem YZ-től.
- [ ] Külön-külön generáltam pozitív, negatív és élállapotokat.
- [ ] Minden tesztesethez kötöttem egy elfogadási kritériumot (nyomon követhetőség).
- [ ] A táblázattal ellenőriztem a hatókör rést és a felesleges eseteket.
- [ ] A kockázat alapján rangsoroltam, és megmetszettem a duzzadt halmazt.