測試自動化
三波浪潮接踵而來:
第一波第乙個浪潮中充滿了一些老式的**商工具，如winrunner，silk test和qtp。在我看來，這些解決方案開創了這一切，並為未來的測試自動化創新如selenium奠定了基礎。
第二波但是，真相被告知 - 在他們認為沒有人在傾聽的安靜時期 - 你可以聽到測試人員竊竊私語與他們對**商工具所做的相同的詛咒：片狀測試和維護使他們瘋狂。
目前的熱門話題圍繞著ai和機器學習。實際上，在最近的一次google會議上，ceo sundar pichai表示：「我們正在從移動優先轉向人工智慧優先的世界。 」
這裡有七個更新的「ai」工具，我認為這將帶我們進入下乙個測試自動化階段 - 第三波浪潮。（另外，請檢視 automation guild online會議， 了解我們在ai測試自動化方面的一些非常棒的會議，您還將有機會向本文提到的許多**商提問
第三波這裡只是我見過的第三波自動化工具中的一小部分。這個軟體的主要功能之一就是它們中的許多都是利用機器學習和ai輔助技術。
saucelabs
testim
sealights
test.ai
mabl
retest
當我第一次聽說視覺驗證測試，它使用乙個複雜的演算法來排除應用程式中的潛在錯誤，而沒有明確地呼叫所有的元素，我認為它必須是bs
該演算法是完全適應性的，我只能想象他們將把技術作為ai，機器學習進一步發展。
可能的ai型別特徵：
利用基於ml / ai的自動維護（能夠將來自不同頁面/瀏覽器/裝置的類似變化組合在一起）
修改他們的比較演算法，以便能夠辨別哪些變化是有意義的/顯著的
能夠自動理解哪些更改更可能是錯誤與期望的更改並優先考慮差異
很多這樣的事情在實踐中看起來還為時過早，但是看一下路線圖會給你乙個ai測試工具公司的發展藍圖。
sauce labs
當然， sauce labs 是基於雲計算測試自動化領域的第一批玩家之一，但是他們目前所擁有的所有資料都可以充分利用機器學習，並有一些很好並且獨特的見解。
在2023年的saucecon會議上,首席執行官查爾斯·拉姆齊（charles ramsey）展示了一張幻燈片，展示了我們如何從大型機一直到物聯網，以及人工智慧，機器學習和深度學習等。
查爾斯認為，在測試中，使用已知的模式匹配和不同的ai技術是非常有用的。
這讓我想到了sauce labs 每天執行超過一百五十次的測試，他們有乙個虛擬的寶庫資料，可以用來幫助他們的客戶成為更好的測試者。
我們絕對可以預見sauce會在分析中增加更多的智慧型，這將主動幫助客戶改進測試自動化。
testim
testim試圖利用機器學習來加快編寫，執行和最重要的是維護自動化測試。他們的目標是幫助你開始相信你的測試。
testim專注於減少您的flaky tests和測試維護，他們認為這是大多數組織面臨的最重大挑戰之一。
testim聯合創始人oren rubin在最近的一次testtalks採訪中提到，該公司的主要目標是幫助解放測試自動化與開發人員的專有領域，並使其足夠簡
單，讓團隊中的任何人都可以建立。在與oren交談之後，我了解到testim正在實現這一目標。
sealights
sealights是乙個基於雲的平台。我們都知道，開發人員和qa，無論是管理人員還是工程師，現在都非常忙於使用ci和cd的做法，他們頻繁發布，沒有足夠的時間多次測試整個應用程式。
這是sealights創立的主要原因之一。
用他們的機器學習技術分析你的**和對它的測試，它可以讓你確切地知道你的測試覆蓋了什麼，什麼不是。但是當sealights說「測試」時，它們不僅僅意味著單元測試; 他們的意思是任何一種測試，從功能，手冊，效能，你的名字。
「質量風險」甚至可以提供更令人興奮的見解，因為它將使用者的努力集中在重要的事情上，讓他或她知道上乙個版本中沒有經過測試的檔案/方法/乙個特定的測試型別（或任何測試型別）。一旦你知道了，你可以很容易地確保未經測試的**在進行之前不會達到生產，至少是最少的驗證。
當我們走向ci / cd時，儀表板變得至關重要。
如果您像大多數公司一樣，今天的一切都在您的ci / cd中，但是這些資料通常不可見或不可用於您的團隊使用。
sealights可以輕鬆建立每個人都能看到的高質量儀表板。因此，對於每乙個構建，你將能夠理解被測試的是什麼，狀態和覆蓋是什麼，以及是否正在改善，減少或有質量缺陷。
test.ai
ai在任何應用程式中動態地識別螢幕和元素，並自動驅動您的應用程式執行測試用例。
足夠聰明的知道，如果某個元素發生了變化，就可以隨時調整和識別，而不必進行任何手動更改。這個工具還處於測試階段，但是jason被我偷偷摸摸了一下。
我很高興能夠更多地了解它以及所有這些測試工具的潛力。
mabl
mabl與test.ai類似。mabl由一群前google雇員開始，針對您的應用程式或**進行功能測試。在mabl術語中，您可以「訓練」測試來與應用程式進行互動。錄製完成後，訓練有素的測試將在預定的時間內執行並提醒您。
消除flaky tests- 與其他基於ai的測試自動化工具一樣，mabl可自動檢測應用程式的元素是否已更改，並動態更新測試以補償這些更改。
mabl可以連續比較測試結果和測試歷史，以快速檢測變化和回歸，從而獲得更穩定的版本。
mabl可幫助快速識別和發現問題，在您影響客戶之前提醒您可能產生的影響。
使用人工智慧猴子來自動測試您的應用程式。retest就是這樣做的。
retest
retest聲稱與其他測試自動化工具不同，因為它是專門為測試人員設計的。
它也**於人工智慧研究專案，所以它試圖將人工智慧智慧型融入到他們的工具中，從而有效地消除了使用者擁有任何程式設計技能的需求。
它們像這個列表上的其他工具一樣，也避免了在建立指令碼時選擇元素id來處理。重新測試也會自動處理等待時間。
如果你想嘗試retest，他們提供了乙個很好的一步一步的演示文章。
addon
endtest
ghostinspector
testcraft
人工智慧/機器學習只是炒作？
顯然，人工智慧/機器學習是當前測試行業使用的最新流行詞。但是這是真的，還是只是炒作？
只有時間才能確定第三波是否會最終實現所有人都可靠，易於維護的測試自動化的承諾。
讓我知道你的經驗是什麼與這些或任何其他工具，你認為是ai測試自動化的第三波的一部分。
另外，請檢視automation guild online會議，了解ai測試自動化方面的一些非常棒的會議。您還將有機會向本文中提到的許多**商提問
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