在軟件測試領域，這句話再貼切不過了。如果你是一名手動測試人員，你就會知道交付高質量結果的壓力，而且通常是在緊迫的期限和有限的資源內。

然而，在當今快節奏的軟件開發周期中，僅通過手動測試來滿足這些需求變得越來越具有挑戰性。自動化似乎是合乎邏輯的下一步，但編碼技能和持續的腳本維護等障礙可能會讓人望而生畏。

那么，最好的前進方式是什么？

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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腳本測試與 GenAI 驅動測試

長期以來，傳統的腳本測試一直是測試自動化的首選方法。這種方法需要創建高度具體的腳本，以代碼形式指定每個測試步驟。雖然腳本測試很有效，但它可能很死板，而且通常需要高級編碼技能。這種死板和維護負擔促使許多團隊探索替代方法。

近年來，低代碼測試工具已成為一種折中方案。這些工具允許測試人員以最少的編碼實現測試自動化，簡化測試創建和維護，同時仍需依賴一些技術知識。低代碼測試因其靈活性和可訪問性而廣受歡迎，為希望以較少編碼開銷實現自動化的測試人員提供了可行的解決方案。

現在，無代碼、GenAI 驅動的測試自動化正在進入市場，成為游戲規則的改變者，尤其是對于手動測試人員而言。這種方法完全消除了編碼要求，允許測試人員只需用通俗易懂的語言描述他們的意圖即可創建自動化測試。通過利用 AI 來解釋這些指令，無代碼測試可以輕松適應應用程序中的變化，最大限度地減少維護并擴大那些沒有編碼專業知識的人的可訪問性。

對于手動測試人員來說，這種向無代碼、GenAI 驅動的自動化的轉變提供了高度直觀且適應性強的解決方案，可以滿足現代應用程序快速發展的需求。

腳本測試示例

對于腳本測試，每個腳本都是具體的，提供有關采取什么操作、在哪里以及按什么順序執行的確切說明。例如，如果用通俗易懂的語言表達，登錄功能的基于代碼的測試腳本可能如下所示：

• 導航至登錄頁面
• 找到位置 X、Y 處的用戶名字段，然后輸入“TestUser”
• 找到位置A、B的密碼字段，輸入“password123”
• 找到并點擊位置C、D的登錄按鈕

每一步都很精確，詳細說明了每個元素的確切位置和要執行的操作。雖然這種僵化的方法對于穩定的應用程序來說效果很好，但當應用程序發生變化時，它很快就會成為負擔。即使是很小的改動——比如移動登錄按鈕——也需要更新腳本。

GenAI 驅動的測試示例

 對于 GenAI 驅動的測試，測試人員無需指定每個精確的操作或位置，只需描述他們想要的意圖。然后，AI 將該意圖解釋為可操作的步驟。例如，相同的登錄測試可以描述為：

• 使用用戶名“TestUser”和密碼“password123”登錄

這種方法并不關注特定的元素位置，而是定義測試需要完成的任務，而不規定每個步驟應如何執行。這使得 GenAI 驅動的測試靈活且能夠適應變化。只要核心功能保持不變，AI 就會根據布局變化進行調整，而無需修改測試。

推出 Reflect 和 SmartBear HaloAI：無代碼、AI 驅動的測試自動化

SmartBear Reflect是一款無代碼測試自動化工具，可讓手動測試人員輕松進行強大的 AI 驅動測試。通過利用 GenAI，Reflect 可承擔測試創建、執行和維護的繁重工作，讓您無需任何編碼技能即可專注于戰略測試。

使用 Reflect，您可以：

• 使用通俗易懂的語言創建自動化測試：用簡單的語句描述您的測試步驟，HaloAI 會為您生成測試用例
• 無縫執行測試：輕松將 Reflect 與CI/CD 管道集成，以簡化測試執行并保持順暢、連續的工作流程
• 立即適應應用程序變化：HaloAI 可適應應用程序界面的變化，減少測試維護并騰出更多時間進行戰略測試

為什么 GenAI 驅動的自動化值得探索

根據 IDC 的《FutureScape：2024 年全球開發者和 DevOps 預測》報告，到 2028 年，基于 GenAI 的工具將能夠編寫 80% 的軟件測試。這一轉變預計將顯著減少對手動測試的需求，并帶來測試覆蓋率、軟件可用性和代碼質量的重大改進。

借助人工智能，測試可以執行得更快、覆蓋更多場景、產生更少的錯誤，從而帶來更高質量的應用程序、更快的發布周期和更低的測試成本。

然而，人工智能并不能取代手動測試，而是增強了手動測試。人工測試人員對于設定需求、理解復雜流程和確保人工智能有效仍然至關重要。作為應用程序需求的真相來源，人工測試人員提供了人工智能準確執行所依賴的洞察力。

測試領域正在發生變化，而 GenAI 驅動的自動化技術處于最前沿。對于手動測試人員來說，它為自動化提供了橋梁，無需陡峭的學習曲線，使其比以往任何時候都更容易實現。

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