Wie Sie ChatGPT zur Verbesserung automatisierter Tests nutzen können

Künstliche Intelligenz revolutioniert die Art und Weise, wie wir arbeiten, und ChatGPT entwickelt sich zu einem Schlüsselakteur dieser Transformation.

Dieser von OpenAI entwickelte KI-Assistent zeigt beeindruckende Fähigkeiten beim Verstehen und Erzeugen natürlicher Sprache, aber auch bei der Produktion von Computercode.

In diesem Artikel sehen wir uns an , wie ChatGPT dazu beitragen kann, automatisierte Tests zu verbessern, um Fehler schneller zu finden, die Stabilität von Funktionen zu erhöhen und Entwicklungszyklen zu beschleunigen.

Automatisierte Tests und ihre Herausforderungen verstehen

Automatisierte Tests stellen einen systematischen Ansatz dar, um zu überprüfen, ob eine Software richtig funktioniert. Bei dieser Methode werden vorgefertigte Skripte ausgeführt, die Benutzerinteraktionen simulieren und die erwarteten Ergebnisse überprüfen.

Ein erfolgreicher Test stellt sicher, dass jede Funktionalität den festgelegten Spezifikationen entspricht.

Herausforderungen bei der Erstellung und Pflege von Testskripten 

Technische Komplexität: Die Skripte müssen sich an verschiedene Konfigurationen und Umgebungen anpassen.

Anfälligkeit von Tests: Änderungen an der Benutzeroberfläche können bestehende Skripte schnell ungültig machen.

Unvollständige Abdeckung: Einige kritische Szenarien werden möglicherweise übersehen oder falsch eingeschätzt.

Die Auswirkungen menschlicher Fehler auf die Qualität von Tests

Menschliche Fehler wirken sich erheblich auf die Qualität der Tests aus. Zum Beispiel kann ein müder Entwickler :

• Auslassen von wichtigen Testfällen
• die erhaltenen Ergebnisse falsch interpretieren
• Fehler in die Skripte selbst einbringen
  

Die Bedeutung der Standardisierung von Testpraktiken

Die Standardisierung der Testpraktiken hilft, diese Risiken zu verringern, beseitigt sie aber nicht vollständig.

Die Teams müssen ständig die Geschwindigkeit der Ausführung mit der notwendigen Gründlichkeit ausbalancieren, um ein optimales Qualitätsniveau aufrechtzuerhalten.

Die Investition, die für die Testautomatisierung erforderlich ist

Die Automatisierung von Tests erfordert eine hohe Anfangsinvestition an Zeit und Ressourcen.

Diese kritische Phase erfordert eine sorgfältige Planung, um die vorrangigen Szenarien zu ermitteln und eine skalierbare Testarchitektur zu entwerfen.

Die Integration von ChatGPT in Testprozesse eröffnet neue Möglichkeiten 

Für Entwicklungsteams stellt die Verbindung von KI und Testautomatisierung eine große Chance dar, ihre Prozesse zu optimieren.

Entwickler können sich auf Aufgaben mit höherem Mehrwert konzentrieren, während ChatGPT die sich wiederholenden und zeitraubenden Aspekte der Testerstellung übernimmt.

Die überzeugendsten Vorteile liegen in der :

• Automatische Generierung relevanter Testskripte
• Deutliche Verkürzung der Entwicklungszeit
• Verbesserung der Testabdeckung
• Weniger menschliche Fehler im Code
  

Wie ChatGPT die Generierung von Testskripten revolutioniert 

Vereinfachte Erstellung von Skripten

ChatGPT zeichnet sich bei der Erstellung von Testskripten aus, indem es Lösungen anbietet, die auf spezielle Bedürfnisse zugeschnitten sind. Beschreiben Sie einfach in natürlicher Sprache das gewünschte Verhalten und Sie erhalten ein funktionierendes Skript.

Um beispielsweise ein Anmeldeformular zu testen, generiert ChatGPT sofort Szenarien für die Validierung von Feldern, einschließlich Grenzfällen und Fehlersituationen.

Erweiterte Verwaltung von regulären Ausdrücken

Angesichts komplexer Patterns wie der Validierung von E-Mails oder internationalen Telefonnummern bietet die KI optimierte und dokumentierte Regex.

Für Datumsformate erstellt ChatGPT Ausdrücke, die an die verschiedenen internationalen Standards(ISO 8601, lokale Formate) angepasst sind.

Deutliche Produktivitätssteigerungen im Dauerbetrieb

Die Stärke von ChatGPT liegt in seiner Fähigkeit, aus den vorgenommenen Korrekturen zu lernen.

Jede Interaktion verbessert die Qualität der erstellten Skripte, wodurch ein tugendhafter Kreislauf der ständigen Optimierung entsteht.

Unterstützung bei der Entwicklung durch ChatGPT

Die KI versteht die technischen Besonderheiten der verschiedenen Testframeworks und passt ihre Vorschläge entsprechend an.

Unit-Tests

Für Unit-Tests kann ChatGPT :

• Eine bestimmte Funktion analysieren und relevante Testszenarien vorschlagen.
• Identifizieren Sie Grenzfälle, die getestet werden sollen.
• Generieren Sie realistische Testdaten.
• Assertionen logisch strukturieren.
  

API-Tests

Im Bereich der API-Tests zeichnet sich die KI aus durch :

• Erstellen Sie komplexe HTTP-Anfragen.
• Definieren Sie geeignete JSON-Payloads.
• Einrichten von Antwortvalidierungen.
• Verwalten Sie die verschiedenen Statuscodes.
  

Um beispielsweise eine API für die Benutzerverwaltung zu testen, beschreiben Sie die Funktionen einfach an Python GPT.

Hier ein Beispiel für einen von ChatGPT erzeugten Code :

def test_create_user(): payload = { "nom": "Dupont", "email": "dupont@example.com", "role": "admin" } response = api.post("/users", json=payload) assert response.status_code == 201 assert response.json()["email"] == payload["email"]

Dadurch können sich die Entwickler auf die Optimierung der Tests konzentrieren, anstatt sie ursprünglich zu schreiben.

Die Wartung wird einfacher und erleichtert eine bessere Abdeckung der Anwendungsfälle.

Qualitative Verbesserung des Codes durch KI in Kombination mit statischer Analyse 

Die Integration von ChatGPT mit statischen Analysetools wie Parasoft schafft eine starke Synergie für die Codequalität.

Diese Kombination ermöglicht es, potenzielle Probleme schon vor der Durchführung von Tests zu erkennen und zu beheben.

Die statische Analyse: eine genaue Untersuchung des Codes

Die statische Analyse untersucht den Quellcode auf :

• Sicherheitsschwachstellen
• Probleme mit der Leistung
• Verstöße gegen die gute Kodierungspraxis
• Subtile Syntaxfehler
  

ChatGPT: Der intelligente Assistent mit Korrekturvorschlägen

ChatGPT analysiert die erstellten Berichte und schlägt geeignete Korrekturen vor.

Beispielsweise schlägt die KI angesichts eines erkannten Speicherlecks automatisch den passenden Patchcode vor :

java // Problematischer Anfangscode File file = new File("test.txt"); FileInputStream stream = new FileInputStream(file);

// Correction suggérée par ChatGPT try (FileInputStream stream = new FileInputStream(file)) { // Utilisation de la ressource }

Die greifbaren Vorteile dieses dualen Ansatzes

• Weniger Zeit für das Beheben von Fehlern
• Verbesserung der Gesamtqualität des Codes
• Standardisierung von Entwicklungspraktiken

Durch die frühzeitige Erkennung von Problemen kann verhindert werden, dass sie sich in der Produktionsumgebung ausbreiten.

So können sich die Entwickler auf die Verbesserung der Funktionalität konzentrieren, anstatt Fehler zu beheben.

Erweiterte Automatisierung in Datenbanken mit ChatGPT

Die Integration von ChatGPT in das Testen von Datenbanken bringt eine neue Dimension der Prozessautomatisierung. 

Erstellen von Tabellen und Laden von Daten

Das Erstellen von Tabellen und das Laden von Daten sind entscheidende Schritte beim Testen von Datenbanken.

ChatGPT kann SQL-Skripte generieren, die auf diese Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Zum Beispiel:

sql CREATE TABLE Benutzer ( id INT PRIMARY KEY, nachname VARCHAR(50), anmeldedatum DATE );

INSERT INTO Benutzer VALUES (1, 'Müller', '2023-01-15');

Generierung komplexer SQL-Abfragen

Die KI kann verschiedene Testszenarien erstellen, die mehrere Joins, Unterabfragen oder ausgeklügelte Aggregationen beinhalten.

Mit diesen Abfragen wird getestet :

• Leistung unter Belastung
• Die Integrität der Daten
• Grenzfälle und Ausnahmen
  

Rolle von Datenbankexperten

Die menschliche Aufsicht bleibt unerlässlich, um die Relevanz der erzeugten Tests zu gewährleisten.

Die Datenbankexperten müssen die Konsistenz der vorgeschlagenen Szenarien validieren, die Parameter je nach Kontext anpassen und die Abdeckung kritischer Fälle überprüfen.

Dieser hybride Ansatz, der künstliche Intelligenz mit menschlichem Fachwissen verbindet, optimiert die Qualität der Tests und verkürzt gleichzeitig die Entwicklungszeit erheblich.

ChatGPT in Kombination mit einem Tool wie Mr Suricate nutzen: Fallbeispiel

Mr Suricate ist eine No-Code-Lösung für die Testautomatisierung.

Seine intuitive Plattform ermöglicht es Teams, automatisierte Tests zu erstellen und zu verwalten, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.

Die Integration von ChatGPT in Mr Suricate optimiert den Testprozess auf mehrere Arten:

Erstellung von Testszenarien: ChatGPT analysiert die funktionalen Spezifikationen und schlägt relevante Testszenarien direkt in der Mr Suricate vor.

Optimierung der User Journeys: Die KI identifiziert kritische Pfade und schlägt Verbesserungen für eine optimale Testabdeckung vor.

Generierung von Testdaten: ChatGPT erstellt realistische Datensätze, die auf spezifische Testfälle zugeschnitten sind.

Ein konkretes Beispiel: Testen eines Anmeldeformulars

• ChatGPT erzeugt automatisch verschiedene Benutzerprofile mit konsistenten Daten.
• Mr Suricate führt diese Szenarien dann ohne technische Eingriffe aus.

Diese Synergie zwischen Mr Suricate und ChatGPT ermöglicht es den nicht-technischen Teams, :

1. die Zeit für die Testkonfiguration verkürzen
2. Erhöhung der funktionalen Abdeckung durch umfassendere Szenarien
3. Aufrechterhaltung robuster Testsuiten mit erleichterter Aktualisierung
   

So können sich die QA-Teams auf die Analyse der Ergebnisse konzentrieren, anstatt sich mit der technischen Konfiguration der Tests zu beschäftigen.

Mr Suricate - Entdecken Sie alle Fehler auf allen Plattformen 

Die Integration von ChatGPT in die Testautomatisierung stellt eine wichtige Entwicklung im Bereich des Softwaretests dar, da sie präzisere, schnellere und autonomere Tests erleichtert.

Die Kombination von ChatGPT mit No-Code-Plattformen wie Mr Suricate stellt die Zukunft des Softwaretests dar: zugängliche, intelligente und effiziente Lösungen, die sich ständig verbessern, um den wachsenden Herausforderungen der modernen Entwicklung gerecht zu werden.