“质量比数量更重要。一个本垒打比两个二垒打好得多。” ——史蒂夫·乔布斯
在软件测试领域，这句话再贴切不过了。如果你是一名手动测试人员，你就会知道交付高质量结果的压力，而且通常是在紧迫的期限和有限的资源内。
然而，在当今快节奏的软件开发周期中，仅通过手动测试来满足这些需求变得越来越具有挑战性。自动化似乎是合乎逻辑的下一步，但编码技能和持续的脚本维护等障碍可能会让人望而生畏。
那么，最好的前进方式是什么？
TestComplete 是一款自动化UI测试工具，这款工具目前在全球范围内被广泛应用于进行桌面、移动和Web应用的自动化测试。
TestComplete 集成了一种精心设计的自动化引擎，可以自动记录和回放用户的操作，方便用户进行UI（用户界面）测试，该工具提供了脚本和图形化界面操作支持。
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脚本测试与 GenAI 驱动测试
长期以来，传统的脚本测试一直是测试自动化的首选方法。这种方法需要创建高度具体的脚本，以代码形式指定每个测试步骤。虽然脚本测试很有效，但它可能很死板，而且通常需要高级编码技能。这种死板和维护负担促使许多团队探索替代方法。
近年来，低代码测试工具已成为一种折中方案。这些工具允许测试人员以最少的编码实现测试自动化，简化测试创建和维护，同时仍需依赖一些技术知识。低代码测试因其灵活性和可访问性而广受欢迎，为希望以较少编码开销实现自动化的测试人员提供了可行的解决方案。
现在，无代码、GenAI 驱动的测试自动化正在进入市场，成为游戏规则的改变者，尤其是对于手动测试人员而言。这种方法完全消除了编码要求，允许测试人员只需用通俗易懂的语言描述他们的意图即可创建自动化测试。通过利用 AI 来解释这些指令，无代码测试可以轻松适应应用程序中的变化，最大限度地减少维护并扩大那些没有编码专业知识的人的可访问性。
对于手动测试人员来说，这种向无代码、GenAI 驱动的自动化的转变提供了高度直观且适应性强的解决方案，可以满足现代应用程序快速发展的需求。
脚本测试示例
对于脚本测试，每个脚本都是具体的，提供有关采取什么操作、在哪里以及按什么顺序执行的确切说明。例如，如果用通俗易懂的语言表达，登录功能的基于代码的测试脚本可能如下所示：
- 导航至登录页面
- 找到位置 X、Y 处的用户名字段，然后输入“TestUser”
- 找到位置A、B的密码字段，输入“password123”
- 找到并点击位置C、D的登录按钮
每一步都很精确，详细说明了每个元素的确切位置和要执行的操作。虽然这种僵化的方法对于稳定的应用程序来说效果很好，但当应用程序发生变化时，它很快就会成为负担。即使是很小的改动——比如移动登录按钮——也需要更新脚本。
GenAI 驱动的测试示例
对于 GenAI 驱动的测试，测试人员无需指定每个精确的操作或位置，只需描述他们想要的意图。然后，AI 将该意图解释为可操作的步骤。例如，相同的登录测试可以描述为：
- 使用用户名“TestUser”和密码“password123”登录
这种方法并不关注特定的元素位置，而是定义测试需要完成的任务，而不规定每个步骤应如何执行。这使得 GenAI 驱动的测试灵活且能够适应变化。只要核心功能保持不变，AI 就会根据布局变化进行调整，而无需修改测试。
推出 Reflect 和 SmartBear HaloAI：无代码、AI 驱动的测试自动化
SmartBear Reflect是一款无代码测试自动化工具，可让手动测试人员轻松进行强大的 AI 驱动测试。通过利用 GenAI，Reflect 可承担测试创建、执行和维护的繁重工作，让您无需任何编码技能即可专注于战略测试。
使用 Reflect，您可以：
- 使用通俗易懂的语言创建自动化测试：用简单的语句描述您的测试步骤，HaloAI 会为您生成测试用例
- 无缝执行测试：轻松将 Reflect 与CI/CD 管道集成，以简化测试执行并保持顺畅、连续的工作流程
- 立即适应应用程序变化：HaloAI 可适应应用程序界面的变化，减少测试维护并腾出更多时间进行战略测试
为什么 GenAI 驱动的自动化值得探索
根据 IDC 的《FutureScape：2024 年全球开发者和 DevOps 预测》报告，到 2028 年，基于 GenAI 的工具将能够编写 80% 的软件测试。这一转变预计将显著减少对手动测试的需求，并带来测试覆盖率、软件可用性和代码质量的重大改进。
借助人工智能，测试可以执行得更快、覆盖更多场景、产生更少的错误，从而带来更高质量的应用程序、更快的发布周期和更低的测试成本。
然而，人工智能并不能取代手动测试，而是增强了手动测试。人工测试人员对于设定需求、理解复杂流程和确保人工智能有效仍然至关重要。作为应用程序需求的真相来源，人工测试人员提供了人工智能准确执行所依赖的洞察力。
测试领域正在发生变化，而 GenAI 驱动的自动化技术处于最前沿。对于手动测试人员来说，它为自动化提供了桥梁，无需陡峭的学习曲线，使其比以往任何时候都更容易实现。
