Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Тестирование интерфейсов

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  1. Ручное тестирование интерфейсов требует значительных временных и человеческих ресурсов.
  2. Ошибки в интерфейсах могут привести к ухудшению пользовательского опыта и потере клиентов.
  3. Недостаточное покрытие тестами из-за сложности и разнообразия сценариев использования.
  4. Задержки в выпуске продукта из-за длительного процесса тестирования.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Компании, занимающиеся разработкой программного обеспечения.
  • Стартапы, которые хотят быстро выпускать продукты с минимальными ошибками.
  • Крупные корпорации с большим количеством интерфейсов и сложными системами.

Решение с использованием ИИ​

Описание ключевых функций агента​

  1. Автоматизация тестирования интерфейсов: Агент автоматически тестирует интерфейсы на различных устройствах и браузерах.
  2. Обнаружение ошибок: Используя машинное обучение, агент выявляет потенциальные ошибки и уязвимости.
  3. Генерация тестовых сценариев: Агент создает тестовые сценарии на основе анализа пользовательских потоков.
  4. Интеграция с CI/CD: Агент интегрируется в процессы непрерывной интеграции и доставки, обеспечивая автоматическое тестирование на каждом этапе разработки.

Возможности одиночного или мультиагентного использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть использован для тестирования отдельных интерфейсов или небольших проектов.
  • Мультиагентное использование: Для крупных проектов можно использовать несколько агентов, каждый из которых будет тестировать определенные части системы.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для анализа пользовательских потоков и генерации тестовых сценариев.
  • Компьютерное зрение: Для автоматического обнаружения визуальных ошибок в интерфейсах.
  • NLP (Natural Language Processing): Для анализа текстовых элементов интерфейса и поиска ошибок.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает данные о пользовательских потоках и интерфейсах.
  2. Анализ: Используя машинное обучение и компьютерное зрение, агент анализирует собранные данные.
  3. Генерация решений: Агент создает тестовые сценарии и выявляет потенциальные ошибки.
  4. Отчет: Агент предоставляет подробный отчет о найденных ошибках и рекомендации по их устранению.

Схема взаимодействия​

[Сбор данных] -> [Анализ] -> [Генерация решений] -> [Отчет]

Разработка агента​

Сбор требований​

  • Анализ текущих процессов тестирования.
  • Определение ключевых метрик и целей.

Подбор решения​

  • Адаптация готового решения или разработка с нуля в зависимости от потребностей бизнеса.

Интеграция​

  • Интеграция агента в существующие процессы разработки и тестирования.

Обучение​

  • Обучение агента на реальных данных и сценариях использования.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции агента в бизнес-процессы через OpenAPI нашей платформы​

  1. Регистрация: Зарегистрируйтесь на нашей платформе и получите API-ключ.
  2. Интеграция: Используйте предоставленные API-эндпоинты для интеграции агента в ваши процессы.
  3. Настройка: Настройте параметры тестирования в соответствии с вашими потребностями.
  4. Запуск: Запустите агента и начните автоматическое тестирование интерфейсов.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "interface_url": "https://example.com",
  "test_scenarios": ["login", "checkout"]
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "errors_found": 2,
  "error_details": [
    {
      "scenario": "login",
      "error_type": "UI",
      "description": "Кнопка 'Войти' не отображается на мобильных устройствах."
    },
    {
      "scenario": "checkout",
      "error_type": "Functional",
      "description": "Ошибка при обработке платежа."
    }
  ]
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "export_data",
  "data_type": "test_results"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "data": [
    {
      "test_id": 123,
      "result": "passed",
      "details": "Все тесты выполнены успешно."
    },
    {
      "test_id": 124,
      "result": "failed",
      "details": "Обнаружена ошибка в сценарии 'login'."
    }
  ]
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "analyze_data",
  "data_type": "user_flows"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "analysis_results": {
    "most_used_feature": "search",
    "least_used_feature": "settings",
    "common_errors": [
      {
        "feature": "search",
        "error_type": "UI",
        "description": "Поле поиска не отображается на мобильных устройствах."
      }
    ]
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "update_interaction",
  "interaction_id": 456,
  "new_status": "resolved"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Взаимодействие 456 успешно обновлено."
}

Ключевые API-эндпоинты​

Основные API-эндпоинты​

  1. /api/start_test - Запуск тестирования интерфейса.
  2. /api/get_results - Получение результатов тестирования.
  3. /api/export_data - Экспорт данных тестирования.
  4. /api/analyze_data - Анализ данных пользовательских потоков.
  5. /api/update_interaction - Обновление статуса взаимодействия.

Примеры использования​

Кейсы применения агента​

  1. Стартап: Быстрое тестирование MVP перед выпуском на рынок.
  2. Крупная корпорация: Автоматическое тестирование множества интерфейсов в различных подразделениях.
  3. Аутсорсинговая компания: Обеспечение качества продуктов для клиентов с минимальными затратами.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для автоматизации тестирования интерфейсов в вашем бизнесе.

Контакты