في عالم تطوير البرمجيات المتسارع، يتزايد الضغط لتقديم منتجات عالية الجودة بشكل أسرع من أي وقت مضى. وقد أصبح ضمان الجودة التقليدي، وخاصة الإنشاء اليدوي لحالات الاختبار، عنق زجاجة كبيرًا. إنها عملية دقيقة وتستغرق وقتًا طويلاً وغالبًا ما تفشل في مواكبة دورات التطوير السريعة. وهنا يظهر الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي.
لم يعد الذكاء الاصطناعي مفهومًا مستقبليًا؛ إنه حقيقة راهنة تعيد تشكيل مشهد اختبار البرمجيات. من خلال الاستفادة من الخوارزميات المتطورة ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، تعمل أدوات إنشاء حالات الاختبار بالذكاء الاصطناعي على أتمتة الجوانب الأكثر مللاً في ضمان الجودة، مما يمكّن الفرق من تحقيق مستويات غير مسبوقة من الكفاءة والتغطية والدقة. ستتعمق هذه المقالة في أفضل أدوات إنشاء حالات الاختبار المدعومة بالذكاء الاصطناعي المتاحة اليوم، مستكشفة المنصات التي تمكّن المهندسين من تجاوز المهام المتكررة والتركيز على مبادرات الجودة الاستراتيجية.
1. Apidog: الأداة الرائدة لإنشاء حالات اختبار واجهة برمجة التطبيقات (API) بالذكاء الاصطناعي
button
Apidog لا يبرز كمجرد أداة مساعدة، بل كمنصة شاملة ومتكاملة لتطوير واجهة برمجة التطبيقات (API) تدمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة في كل مرحلة من دورة حياة واجهة برمجة التطبيقات. بينما تركز الأدوات الأخرى على شريحة ضيقة من عملية الاختبار، يوفر Apidog بيئة موحدة لتصميم واجهة برمجة التطبيقات وتوثيقها وتصحيح أخطائها ومحاكاتها، والأهم من ذلك، الاختبار الذكي والمؤتمت. هذا النهج الشامل يجعله أداة إنشاء حالات الاختبار بالذكاء الاصطناعي النهائية لفرق التطوير الحديثة.
في جوهره، تم تصميم محرك الذكاء الاصطناعي في Apidog لفهم السياق الكامل لواجهة برمجة التطبيقات الخاصة بك. من خلال تحليل مواصفات OpenAPI الخاصة بك، فإنه لا يولد مدخلات عشوائية فحسب؛ بل يصمم مجموعة متطورة من الاختبارات التي تغطي الطيف الكامل لاحتياجات التحقق.
الميزات الرئيسية لإنشاء حالات الاختبار المدعومة بالذكاء الاصطناعي:
- فئات اختبار متعددة الأوجه: بنقرة واحدة، يمكنك توجيه الذكاء الاصطناعي لإنشاء أنواع مختلفة من حالات الاختبار، مما يضمن تغطية شاملة. يشمل ذلك:
- الحالات الإيجابية: التحقق من وظائف "المسار السعيد".
- الحالات السلبية: ضمان تعامل واجهة برمجة التطبيقات برشاقة مع المدخلات غير الصالحة أو غير المتوقعة.
- حالات الحدود: دفع حدود المعلمات المحددة (مثل، الحد الأقصى/الأدنى للطول).
- حالات الأمان: إجراء فحوصات أساسية للثغرات الأمنية الشائعة.
- الجيل الواعي بالسياق: يحلل الذكاء الاصطناعي بذكاء معلمات واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بك، ومخططاتها، ومتطلبات المصادقة. إذا كانت نقطة نهاية تتطلب بيانات اعتماد، يتم الرجوع إلى التكوين تلقائيًا، مما يضمن أن الاختبارات التي تم إنشاؤها قابلة للتشغيل على الفور.
- قابل للتخصيص والتكرار: قبل الإنشاء، يمكنك تقديم متطلبات إضافية باللغة الطبيعية لتخصيص المخرجات. هل تحتاج إلى اختبارات خاصة بدور مستخدم أو تنسيق بيانات معين؟ ما عليك سوى توجيه الذكاء الاصطناعي. يمكنك أيضًا تكوين عدد الحالات المراد إنشاؤها وحتى مقارنة المخرجات من موفري LLM المختلفين (مثل Claude أو OpenAI أو Gemini) لتحديد مجموعة الاختبار الأكثر فعالية.
سير العمل مبسط بشكل لا يصدق. بمجرد إنشائها، تظهر حالات الاختبار في لوحة مراجعة حيث يمكنك فحص وتشغيل وقبول أو تجاهل كل حالة على حدة أو بشكل جماعي. يتم حفظ الحالات المقبولة على الفور في وثائق نقطة النهاية الخاصة بك، لتصبح جزءًا دائمًا من مجموعة الاختبار الخاصة بك. هذا التكامل السلس لإنشاء حالات الاختبار بمساعدة الذكاء الاصطناعي مباشرة في عملية تصميم وتوثيق واجهة برمجة التطبيقات هو ما يميز Apidog، مما يعزز مكانته كأداة لا غنى عنها لأي فريق يمارس تطوير واجهة برمجة التطبيقات أولاً.
2. BrowserStack: كاتب حالات اختبار بالذكاء الاصطناعي لتغطية محسّنة
BrowserStack اسم راسخ في عالم الاختبار، ودخوله في إدارة الاختبارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي يظهر التزامًا بسير عمل ضمان الجودة الحديثة. تم تصميم كاتب حالات الاختبار بالذكاء الاصطناعي في المنصة لتبسيط وتسريع إنشاء حالات الاختبار اليدوية، مما يضمن أن الفرق يمكنها تحقيق تغطية أكثر شمولاً دون الاستثمار الزمني التقليدي.
يركز محرك الذكاء الاصطناعي في BrowserStack على المرونة، مما يسمح للمستخدمين بإنشاء حالات اختبار من مدخلات مختلفة. هذه القدرة على التكيف تجعله منافسًا قويًا للفرق ذات ممارسات التوثيق المتنوعة.
الميزات الرئيسية لمولد حالات الاختبار هذا المدعوم بالذكاء الاصطناعي:
- خيارات إدخال مرنة: لست مقيدًا بمصدر واحد للحقيقة. يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء حالات اختبار من مطالبات سريعة، قصص المستخدمين، مستندات المتطلبات، وروابط Jira و Confluence.
- تنسيقات إخراج متعددة: يمكن للأداة إنشاء حالات اختبار باللغة الإنجليزية العادية للاختبار اليدوي التقليدي أو بتنسيق BDD Gherkin، بما يتماشى مع ممارسات التطوير الحديثة.
- تحسين التغطية: الهدف الأساسي هو تعزيز عملية الاختبار اليدوي. يوفر الذكاء الاصطناعي اقتراحات وينشئ سيناريوهات قد يتجاهلها المختبر اليدوي، وبالتالي يعزز التغطية الإجمالية للاختبار.
بينما تعد قدرات الذكاء الاصطناعي في BrowserStack إضافة قوية لعرض إدارة الاختبار الخاص بها، من المهم ملاحظة أنها تركز بشكل أساسي على إنشاء خطوات الاختبارات، بدلاً من أن تكون عميل API متكاملًا حيث يمكن تنفيذ هذه الاختبارات والتحقق منها على الفور مقابل نقطة نهاية حية.
3. Tricentis: إنشاء حالات اختبار بمساعدة الذكاء الاصطناعي باستخدام Tosca Copilot
تقدم Tricentis الذكاء الاصطناعي إلى منصة Tosca القوية الخاصة بها بميزة تسمى "الاختبار المستقل". تستفيد هذه الوظيفة من الذكاء الاصطناعي المسؤول والآمن لإنشاء حالات اختبار من اللغة الطبيعية، بهدف تسريع تأليف الاختبار وتحسين مجموعات الاختبار الحالية. ينصب التركيز هنا بشكل كبير على تطبيقات المؤسسات، وخاصة SAP.
يتطلب إنشاء حالات الاختبار بمساعدة الذكاء الاصطناعي هذا إعدادًا أوليًا أكثر مقارنة بالأدوات الأخرى، حيث يعتمد على ملف بيانات اختبار محدد جيدًا لإنشاء خطوات اختبار قابلة للتنفيذ.
كيف تعمل أداة إنشاء حالات الاختبار بالذكاء الاصطناعي هذه:
- نهج يعتمد على البيانات: قبل الإنشاء، يجب عليك إنشاء ملف بيانات اختبار بتنسيق JSON أو نص لغوي طبيعي. يحدد هذا الملف المدخلات والشروط والنتائج المتوقعة، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أساسًا ملموسًا للبناء عليه. توفر Tricentis أفضل الممارسات لإنشاء مجموعات بيانات واقعية وكاملة.
- مطالبات اللغة الطبيعية: بمجرد أن يصبح ملف البيانات جاهزًا، فإنك تزود الذكاء الاصطناعي بتعليمات محددة باللغة الطبيعية (على سبيل المثال، "إنشاء أمر مبيعات SAP").
- التنفيذ والاستيراد الآلي: يتولى الذكاء الاصطناعي، المعروف باسم Tosca Copilot، التحكم في التطبيق قيد الاختبار، وينفذ الخطوات، وينشئ حالة الاختبار. يمكن بعد ذلك استيراد الأداة الاختبارية الناتجة مباشرة إلى Tosca Commander للاستخدام المستقبلي.
نهج "الإنسان في الحلقة" (human-in-the-loop) هو جوهر نموذج Tricentis. ينشئ الذكاء الاصطناعي الاختبار، ولكن يجب على المهندس التحقق من النتائج قبل الاستيراد، مما يضمن التحكم والدقة. حاليًا، هذه الميزة في مرحلة تجريبية عامة وهي الأكثر فعالية مع تطبيقات SAP.
4. TestRail: مركز محوري لحالات الاختبار التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي
بينما تركز العديد من الأدوات في هذه القائمة على إنشاء حالات الاختبار، تتفوق TestRail في توفير منصة شاملة لإدارتها وتتبعها والإبلاغ عنها. بالنسبة للفرق التي تدمج الذكاء الاصطناعي في سير عملها، تعمل TestRail كمستودع مركزي أساسي حيث يمكن أن تعيش مجموعات الاختبار التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع الاختبارات اليدوية والآلية، مما يوفر مصدرًا واحدًا للحقيقة لجميع أنشطة ضمان الجودة.
تساعدك TestRail على جمع حالات الاختبار الخاصة بك وتنظيمها وتحديد أولوياتها، مما يضمن عدم ترك أي ميزة حرجة دون اختبار.
- التخطيط والتعاون: تتيح TestRail للفرق بناء خطط اختبار فعالة بشكل تعاوني. يمكنك تحديد تشغيلات الاختبار، وتجميعها في خطط لبيئات مختلفة، وتتبع التقدم نحو المعالم. تحافظ قوائم المهام المخصصة وأدوات التنبؤ على فريقك متوافقًا وفي الموعد المحدد.
- أتمتة الاختبار والتكاملات: تكمن إحدى نقاط القوة الرئيسية في TestRail في قدرتها القوية على التكامل. باستخدام TestRail API، يمكنك بسهولة تحميل حالات الاختبار والنتائج من أي مولد ذكاء اصطناعي أو إطار عمل لأتمتة الاختبار (مثل Selenium أو Cypress أو Playwright). يتيح لك ذلك مركزة التقارير من عشرات أدوات DevOps، مما يوفر رؤية لا مثيل لها لمشهد الاختبار بأكمله. كما يتكامل بسلاسة مع أدوات تتبع المشكلات مثل Jira وأدوات CI/CD مثل Jenkins.
- تتبع الاختبار والإبلاغ: حافظ على الامتثال وقم بفرز المخاطر بشكل أسرع من خلال مراقبة جميع أنشطة الاختبار الخاصة بك في مكان واحد. توفر TestRail رؤى في الوقت الفعلي مع لوحات معلومات مباشرة وتقارير مفصلة، مما يسمح باتخاذ قرارات تستند إلى البيانات. يمكنك تتبع المقاييس، وإنشاء تقارير التتبع من المتطلبات إلى العيوب، وجدولة التقارير ليتم مشاركتها تلقائيًا مع أصحاب المصلحة.
بالنسبة للفرق التي تستفيد من الذكاء الاصطناعي، تعد TestRail الشريك المثالي، حيث توفر هيكل الإدارة والإبلاغ القوي اللازم لفهم الحجم الكبير من الاختبارات التي يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاؤها.
5. مولد حالات اختبار الذكاء الاصطناعي لـ Jira: ذكاء اصطناعي أصلي داخل Atlassian
بالنسبة للفرق المتعمقة في نظام Atlassian البيئي، يوفر تطبيق AI Test Case Generator for Jira حلاً أصليًا لتحويل قصص المستخدمين مباشرة إلى حالات اختبار مفصلة وقابلة للتنفيذ. من خلال الاستفادة من نموذج لغوي كبير (LLM) متطور، يعمل هذا التطبيق مباشرة داخل تذاكر Jira، مما يبسط سير العمل من المتطلبات إلى الاختبار.
تم تصميم هذه الأداة لتكون غير مرتبطة بالتنسيق، مما يعني أنها يمكن أن تفسر قصص المستخدمين بغض النظر عن أسلوب كتابتها أو هيكلها، مما يجعلها قابلة للتكيف بدرجة كبيرة مع ممارسات الفرق المختلفة.
أبرز مميزات أداة إنشاء حالات الاختبار بالذكاء الاصطناعي هذه:
- تصميم اختبار منظم: كل حالة اختبار يتم إنشاؤها شاملة، وتتضمن معرف حالة الاختبار، والعنوان، والوصف، وخطوات الاختبار، والنتائج المتوقعة، والأولوية. وهذا يضمن أن كل اختبار شامل وجاهز للتنفيذ.
- تتبع محسّن: ينشئ التطبيق تلقائيًا معرفات فريدة تربط حالات الاختبار بقصص المستخدمين الأصلية، مما يجعل التتبع جزءًا أصيلًا من عملية الاختبار.
- إدارة الاختبار داخل Jira: يمكن للمختبرين تنفيذ كل حالة اختبار كتذكرة Jira فردية وجمعها في مشاريع مميزة، مثل مجموعات الانحدار، لتتبع معدلات النجاح/الفشل بفعالية.
من خلال أتمتة إنشاء حالات الاختبار مباشرة داخل Jira، يحرر هذا التطبيق المختبرين للتركيز على توسيع التغطية وتنفيذ المزيد من السيناريوهات، كل ذلك دون مغادرة بيئة إدارة المشاريع الأساسية الخاصة بهم.
6. منصة العمل الهندسي الافتراضية (VEW) مع AWS: مولد حالات اختبار بالذكاء الاصطناعي لبرمجيات السيارات
تُعد منصة العمل الهندسي الافتراضية (VEW)، المبنية على AWS، إطار عمل متخصص قائم على السحابة ومصمم لتبسيط عمليات التطوير والاختبار لصناعة برمجيات السيارات. من خلال دمج خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدية، تعالج VEW العملية اليدوية والمستهلكة للوقت لإنشاء حالات الاختبار من مستندات المتطلبات الشاملة.
تم تصميم مولد حالات الاختبار المدعوم بالذكاء الاصطناعي هذا لسير عمل هندسي معقد، مع التركيز على الدقة والتحقق والتكامل مع أنظمة الإدارة الحالية.
سير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي:
- استيراد المتطلبات: يقوم المختبرون بتحميل بيانات المتطلبات من نظام الإدارة الخاص بهم إلى VEW.
- التصنيف المدعوم بالذكاء الاصطناعي: يقوم النظام، المدعوم من Amazon Bedrock ونماذج مثل Anthropic's Claude، أولاً بتصنيف المتطلب (مثل "وظيفة التحكم"، "السلامة الوظيفية") لتوفير السياق.
- إنشاء حالات الاختبار: بناءً على المتطلب وتصنيفه، تُنشئ VEW أوصافًا تفصيلية لحالات الاختبار باستخدام تقنيات اختبار الصندوق الأسود المناسبة.
- التحقق البشري في الحلقة: يجب على المختبر مراجعة وتعديل وقبول التصنيفات وحالات الاختبار التي تم إنشاؤها. تضمن هذه الخطوة الحاسمة الدقة وتحافظ على إشراف الخبراء.
لقد ثبت أن هذا النظام يقلل من وقت إنشاء حالات الاختبار بنسبة تصل إلى 80%، مما يحسن الكفاءة بشكل كبير مع الحفاظ على الجودة في صناعة حرجة للسلامة.
7. PractiTest: الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتسجيل قيمة الاختبار
PractiTest هي منصة شاملة لإدارة الاختبارات تستخدم الذكاء الاصطناعي ليس فقط للإنشاء ولكن أيضًا للتحسين. تم تصميم ميزاتها المدعومة بالذكاء الاصطناعي لمساعدة فرق ضمان الجودة على اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً تعتمد على البيانات بشأن جهود الاختبار الخاصة بهم.
تقدم المنصة قدرتين رئيسيتين للذكاء الاصطناعي تميزانها: "نقاط قيمة الاختبار" (Test Value Score) ومساعد الذكاء الاصطناعي "سمارت فوكس" (Smart Fox).
قدرات الذكاء الاصطناعي الرئيسية:
- نقاط قيمة الاختبار: باستخدام التعلم الآلي، تقوم PractiTest بتقييم وتعيين درجة لكل حالة اختبار، مما يوفر مقياسًا ملموسًا لتأثيرها وأهميتها. وهذا يسمح للفرق بتحديد أولويات الاختبارات عالية القيمة وتحسين مواردها بفعالية.
- مساعد الذكاء الاصطناعي سمارت فوكس: يقوم كاتب حالات الاختبار بالذكاء الاصطناعي هذا بتبسيط عملية الإنشاء من خلال إنشاء خطوات الاختبار أو تحسينها. وهذا يوفر الوقت ويضمن الوضوح والاتساق عبر جميع حالات الاختبار، مما يجعلها أسهل لأي عضو في الفريق لتنفيذها.
من خلال الجمع بين إدارة الاختبار والتسجيل الذكي والإنشاء، تقدم PractiTest نهجًا فريدًا لتحسين عملية ضمان الجودة بأكملها.
8. TestRigor: منصة أتمتة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي التوليدي
TestRigor هي منصة لأتمتة الاختبارات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي التوليدي تمكّن المستخدمين من إنشاء اختبارات شاملة من منظور المستخدم النهائي. تتمثل فلسفتها الأساسية في جعل أتمتة الاختبارات في متناول الجميع، بما في ذلك المختبرين اليدويين، من خلال السماح بكتابة الاختبارات باللغة الإنجليزية العادية.
يقلل هذا النهج بشكل كبير من حاجز الدخول لأتمتة الاختبارات ويجعله أداة قوية لإنشاء حالات الاختبار بالذكاء الاصطناعي للفرق التي تتطلع إلى توسيع جهودها بسرعة.
الميزات الرئيسية:
- إنشاء اختبار بدون كود: يمكن للمستخدمين إنشاء اختبارات آلية معقدة باستخدام أوامر بسيطة باللغة الإنجليزية العادية، مما يلغي الحاجة إلى الخبرة البرمجية.
- دعم عبر الأنظمة الأساسية: يدعم TestRigor الاختبار عبر بيئات الويب والجوال وسطح المكتب، مما يوفر حلاً واحدًا لمناظر التطبيقات المتنوعة.
- تكامل CI/CD: تتكامل المنصة بسلاسة مع أدوات CI/CD الشائعة وأنظمة تتبع المشكلات مثل Jenkins و Jira، لتناسب بشكل جيد سير عمل التطوير الحالي.
تركيز TestRigor على اللغة الطبيعية والاختبار الشامل يجعله خيارًا مقنعًا للفرق التي تهدف إلى تغطية اختبار واسعة ومتمحورة حول المستخدم.
9. AIDEN من Qase: مساعد ذكاء اصطناعي لتصميم الاختبارات اليدوية
تم تصميم مساعد الذكاء الاصطناعي من Qase، AIDEN، لمساعدة مختبري ومهندسي ضمان الجودة على إنشاء حالات اختبار يدوية مباشرة من المتطلبات. يعمل كمساعد، يأخذ مدخلات المستخدم وينتج مجموعة منظمة من حالات الاختبار التي يمكن مراجعتها وإضافتها إلى المستودع.
هذا الكاتب لحالات الاختبار بالذكاء الاصطناعي، والذي لا يزال في مرحلة تجريبية، هو أداة عملية للفرق التي تتطلع إلى تسريع مرحلة المسودة الأولية لتصميم الاختبار.
كيفية استخدام AIDEN:
- إدخال المتطلب: يمكن للمستخدم إدخال متطلب عن طريق الربط بمشكلة في Jira أو GitHub، أو عن طريق إدخال عنوان ووصف يدويًا.
- إنشاء حالات الاختبار: يستخدم AIDEN الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنتاج قائمة بحالات الاختبار المقترحة بناءً على المدخلات.
- المراجعة والحفظ: يمكن للمستخدم مراجعة كل حالة تم إنشاؤها، وحذف الحالات غير المناسبة، وحفظ الباقي في مجموعة في مستودعه. يتم تسمية الحالات المحفوظة تلقائيًا بـ "AI" للإشارة إلى مصدرها.
تسد هذه الأداة الفجوة بشكل فعال بين المتطلب الخام ومجموعة منظمة من السيناريوهات القابلة للاختبار، مما يوفر وقتًا وجهدًا ثمينين في هذه العملية.
الخاتمة
إن عصر إنشاء حالات الاختبار اليدوية والمتكررة يقترب من نهايته. كما استكشفنا، فإن جيلًا جديدًا من مولدات حالات الاختبار المدعومة بالذكاء الاصطناعي يغير بشكل جذري دور محترف ضمان الجودة الحديث. هذه الأدوات ليست هنا لتحل محل الخبرة البشرية ولكن لتعزيزها، وتحرير المهندسين من ملل المهام الروتينية وتمكينهم من التركيز على الأنشطة ذات القيمة الأعلى مثل تصميم السيناريوهات المعقدة، والاختبار الاستكشافي، وتحسينات الجودة الاستراتيجية.
من القوة الشاملة التي تركز على واجهة برمجة التطبيقات (API) مثل Apidog - التي تدمج بسلاسة إنشاء الذكاء الاصطناعي في دورة حياة واجهة برمجة التطبيقات بأكملها - إلى الحلول المتخصصة التي تعمل داخل Jira أو تلبي احتياجات صناعات محددة مثل السيارات، فإن الخيارات متنوعة وقوية. تقدم كل أداة نهجًا فريدًا للاستفادة من الذكاء الاصطناعي، سواء كان ذلك من خلال مطالبات اللغة الطبيعية، أو تحليل مستندات المتطلبات، أو تحسين الاختبار الذكي.
الخلاصة واضحة: لم يعد اعتماد أداة إنشاء حالات الاختبار بالذكاء الاصطناعي رفاهية، بل ضرورة للفرق التي ترغب في الحفاظ على ميزة تنافسية. من خلال تبني هذه التكنولوجيا، يمكنك زيادة تغطية اختباراتك بشكل كبير، وتسريع دورات التسليم الخاصة بك، وفي النهاية، بناء برامج أفضل وأكثر موثوقية. مستقبل ضمان الجودة ذكي، ومؤتمت، وتعاوني، وهذه الأدوات تقود الطريق.
button