ضمان الجودة (QA) كان دائمًا جزءًا مستهلكًا للوقت ويتطلب جهدًا كبيرًا في تطوير البرمجيات. غالبًا ما يتطلب كتابة حالات الاختبار وصيانتها وتشغيلها نفس القدر من الجهد الذي يتطلبه بناء المنتج نفسه. مع زيادة تعقيد البرمجيات وتقصير دورات التسليم، تتعرض فرق ضمان الجودة لضغط هائل لتقديم المنتجات بشكل أسرع دون المساس بالجودة. هنا يأتي دور Testsigma Copilot، وهو مساعد مدعوم بالذكاء الاصطناعي مصمم لإحداث ثورة في طريقة عمل فرق ضمان الجودة. ولكن هل يرقى حقًا إلى مستوى الضجة المحيطة به؟
ملاحظة سريعة:Apidog
في هذا المقال، سنستكشف ما يقدمه Testsigma Copilot، وكيف يعمل، وما إذا كان يفي حقًا بوعده بأتمتة ضمان جودة أسرع وأكثر ذكاءً وكفاءة.
ما هو Testsigma Copilot؟
Testsigma Copilot هو مساعد مدعوم بالذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) مدمج في منصة Testsigma لأتمتة الاختبارات منخفضة الكود. تم تصميمه لمساعدة مهندسي ضمان الجودة والمختبرين والمطورين على إنشاء حالات الاختبار وصيانتها وتحسينها تلقائيًا بأقل جهد ممكن. من خلال دمج معالجة اللغة الطبيعية والأتمتة الذكية، يهدف Copilot إلى تقليل عبء البرمجة اليدوية المرتبط تقليديًا بأتمتة الاختبار.
باستخدام Copilot، يمكن لفرق ضمان الجودة:
- إنشاء حالات اختبار فورية من مصادر متنوعة (مثل قصص المستخدم، تصميمات Figma، لقطات الشاشة)
- إنشاء سيناريوهات اختبار API باستخدام مدخلات JSON
- التفاعل باستخدام اللغة الطبيعية لإضافة تأكيدات معقدة
- الحصول على توصيات لسيناريوهات الحالات الهامشية (edge case)
- صيانة الاختبارات تلقائيًا باستخدام قدرات "الإصلاح التلقائي" (auto-healing)
- إنشاء أو اقتراح بيانات اختبار بشكل فوري
يبدو الأمر مثيرًا للإعجاب، أليس كذلك؟ دعنا نفصل كل ميزة ونقيم مدى أدائها.
1. إنشاء حالات الاختبار الفوري: من الفكرة إلى التنفيذ في ثوانٍ
ربما تكون إحدى أكثر الميزات جاذبية في Testsigma Copilot هي قدرته على إنشاء حالات اختبار من الحد الأدنى من المدخلات. يمكنك استخدام:
- لقطات الشاشة
- قصص المستخدم من أدوات مثل Jira
- التصميمات من منصات مثل Figma
- الأوصاف أو المتطلبات اليدوية
كل ما يتطلبه الأمر هو نقرة أو مطالبة بلغة إنجليزية بسيطة.
مثال على حالة الاستخدام:
يقوم مختبر بتحميل تصميم Figma لصفحة تسجيل الدخول. يقوم Copilot بمسح التصميم على الفور ويقترح اختبارات مثل:
- "التحقق مما إذا كان زر تسجيل الدخول قابلًا للنقر"
- "التحقق من صحة تنسيق إدخال البريد الإلكتروني"
- "عرض خطأ لبيانات الاعتماد غير الصالحة"
هذا يقلل بشكل كبير الوقت المستغرق في كتابة حالات الاختبار من الصفر. لم تعد الفرق بحاجة إلى التبديل بين الأدوات أو ترجمة مواصفات التصميم يدويًا.
الحكم: ✅ فعال، بديهي، ومفيد لتسريع عملية إنشاء الاختبار.
2. إنشاء الاختبارات بالمحادثة: لا كود؟ لا مشكلة
باستخدام Testsigma Copilot، يمكن للمستخدمين إنشاء اختبارات عن طريق الدردشة مع المساعد. ما عليك سوى كتابة مطالبة مثل:
"إنشاء اختبار لتسجيل المستخدم بمدخل بريد إلكتروني غير صالح."
سيفسر Copilot طلبك وينشئ حالة اختبار كاملة وقابلة للتنفيذ، بما في ذلك التأكيدات والنتائج المتوقعة.
كما يسمح للمختبرين بالاختيار من بين سيناريوهات مقترحة، مما يجعله مثاليًا لأصحاب المصلحة غير التقنيين مثل مديري المنتجات أو المختبرين اليدويين الذين يرغبون في المساهمة في جهود ضمان الجودة دون كتابة كود.
الحكم: ✅ إمكانية وصول واستخدام رائعة للفرق متعددة الوظائف.
3. اختبار API الشامل بمدخلات JSON
اختبار API هو جزء حاسم من عمليات ضمان الجودة الحديثة. تقليديًا، يتضمن كتابة منطق اختبار معقد لتغطية التحقق من الطلب والاستجابة. مع Copilot، كل ما عليك فعله هو تقديم مدخل JSON.
يقرأ Copilot المخطط بذكاء وينشئ حالات اختبار من أجل:
- التحقق من رموز الاستجابة
- التحقق من دقة مستوى الحقل
- تأكيد معايير الأداء
- التعامل مع حالات الاختبار السلبية
على سبيل المثال، يمكنك إدخال مخطط OpenAPI أو طلب API نموذجي، وسينتج Copilot سيناريوهات اختبار API متعددة، مما يوفر ساعات من العمل اليدوي.
الحكم: ✅ يوفر الوقت ويضمن عدم تفويت السيناريوهات الحرجة.
4. تحليل الفجوات واقتراحات تغطية الاختبار الذكية
إحدى الميزات البارزة هي قدرة Copilot على اكتشاف الفجوات في تغطية الاختبار. لنفترض أن مجموعة الاختبارات الحالية لديك تغطي 60% من تدفق التطبيق. يراجع Copilot بيانات الإدخال ويولد توصيات للحالات الهامشية (edge case) بناءً على:
- حالات واجهة المستخدم المفقودة
- تدفقات المستخدم غير الموثقة
- شروط API النادرة
هذا ذو قيمة لا تصدق لاكتشاف الأخطاء التي لم تكن تعلم بوجودها—خاصة في تطبيقات المؤسسات المعقدة.
الحكم: ✅ يعزز تغطية الاختبار بأقل تدخل بشري.
5. الاختبارات ذاتية الإصلاح: إصلاح بدلاً من الفشل
إحدى أكبر نقاط الألم في الاختبار الآلي هي صيانة الاختبار. عندما تتغير عناصر واجهة المستخدم (UI)، غالبًا ما تتعطل الاختبارات. يعالج Copilot هذا باستخدام الإصلاح التلقائي (auto-healing):
- يكتشف عندما يكون العنصر مفقودًا أو تم تحديثه.
- يقوم بإعادة تعيين العنصر بذكاء بناءً على السياق والتغييرات الأخيرة.
- تستمر اختباراتك في العمل بسلاسة دون إصلاح يدوي.
يؤدي هذا إلى تقليل يصل إلى 90% في جهود صيانة الاختبار—وهو مفيد بشكل خاص للفرق المرنة (agile) التي تعمل في بيئات سريعة التغير.
الحكم: ✅ يقضي على الاختبارات المتقلبة ويقلل من ديون الصيانة.
6. الاختبار المعتمد على البيانات أصبح بسيطًا
هل تحتاج إلى تشغيل نفس الاختبار بمجموعات بيانات متعددة؟ ما عليك سوى كتابة مطالبة مثل:
"تشغيل هذا الاختبار باستخدام 3 أسماء مستخدم وكلمات مرور مختلفة."
يقوم Copilot إما بإنشاء بيانات وهمية تلقائيًا أو يسمح لك بتحميل مجموعة بيانات. يمكنك أيضًا إنشاء ملفات تعريف بيانات اختبار مخصصة باستخدام مطالبات اللغة الطبيعية.
هذه الميزة قوية بشكل لا يصدق من أجل:
- اختبار الحدود
- الاختبار السلبي
- اختبار الانحدار بمدخلات متغيرة
الحكم: ✅ قدرة اختبار معتمدة على البيانات قوية وبسيطة في نفس الوقت.
7. التكامل مع سير العمل الحالي
يعمل Copilot بسلاسة مع الأدوات والمنصات الشائعة:
- Jira لقصص المستخدم
- Figma للتحقق من التصميم
- مجموعات Postman وملفات Swagger لواجهات برمجة التطبيقات (APIs)
- GitHub وخطوط أنابيب CI/CD
هذا يجعل من السهل دمج الاختبار المدعوم بالذكاء الاصطناعي في دورة التطوير الحالية لديك، سواء كنت تستخدم منهجيات Agile أو DevOps أو CI/CD.
الحكم: ✅ يعمل بشكل جيد مع أدوات النظام البيئي الحالية.
القيود والاعتبارات
لا توجد أداة مثالية، وTestsigma Copilot ليس استثناءً. إليك بعض التحذيرات التي يجب وضعها في الاعتبار:
- منحنى التعلم: على الرغم من أنه "بدون كود"، إلا أن فهم كيفية صياغة المطالبات الفعالة يتطلب ممارسة.
- الاستخدام المحدود دون اتصال بالإنترنت: تعتمد معظم الميزات على الاتصال السحابي.
- الوعي بالسياق: في بعض الأحيان، قد يسيء Copilot تفسير المطالبات الغامضة دون سياق كافٍ.
ومع ذلك، يشير وتيرة التطوير في Testsigma إلى أنه من المرجح معالجة هذه الفجوات في التحديثات المستقبلية.
من يجب أن يستخدم Testsigma Copilot؟
مثالي لـ:
- فرق ضمان الجودة المرنة ذات دورات الإصدار السريعة
- مديري المنتجات والمختبرين اليدويين الذين يتطلعون إلى المساهمة دون كتابة كود
- الشركات الناشئة ذات فرق ضمان الجودة الصغيرة التي تحتاج إلى إنشاء اختبار أسرع
- المؤسسات التي ترغب في توسيع نطاق أتمتة الاختبار دون توظيف فرق أتمتة كبيرة
ليس مثاليًا لـ:
- المشاريع التي تتطلب منطق اختبار معقد ومخصص للغاية (مثل تلك التي تتضمن عمليات تكامل أجهزة معقدة)
- المؤسسات ذات البيئات الصارمة داخل المؤسسة (on-premise) وعدم السماح بالاستخدام السحابي
الحكم النهائي: هل يعمل؟
بالتأكيد. يرقى Testsigma Copilot إلى مستوى وعده بتقديم سهولة وسرعة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لأتمتة ضمان الجودة. من إنشاء الاختبارات إلى صيانتها وحتى اقتراح التحسينات، يقلل Copilot من المهام المتكررة ويسمح لفرق ضمان الجودة بالتركيز على الاستراتيجية والتغطية عالية المستوى.
في عصر أصبح فيه شحن برمجيات عالية الجودة بسرعة أمرًا بالغ الأهمية، يصبح Copilot أقل من مجرد ميزة إضافية وأكثر من ضرورة.
ملخص (TL;DR)
| الميزة | التقييم | لماذا هي مهمة |
|---|---|---|
| إنشاء الاختبار | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ينشئ الاختبارات فورًا من Figma وJira والمطالبات |
| واجهة المحادثة | ⭐⭐⭐⭐⭐ | بدون كود، سهل لغير المهندسين |
| اختبار API | ⭐⭐⭐⭐ | مدخل JSON، مخرجات حالات اختبار |
| الإصلاح التلقائي | ⭐⭐⭐⭐⭐ | يقلل صيانة الاختبارات المتقلبة بنسبة 90% |
| اقتراحات الحالات الهامشية | ⭐⭐⭐⭐ | يكتشف الفجوات في تغطية الاختبار |
| بيانات الاختبار | ⭐⭐⭐⭐ | يدعم الاختبار المعتمد على البيانات بمساعدة الذكاء الاصطناعي |
الخلاصة:
إذا كنت جادًا بشأن توسيع نطاق أتمتة الاختبار لديك بقوة الذكاء الاصطناعي، فإن Testsigma Copilot يستحق التجربة.