Вернуться обратно

Тестирование

Автоматизированное тестирование ПО с помощью AI

Наш AI автоматизирует весь цикл контроля качества: от генерации тестовых сценариев до поиска корневых причин ошибок и предложения исправлений. Он анализирует код, выполняет тесты, выявляет неочевидные баги и уязвимости в веб-приложениях, мобильных приложениях и программном обеспечении, обеспечивая высочайшее качество и надежность вашего продукта.

Почему стоит доверить тестирование нашему AI

  • Глубокая аналитика багов

    AI не просто находит ошибки, но и анализирует цепочку вызовов, определяет первопричину сбоя и предлагает конкретное место в коде для исправления

  • Генерация комплексных тестов

    Автоматическое создание юнит-тестов, интеграционных и UI-тестов, включая edge-case сценарии, которые могут упустить разработчики

  • Непрерывное тестирование

    Интеграция в CI/CD pipeline для автоматического тестирования каждого коммита, мгновенного оповещения о регрессиях

  • Повышение покрытия кода

    AI выявляет непротестированные ветвления логики и автоматически генерирует тесты для достижения покрытия свыше 90%

Как AI проводит тестирование

Процесс интеллектуального тестирования разбит на 5 этапов, каждый из которых повышает качество и надежность вашего ПО.

  1. 1

    Анализ кода и требований

    AI изучает исходный код, документацию и пользовательские сценарии для понимания логики работы приложения и выявления потенциально уязвимых мест.

  2. 2

    Генерация тестовых сценариев

    На основе анализа создаются юнит-тесты, интеграционные тесты, тесты API и UI-сценарии, включая сложные комбинации входных данных.

  3. 3

    Выполнение тестов и сбор метрик

    AI запускает тестовую батарею, собирает данные о производительности, покрытии кода, выявляет падения и аномалии в работе приложения.

  4. 4

    Анализ причин ошибок (Root Cause Analysis)

    При обнаружении бага AI анализирует стек-трейс, логи и изменения в коде, чтобы точно определить строку, вызвавшую проблему, и предложить гипотезу.

  5. 5

    Формирование отчета и рекомендаций

    Создается детальный отчет с приоритизированным списком багов, указанием мест для исправления, метриками качества и рекомендациями по улучшению кода.

Технологии и методы тестирования

Наш AI использует передовые фреймворки и методы анализа для всестороннего тестирования различных типов приложений.

Тестирование кода

  • Генерация юнит-тестов (JUnit, pytest, Jest)
  • Статический анализ (SonarQube, ESLint)
  • Анализ покрытия (JaCoCo, Istanbul)

Интеграционное и UI-тестирование

  • Selenium, Cypress, Playwright
  • API тестирование (Postman, REST Assured)
  • Нагрузочное тестирование (JMeter, k6)

AI-методы анализа

  • Дифференциальное тестирование (Diff Testing)
  • Фаззинг-тесты для поиска уязвимостей
  • Предсказание дефектов на основе метрик

Примеры применения AI

Частые вопросы по AI-тестированию

Может ли AI полностью заменить QA-инженеров?

Нет, AI не заменяет, а усиливает команду. Он берет на себя рутинную работу по написанию и выполнению тестов, а инженеры фокусируются на проектировании сложных сценариев, анализе результатов и улучшении процессов.

С какими языками программирования и фреймворками работает AI?

С большинством популярных: JavaScript/TypeScript (React, Angular, Vue), Python (Django, Flask), Java (Spring), PHP (Laravel), .NET. AI анализирует код и генерирует тесты в соответствующем стеке.

Как AI находит причину сложных, плавающих багов?

AI использует методы динамического анализа: отслеживает выполнение кода, анализирует изменения состояния приложения, сопоставляет логи и метрики, чтобы воспроизвести и локализовать даже редкие ошибки.

Сколько стоит внедрение AI-тестирования?

Разовый аудит проекта — от 50 000 ₽. Настройка непрерывного тестирования в CI/CD — от 100 000 ₽. Стоимость зависит от объема кода, сложности и требуемых видов тестирования.

Можно ли подключить AI к существующему процессу разработки?

Да, AI интегрируется с популярными системами: GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins. Он может запускаться автоматически при пулл-реквестах и коммитах в основные ветки.

Предоставляются ли отчеты о качестве кода?

Да, вы получаете детализированные отчеты в форматах HTML/PDF с визуализацией покрытия кода, графиками динамики дефектов, списком уязвимостей и рекомендациями по исправлению.

Другие направления AI