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

Вопросы об AI-тестировании сайтов, приложений и ПО

Наш AI анализирует архитектуру и логику вашего приложения (веб, мобильного или десктопного), генерируя соответствующие типы тестов: юнит-тесты для бизнес-логики, UI-тесты для интерфейсов, API-тесты для серверной части. Для веб-приложений используются Selenium/Cypress, для мобильных - Appium, для десктопных - специализированные фреймворки.

Да, AI проводит автоматизированный аудит безопасности: проверяет на SQL-инъекции, XSS, CSRF, небезопасные настройки CORS, утечки данных. Используется комбинация статического анализа кода (SAST), динамического тестирования (DAST) и фаззинга для поиска уязвимостей, которые могут пропустить ручные проверки.

AI генерирует кроссплатформенные тесты для iOS и Android, адаптируя их под особенности каждой ОС. Он эмулирует различные устройства, разрешения экранов, версии операционных систем и сетевые условия, что позволяет выявить специфичные для платформ баги до выпуска приложения.

Да, AI создает сценарии нагрузочного тестирования, имитирующие реальное поведение пользователей. Он анализирует отклик приложения под разной нагрузкой, выявляет узкие места производительности, утечки памяти и предлагает оптимизации для повышения скорости работы и стабильности.

AI использует компьютерное зрение и анализ DOM для проверки UI: корректность отображения элементов, адаптивность верстки, доступность (a11y), соответствие дизайн-системам. Он тестирует все состояния интерфейса, включая ошибки, загрузки и edge-кейсы.

Да, AI автоматически тестирует интеграции с API, платежными системами, CRM, CMS и другими сторонними сервисами. Он создает моки и стабы для эмуляции различных ответов внешних систем, проверяет обработку ошибок, таймауты и корректность форматов данных.

При добавлении нового функционала AI автоматически анализирует изменения в коде, определяет затронутые компоненты и генерирует дополнительные тесты. Он также перезапускает регрессионные тесты, чтобы убедиться, что существующая функциональность не сломана.

AI автоматически проверяет соответствие стандартам WCAG: семантическую разметку, контрастность цветов, навигацию с клавиатуры, работу скринридеров. Он выявляет нарушения доступности и предлагает конкретные исправления для обеспечения инклюзивности вашего приложения.

Другие направления AI