Popular Thử nghiệm AI tools in Công cụ dành cho nhà phát triển include Amplitude, BrowserStack, MOWA.ai, This Person Does Not Exist, Qase, Pulse Labs, LambdaTest, VWO, Katalon và Greptile, helping you work more efficiently.
Codespell là một trợ lý ảo SDLC được hỗ trợ bởi AI, tích hợp vào IDE của bạn để tăng tốc độ phát triển phần mềm. Nó không chỉ dừng lại ở việc hoàn thành mã, mà còn giúp tạo mã, tạo API, tự động hóa kiểm thử, lập tài liệu logic và sửa lỗi, hợp lý hóa toàn bộ vòng đời phát triển.
Trợ lý Mã
sammylabs là một nền tảng thành công của khách hàng do AI cung cấp, tự động hóa việc giới thiệu người dùng, tạo tài liệu và kiểm thử. Nó khám phá ứng dụng của bạn như một người dùng thực để tạo video hướng dẫn, hướng dẫn tương tác và tài liệu cập nhật, đảm bảo nội dung của bạn luôn đồng bộ với sản phẩm.
Tự động hóa
Hazy là một nền tảng AI tiên tiến để tạo ra dữ liệu tổng hợp chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư. Nó cho phép các doanh nghiệp mở khóa dữ liệu nhạy cảm để phân tích, học máy và kiểm thử phần mềm trong khi đảm bảo tuân thủ đầy đủ các quy định như GDPR và CCPA.
Phân tích
Accessibility Desk là một giải pháp trợ năng kỹ thuật số toàn diện kết hợp bộ công cụ do AI cung cấp với các dịch vụ do chuyên gia dẫn dắt. Nó giúp các tổ chức kiểm toán, khắc phục và duy trì tuân thủ WCAG cho các trang web và ứng dụng. Nền tảng này cung cấp quét tự động, báo cáo chi tiết và hướng dẫn khắc phục, được hỗ trợ bởi các kiểm toán viên con người được công nhận và thử nghiệm người dùng để đảm bảo tính toàn diện.
Phân tích
The Foundry AI là một nền tảng chuyên biệt dành cho các nhà phát triển xây dựng tác nhân web AI. Nó cung cấp một trình giả lập web tất định và một khung chú thích tiên tiến để kiểm tra, đánh giá và gỡ lỗi các tác nhân trong một môi trường có thể tái tạo, không bị ảnh hưởng bởi sự khó đoán của web trực tiếp.
Đánh giá mô hình
Adversa AI là một nền tảng bảo mật AI hàng đầu chuyên làm cho các hệ thống AI, ML và LLM trở nên an toàn, đáng tin cậy và có trách nhiệm. Nền tảng này cung cấp các giải pháp Red Teaming AI liên tục, đánh giá lỗ hổng và tăng cường bảo mật để bảo vệ chống lại các mối đe dọa mạng, các vấn đề về quyền riêng tư và các sự cố an toàn. Được Gartner và nhiều giải thưởng trong ngành công nhận, Adversa AI giúp các tổ chức trong nhiều lĩnh vực bảo mật quá trình chuyển đổi AI của họ.
Thử nghiệm
Boggl.ai là một không gian làm việc được hỗ trợ bởi AI được thiết kế để quản lý sản phẩm hiệu suất cao. Nó hợp lý hóa toàn bộ vòng đời sản phẩm bằng cách tự động hóa việc tạo các tài liệu thiết yếu như PRD, ghi chú phát hành, các trường hợp thử nghiệm và lộ trình từ các đầu vào đơn giản, bao gồm cả ghi chú bằng giọng nói. Nó tăng cường sự hợp tác của nhóm và đảm bảo tính nhất quán của tài liệu.
Thử nghiệm
OnSecurity là một nền tảng kiểm thử xâm nhập tăng cường bởi AI, kết hợp hiệu quả của tự động hóa AI với sự khéo léo của các hacker đạo đức chuyên gia. Nền tảng này cung cấp các dịch vụ an ninh mạng liên tục, được CREST phê duyệt, bao gồm kiểm thử xâm nhập, quét lỗ hổng và tình báo mối đe dọa, tất cả được quản lý thông qua một nền tảng duy nhất, linh hoạt dựa trên đăng ký để có kết quả nhanh hơn và chính xác hơn.
Thử nghiệm
Pulse Labs là một nền tảng nghiên cứu người dùng được hỗ trợ bởi AI, giúp các doanh nghiệp xây dựng sản phẩm tốt hơn bằng cách thu thập và phân tích phản hồi của người dùng trong thế giới thực. Nền tảng này cung cấp một bộ công cụ cho khảo sát, phỏng vấn, kiểm thử khả năng sử dụng và phản hồi trong ứng dụng để cung cấp thông tin chi tiết hữu ích.
Phản hồi của khách hàng
Katalon là một nền tảng tự động hóa kiểm thử toàn diện, được tăng cường bởi AI, dành cho các ứng dụng web, API, di động và máy tính để bàn. Nền tảng này trao quyền cho các nhóm ở mọi quy mô với các giải pháp low-code, full-code và no-code, hợp lý hóa toàn bộ vòng đời chất lượng từ việc tạo và thực thi kiểm thử đến phân tích và quản lý.
Sinh mã
Một công cụ do AI cung cấp giúp chuyển đổi tất cả các bài đánh giá của khách hàng, bao gồm cả những bài đánh giá tiêu cực, thành phản hồi mang tính xây dựng và tích cực. Nó giúp các doanh nghiệp và nhà sáng tạo thu thập thông tin chi tiết hữu ích để cải thiện đồng thời lọc bỏ nội dung độc hại và giảm căng thẳng về mặt cảm xúc.
Quản lý phản hồi
Aspen là một ứng dụng macOS gốc miễn phí để kiểm thử API, được tăng cường sức mạnh với một trợ lý AI. Nó cung cấp một cách nhanh chóng, riêng tư và hiệu quả để kiểm thử các API REST, tạo mã, tạo mô hình dữ liệu và sản xuất thông số kỹ thuật OpenAPI mà không cần đăng nhập.
Quản lý API
takemebot là một nền tảng Tự động hóa Quy trình bằng Robot (RPA) không cần mã/ít mã, được thiết kế để tự động hóa các tác vụ kinh doanh lặp đi lặp lại. Nó giúp các doanh nghiệp giảm chi phí vận hành, tiết kiệm thời gian và đạt được hoạt động không lỗi thông qua giao diện kéo-thả thân thiện với người dùng, chức năng ghi lại và phát lại, và tích hợp liền mạch với các hệ thống hiện có.
Tự động hóa quy trình bằng robot
Casco là một nền tảng kiểm thử bảo mật tự động cho các hệ thống AI. Nó hoạt động như một đội đỏ AI (AI red team) liên tục, luôn hoạt động, chủ động xác định và giúp khắc phục các lỗ hổng trong các tác nhân, ứng dụng và cơ sở hạ tầng AI trước khi những kẻ tấn công độc hại có thể khai thác, thay thế việc kiểm thử xâm nhập định kỳ bằng giám sát tự động quanh năm.
Bảo mật mô hình
WorkStreamer là một nền tảng tăng tốc được thiết kế để hợp lý hóa và tăng tốc độ triển khai Oracle. Nó tự động hóa tài liệu đào tạo, đơn giản hóa việc quản lý yêu cầu dự án và nâng cao các sự kiện kiểm thử bằng các hướng dẫn trực quan, từng bước, giúp giảm thời gian dự án và cải thiện hiệu quả.
Thử nghiệm
CodeMaker AI là một bộ công cụ dành cho nhà phát triển thế hệ mới được thiết kế để tăng năng suất bằng cách tự động hóa việc viết, kiểm thử và tài liệu hóa phần mềm. Nó tích hợp liền mạch vào quy trình làm việc của bạn thông qua IDE, GitHub và CLI, cung cấp khả năng tạo mã nhận biết ngữ cảnh và một trợ lý AI mạnh mẽ.
Trợ lý Mã
Quacks AI là một nền tảng đảm bảo chất lượng thông minh giúp tự động hóa kiểm thử phần mềm từ đầu đến cuối. Nó sử dụng các tác nhân AI tiên tiến để tự động tạo, thực thi và duy trì các bài kiểm thử, cho phép các nhóm liên tục theo dõi chất lượng phần mềm, tiết kiệm thời gian đáng kể và ngăn chặn lỗi đến tay người dùng.
Không mã
Applitools là một nền tảng tự động hóa kiểm thử đầu cuối được hỗ trợ bởi AI, được thiết kế để giúp các nhóm phát hành các ứng dụng hoàn hảo. Nó sử dụng Visual AI để tự động hóa kiểm thử chức năng, giao diện, API và khả năng truy cập trên tất cả các thiết bị, trình duyệt và kích thước màn hình, giúp tăng đáng kể độ bao phủ của kiểm thử và giảm thiểu việc bảo trì.
Low-Code No-Code
HoneyHive là một nền tảng quan sát và đánh giá AI tất cả trong một dành cho các nhà phát triển xây dựng bằng LLM và các tác nhân AI. Nó cung cấp một giải pháp thống nhất để xây dựng, kiểm tra, gỡ lỗi và giám sát các ứng dụng AI, từ các thử nghiệm ban đầu đến triển khai quy mô doanh nghiệp. Nền tảng này giúp các nhóm đo lường chất lượng AI một cách có hệ thống, có được khả năng hiển thị sâu về các tương tác của tác nhân, giám sát các chỉ số hiệu suất như chi phí và độ trễ, và cộng tác trên các tài sản thiết yếu như lời nhắc và bộ dữ liệu, đảm bảo việc vận chuyển các sản phẩm AI đáng tin cậy một cách tự tin.
Gỡ lỗi
BaseRock là một nền tảng QA dựa trên AI có tính tự hành được thiết kế cho các nhóm phát triển. Nó học hỏi từ mã nguồn và lưu lượng mạng của bạn để tự động tạo và thực thi các bài kiểm thử đơn vị, tích hợp và end-to-end. Điều này giúp phát hiện lỗi sớm, giảm đáng kể chi phí QA và tăng năng suất của nhà phát triển bằng cách tự động hóa toàn bộ vòng đời kiểm thử.
Thử nghiệm
Leapwork là một nền tảng tự động hóa kiểm thử không cần mã lệnh, được hỗ trợ bởi AI, được thiết kế để tăng tốc quá trình kiểm thử phần mềm và đảm bảo chất lượng liên tục. Nó cho phép cả người dùng kỹ thuật và phi kỹ thuật xây dựng, quản lý và duy trì các bài kiểm thử tự động phức tạp trên bất kỳ ứng dụng nào, bao gồm web, máy tính để bàn và các hệ thống được hỗ trợ bởi AI như Microsoft Copilot. Với giao diện trực quan, các thành phần có thể tái sử dụng và khả năng AI tạo sinh, Leapwork dân chủ hóa việc kiểm thử, giảm thiểu việc bảo trì và tích hợp liền mạch vào các quy trình DevOps hiện có, giúp các doanh nghiệp đạt được việc phát hành nhanh hơn và phần mềm chất lượng cao hơn.
Dữ liệu
Kusho là một nền tảng được hỗ trợ bởi AI giúp tự động hóa việc kiểm thử phần mềm cho các nhà phát triển và doanh nghiệp. Nó sử dụng các tác nhân AI tự trị để chuyển đổi đầu vào thành các bộ kiểm thử toàn diện, sẵn sàng chạy cho cả giao diện người dùng web và API backend. Bằng cách tự động tạo và duy trì các bài kiểm thử, Kusho giúp các nhóm đạt được độ bao phủ kiểm thử trên 90%, tăng tốc chu kỳ triển khai và tự tin phát hành mã không có lỗi.
Trợ lý mã
Hatchways là một nền tảng phỏng vấn kỹ thuật thay thế các bài kiểm tra lập trình truyền thống bằng các bài đánh giá thực tế mang về nhà. Nó hợp lý hóa quy trình tuyển dụng kỹ sư phần mềm bằng cách sử dụng các nhiệm vụ thực tế trong môi trường dựa trên Git, cải thiện trải nghiệm ứng viên và cung cấp tín hiệu tuyển dụng mạnh mẽ hơn cho các công ty.
Thử nghiệm
Mindgard là một nền tảng bảo mật AI tiên tiến chuyên về kiểm thử xâm nhập tự động (red teaming) và kiểm tra bảo mật liên tục cho các mô hình AI. Nó giúp các tổ chức xác định và giảm thiểu các lỗ hổng AI đặc thù như chèn câu lệnh (prompt injection), đầu độc dữ liệu và né tránh mô hình. Được thiết kế cho doanh nghiệp, Mindgard hỗ trợ nhiều loại mô hình, bao gồm LLM và AI tạo sinh, đảm bảo các hệ thống AI an toàn, tuân thủ và đáng tin cậy trong suốt vòng đời của chúng.
Thử nghiệmCông cụ Kiểm thử AI là một danh mục chuyên biệt của các công cụ dành cho nhà phát triển, tận dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để tự động hóa và nâng cao quy trình kiểm thử phần mềm. Các công cụ này vượt qua phương pháp tự động hóa dựa trên kịch bản truyền thống bằng cách tạo, thực thi và duy trì các bài kiểm thử một cách thông minh. Chúng giúp tăng tốc đáng kể chu kỳ phát hành, cải thiện độ bao phủ của kiểm thử và giảm thiểu công sức thủ công cần thiết để sửa các bài kiểm thử bị lỗi. Một tính năng chính là khả năng tự phục hồi (self-healing), nơi các bài kiểm thử tự động thích ứng với những thay đổi trong giao diện người dùng của ứng dụng.
Công cụ Kiểm thử AI chủ yếu được sử dụng bởi các nhóm Agile và DevOps làm việc trong môi trường phát triển có nhịp độ nhanh. Chúng đặc biệt có giá trị để kiểm thử các ứng dụng web quy mô lớn, phần mềm doanh nghiệp phức tạp và các ứng dụng di động thường xuyên được cập nhật. Các vai trò như Kỹ sư Tự động hóa QA, SDET (Kỹ sư Phát triển Phần mềm trong Kiểm thử) và các nhà phát triển đều được hưởng lợi từ việc giảm bảo trì kiểm thử và chu kỳ phản hồi nhanh hơn.
Khi chọn một công cụ Kiểm thử AI, hãy xem xét khả năng tích hợp của nó với quy trình CI/CD hiện tại của bạn (ví dụ: Jenkins, GitHub Actions). Đánh giá sự hỗ trợ của nó cho các nền tảng bạn nhắm đến, chẳng hạn như web, di động (iOS/Android) và API. Đánh giá sự mạnh mẽ của khả năng tự phục hồi và độ chính xác của công cụ kiểm thử trực quan. Ngoài ra, hãy xem xét tính dễ sử dụng của công cụ, đặc biệt đối với các thành viên trong nhóm có kỹ năng lập trình hạn chế, và các tính năng báo cáo, phân tích để theo dõi các chỉ số chất lượng.
Một kỹ sư QA cho một nền tảng thương mại điện tử lớn cần đảm bảo rằng các lần triển khai mã nguồn mới không gây ra lỗi trực quan trên các trang quan trọng như trang thanh toán hoặc danh sách sản phẩm. Bằng cách sử dụng công cụ Kiểm thử AI, họ có thể tự động hóa kiểm thử hồi quy trực quan. Công cụ này chụp ảnh màn hình cơ sở của các trang chính và trong mỗi lần chạy CI/CD, nó tự động so sánh các phiên bản mới với các ảnh cơ sở này. Nó sử dụng thị giác máy tính để đánh dấu ngay cả những thay đổi nhỏ không mong muốn, chẳng hạn như các nút bị lệch, phông chữ không chính xác hoặc thay đổi màu sắc, mà các bài kiểm thử chức năng truyền thống sẽ bỏ sót. Quá trình này giúp giảm hàng giờ thời gian kiểm thử thủ công và phát hiện các lỗi UI nghiêm trọng trước khi chúng ảnh hưởng đến khách hàng.
Một nhóm DevOps quản lý một ứng dụng web được cập nhật hàng tuần, điều này thường xuyên khiến các kịch bản kiểm thử truyền thống bị lỗi do thay đổi trong bộ định vị phần tử. Bằng cách triển khai một công cụ Kiểm thử AI, họ tạo ra các bài kiểm thử end-to-end có khả năng tự phục hồi. Khi một nhà phát triển thay đổi ID của một nút hoặc tái cấu trúc một thành phần, AI không chỉ dựa vào bộ định vị cũ. Nó phân tích các thuộc tính khác (như văn bản, vị trí và cấu trúc) để xác định chính xác phần tử và tự động điều chỉnh bước kiểm thử. Điều này làm giảm đáng kể chi phí bảo trì kiểm thử, ngăn chặn quy trình CI/CD bị chặn bởi các bài kiểm thử không ổn định và cho phép nhóm phát hành các tính năng mới với độ tin cậy và tốc độ cao hơn.
Một nhóm phát triển di động cần kiểm thử ứng dụng mới của họ trên hàng chục thiết bị iOS và Android khác nhau với kích thước màn hình và phiên bản hệ điều hành khác nhau. Việc kiểm thử thủ công trên từng thiết bị rất chậm và không thực tế. Một công cụ Kiểm thử AI có thể tự động hóa quy trình này. Một nhà phát triển hoặc kiểm thử viên QA có thể ghi lại một luồng kiểm thử duy nhất trên một thiết bị, và AI có thể thực thi một cách thông minh cùng bài kiểm thử đó trên một loạt các thiết bị thật hoặc ảo. Nó tự động xử lý sự khác biệt về độ phân giải màn hình và bố cục UI, đảm bảo các tính năng hoạt động nhất quán ở mọi nơi. Công cụ này cung cấp một báo cáo tổng hợp với ảnh chụp màn hình và nhật ký từ tất cả các thiết bị, cho phép nhóm nhanh chóng xác định và sửa các lỗi cụ thể của từng thiết bị.
Một nhà phát triển backend đang xây dựng một kiến trúc microservices phức tạp và cần đảm bảo tất cả các điểm cuối API được kiểm thử kỹ lưỡng. Việc viết kiểm thử thủ công cho hàng trăm điểm cuối rất tốn thời gian. Một công cụ Kiểm thử AI có thể phân tích một tệp đặc tả API (như OpenAPI hoặc Swagger). Dựa trên đặc tả đó, nó tự động tạo ra một bộ trường hợp kiểm thử toàn diện, bao gồm các bài kiểm thử cho đầu vào hợp lệ, các trường hợp biên và các lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn. Nó cũng có thể tạo dữ liệu giả và xác thực lược đồ phản hồi, mã trạng thái và tiêu đề. Điều này tự động hóa một phần đáng kể của việc kiểm thử backend, cho phép các nhà phát triển tập trung vào logic nghiệp vụ thay vì mã kiểm thử lặp đi lặp lại.
Một công ty khởi nghiệp với đội ngũ QA nhỏ đang gặp khó khăn trong việc đạt được độ bao phủ kiểm thử cao cho sản phẩm phát triển nhanh của họ. Họ sử dụng tính năng khám phá tự động của một công cụ Kiểm thử AI. Họ cung cấp cho công cụ một URL bắt đầu và một số thông tin đăng nhập cơ bản. Sau đó, AI hoạt động như một người dùng mới, điều hướng ứng dụng một cách có hệ thống, nhấp vào các nút, điền vào biểu mẫu và khám phá các luồng người dùng khác nhau. Trong quá trình khám phá, nó tự động tạo ra các kịch bản kiểm thử cho các luồng mà nó phát hiện, đồng thời xác định các sự cố hoặc lỗi tiềm ẩn. Điều này giúp nhóm nhanh chóng xây dựng một bộ kiểm thử hồi quy bao phủ các phần của ứng dụng mà họ có thể đã bỏ sót, cải thiện đáng kể chất lượng sản phẩm tổng thể mà không cần đầu tư lớn vào nguồn lực kiểm thử thủ công.
Một nhà phát triển front-end được giao nhiệm vụ đảm bảo ứng dụng web của họ tuân thủ WCAG (Nguyên tắc về khả năng truy cập nội dung web). Việc kiểm tra các vấn đề về khả năng tiếp cận theo cách thủ công rất tẻ nhạt và dễ xảy ra lỗi. Họ tích hợp một công cụ Kiểm thử AI vào quy trình làm việc của mình. Công cụ này tự động quét ứng dụng trong quá trình chạy kiểm thử để xác định các vấn đề về khả năng tiếp cận phổ biến, chẳng hạn như thiếu văn bản thay thế cho hình ảnh, văn bản có độ tương phản thấp, cấu trúc tiêu đề không phù hợp và thiếu nhãn ARIA. Nó cung cấp một báo cáo chi tiết với vị trí chính xác của từng vấn đề và đề xuất các bước khắc phục. Điều này cho phép nhà phát triển chủ động sửa các lỗi về khả năng tiếp cận như một phần của chu kỳ phát triển thông thường, giúp ứng dụng trở nên toàn diện hơn cho người dùng khuyết tật.
Công cụ Kiểm thử AI là các ứng dụng phần mềm tiên tiến sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để cải thiện và tự động hóa quy trình đảm bảo chất lượng phần mềm. Không giống như các công cụ tự động hóa truyền thống dựa vào các kịch bản được viết sẵn, các công cụ kiểm thử AI có thể tự động tạo các trường hợp kiểm thử, kiểm tra trực quan giao diện người dùng để tìm lỗi và tự động thích ứng với các thay đổi của ứng dụng. Mục tiêu chính của chúng là làm cho việc kiểm thử nhanh hơn, toàn diện hơn và ít bị lỗi hơn bằng cách giảm thiểu công sức thủ công cần thiết cho việc tạo và bảo trì các bài kiểm thử.
Sự khác biệt chính nằm ở trí thông minh và khả năng thích ứng. Các công cụ truyền thống như Selenium thực thi các kịch bản rõ ràng, được viết sẵn. Nếu một phần tử UI thay đổi, kịch bản sẽ bị lỗi và cần cập nhật thủ công. Các công cụ Kiểm thử AI hoạt động khác biệt:
Về cơ bản, các công cụ truyền thống tuân theo chỉ dẫn, trong khi các công cụ AI có thể đưa ra quyết định thông minh để tạo và duy trì các bài kiểm thử hiệu quả hơn.
Việc chọn công cụ Kiểm thử AI phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn. Hãy xem xét các yếu tố chính sau:
Các công cụ Kiểm thử AI mang lại lợi ích cho nhiều vai trò trong vòng đời phát triển phần mềm. Người dùng chính bao gồm:
Việc kết hợp AI vào kiểm thử phần mềm mang lại một số lợi ích đáng kể, giải quyết những hạn chế của các phương pháp truyền thống. Các ưu điểm chính bao gồm:
