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開發者工具 領域最好的 159 個 測試 AI 工具

開發者工具領域的測試熱門 AI 工具包括 Amplitude、BrowserStack、MOWA.ai、This Person Does Not Exist、Qase、Pulse Labs、LambdaTest、VWO、Katalon、Greptile 等,幫助您快速提升效率。

Codespell
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Codespell

Codespell 是一款整合在您 IDE 中的 AI 驅動的 SDLC(軟體開發生命週期)協作機器人。它超越了程式碼補全,能協助產生程式碼、建立 API、自動化測試、編寫文件和修復錯誤,從而簡化整個開發流程。

程式碼助手
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sammylabs
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sammylabs

sammylabs 是一個由人工智能驅動的客戶成功平台,可自動執行使用者引導、文件編寫和軟體測試。它像真實使用者一樣探索您的應用程式,以產生影片教學、互動式指南和最新的文件,確保您的內容始終與您的產品同步。

自動化
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Hazy
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Hazy

Hazy 是一個先進的 AI 平台,用於生成高品質、保護隱私的合成數據。它使企業能夠在確保完全符合 GDPR 和 CCPA 等法規的同時,解鎖敏感數據用於分析、機器學習和軟體測試。

分析
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Accessibility Desk
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Accessibility Desk

Accessibility Desk 是一個全面的數位無障礙解決方案,結合了人工智慧驅動的工具包和專家主導的服務。它幫助組織審計、修復和維護網站和應用程式的 WCAG 合規性。該平台提供自動掃描、詳細報告和修復指導,並由經認證的人工審計員和使用者測試提供支援,以確保完全的包容性。

分析
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The Foundry AI
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The Foundry AI

The Foundry AI 是一個專為建構 AI 網路代理的開發者設計的平台。它提供了一個確定性的網路模擬器和先進的標註框架,用於在可重現的環境中測試、基準測試和偵錯代理,擺脫了真實網路不可預測性的困擾。

模型評估
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Adversa AI
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Adversa AI

Adversa AI 是一家領先的 AI 安全平台,專注於使 AI、ML 和 LLM 系統變得安全、可信和負責任。它提供持續的 AI 紅隊演練、漏洞評估和強化解決方案,以防範網路威脅、隱私問題和安全事件。Adversa AI 獲得 Gartner 和眾多行業獎項的認可,幫助各行各業的組織確保其 AI 轉型的安全。

測試
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Boggl.ai
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Boggl.ai

Boggl.ai 是一個專為高效產品管理而設計的人工智慧工作空間。它透過自動化建立PRD、發布說明、測試案例和路線圖等基本文件(支援語音輸入),簡化整個產品生命週期。它能加強團隊協作並確保文件的一致性。

測試
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OnSecurity
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OnSecurity

OnSecurity 是一個 AI 增強的滲透測試平台,它將 AI 自動化的效率與專家級道德駭客的智慧相結合。它提供 CREST 認證的持續性網路安全服務,包括滲透測試、漏洞掃描和威脅情報,所有服務都透過一個靈活的訂閱式平台進行管理,以實現更快、更準確的結果。

測試
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Pulse Labs
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Pulse Labs

Pulse Labs 是一個由人工智能驅動的使用者研究平台,透過捕捉和分析真實世界的使用者回饋,幫助企業打造更好的產品。它提供一套用於調查、訪談、可用性測試和應用程式內回饋的工具,以提供可行的見解。

客戶反饋
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Katalon
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Katalon

Katalon 是一個全面的、由 AI 增強的測試自動化平台,適用於 Web、API、行動和桌面應用程式。它透過低程式碼、全程式碼和無程式碼解決方案為各種規模的團隊賦能,簡化從測試創建、執行到分析和管理的整個品質生命週期。

程式碼生成
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Review Bomb Me
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Review Bomb Me

一款由AI驅動的工具,可將包括負面評價在內的所有客戶評論轉化為建設性的積極反饋。它幫助企業和創作者收集可行的改進見解,同時過濾掉惡意內容,減輕情感壓力。

反饋管理
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Aspen
免费

Aspen

Aspen是一款免費的原生macOS應用程式,用於API測試,並配備了強大的AI助理。它提供了一種快速、私密且高效的方式來測試REST API、生成程式碼、建立資料模型和生成OpenAPI規範,無需登入。

API 管理
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takemebot
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takemebot

takemebot 是一個無程式碼/低程式碼機器人流程自動化(RPA)平台,旨在自動化重複性業務任務。它透過使用者友善的拖放式介面、錄製與回放功能以及與現有系統的無縫整合,幫助企業降低營運成本、節省時間並實現無差錯營運。

機器人流程自動化
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Casco
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Casco

Casco 是一個針對AI系統的自主安全測試平台。它充當一個持續、全天候的AI紅隊,主動識別並幫助修復AI代理、應用程式和基礎設施中的漏洞,防止惡意攻擊者利用,用全年自動化監控取代週期性滲透測試。

模型安全
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WorkStreamer
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WorkStreamer

WorkStreamer 是一個旨在簡化和加速 Oracle 實施的加速器平台。它能自動生成培訓文件,簡化專案需求管理,並透過可視化的分步指南增強測試活動,從而縮短專案週期並提高效率。

測試
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CodeMaker AI
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CodeMaker AI

CodeMaker AI 是一款旨在透過自動化軟體編寫、測試和文件產生來提高生產力的下一代開發者工具包。它透過 IDE、GitHub 和 CLI 無縫整合到您的工作流程中,提供上下文感知程式碼生成和強大的人工智慧助理。

程式碼助手
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Quacks AI
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Quacks AI

Quacks AI 是一個智慧品質保證平台,可自動執行端對端軟體測試。它利用先進的 AI 代理自主建立、執行和維護測試,使團隊能夠持續監控軟體品質、節省大量時間並防止錯誤影響使用者。

無程式碼
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Applitools
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Applitools

Applitools 是一個由 AI 驅動的端到端測試自動化平台,旨在幫助團隊發布完美無瑕的應用程式。它使用視覺 AI 自動執行功能、視覺、API 和無障礙測試,涵蓋所有裝置、瀏覽器和螢幕尺寸,從而顯著提高測試覆蓋率並減少維護工作。

低程式碼/無程式碼
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HoneyHive
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HoneyHive

HoneyHive 是一款面向使用 LLM 和 AI 智慧體的開發人員的一體化 AI 可觀測性與評估平台。它提供了一個統一的解決方案,用於建構、測試、偵錯和監控 AI 應用,涵蓋從初步實驗到企業級部署的全過程。該平台幫助團隊系統地衡量 AI 品質,深入了解智慧體互動,監控成本和延遲等效能指標,並協作管理提示詞和資料集等關鍵資產,確保自信地交付可靠的 AI 產品。

偵錯
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BaseRock
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BaseRock

BaseRock 是一個為開發團隊設計的代理式 AI 品質保證(QA)平台。它透過學習您的程式碼和網路流量,自動生成並執行單元、整合和端對端測試。這有助於及早發現錯誤,顯著降低 QA 成本,並透過自動化整個測試生命週期來提高開發人員的生產力。

測試
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Leapwork
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Leapwork

Leapwork 是一個由人工智能驅動的無代碼測試自動化平台,旨在加速軟體測試並確保持續的品質。它使技術和非技術用戶都能在任何應用程式上建構、管理和維護複雜的自動化測試,包括Web、桌面和像Microsoft Copilot這樣的人工智慧系統。憑藉其視覺化介面、可重用組件和生成式AI功能,Leapwork實現了測試的普及化,減少了維護工作,並無縫整合到現有的DevOps流程中,幫助企業實現更快的發布和更高品質的軟體。

數據
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Kusho
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Kusho

Kusho 是一個由AI驅動的平台,為開發者和企業自動化軟體測試。它使用自主AI代理將輸入轉化為全面的、可立即運行的Web UI和後端API測試套件。透過自動生成和維護測試,Kusho幫助團隊實現超過90%的測試覆蓋率,加速部署週期,並自信地發布無錯誤的程式碼。

程式碼助手
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Hatchways
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Hatchways 是一個技術面試平台,它用真實的「帶回家」作業取代了傳統的程式設計測試。它透過在基於 Git 的環境中使用真實世界任務來簡化軟體工程師的招聘流程,從而改善應徵者體驗並為公司提供更強的招聘訊號。

測試
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Mindgard
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Mindgard

Mindgard 是一個先進的AI安全平台,專注於為AI模型提供自動化的紅隊演練和持續的安全測試。它幫助企業識別和緩解獨特的AI漏洞,如提示注入、資料中毒和模型規避。Mindgard專為企業設計,支援包括LLM和生成式AI在內的多種模型,確保AI系統在整個生命週期內安全、合規且值得信賴。

測試
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关于 測試

AI 測試工具是一類專業的開發者工具,利用人工智慧和機器學習來自動化並增強軟體測試流程。這些工具超越了傳統的腳本自動化,能夠智慧地建立、執行和維護測試案例。它們顯著加快了產品發布週期,提升了測試覆蓋率,並減少了修復損壞測試所需的人工。其核心特性之一是「自我修復」能力,即測試腳本能自動適應應用程式使用者介面的變更。

核心功能

  • 自主測試生成:AI分析應用程式,無需手動編寫腳本即可自動建立有意義的測試案例和使用者流程。
  • 自我修復腳本:智慧識別UI元素(如按鈕ID或位置)的變化,並自動更新測試腳本以防止測試失敗。
  • AI視覺測試:利用電腦視覺檢測功能測試無法發現的意外視覺缺陷,如版面配置偏移、顏色變化或元素重疊。
  • 智慧缺陷檢測:運用預測分析技術識別程式碼中的高風險區域,並將測試資源優先投入到最可能出現問題的部分。
  • API測試自動化:透過自動生成測試資料和驗證回應,簡化複雜的API測試的建立和驗證過程。

適用場景

AI 測試工具主要被快節奏開發環境中的敏捷和DevOps團隊使用。它們在測試頻繁更新的大型Web應用、複雜企業軟體和行動應用時尤其有價值。品質保障自動化工程師、軟體開發測試工程師(SDET)以及開發人員都能從減少測試維護和更快的反饋循環中受益。

選擇要點

選擇AI 測試工具時,應考慮其與現有CI/CD流程(如Jenkins、GitHub Actions)的整合能力。評估其對目標平台(如Web、行動端iOS/Android、API)的支援情況。考察其自我修復能力的穩健性和視覺測試引擎的準確性。此外,還需考慮工具的易用性(特別是對於編碼能力有限的團隊成員)及其用於追蹤品質指標的報告和分析功能。

精选工具排行榜

測試 应用场景

1

為電商平台自動化UI迴歸測試

某大型電商平台的品質保證工程師需要確保新程式碼部署不會在結帳或產品列表等關鍵頁面上引入視覺缺陷。透過使用AI測試工具,他們可以自動化視覺迴歸測試。該工具會擷取關鍵頁面的基準螢幕截圖,並在每次CI/CD執行時,自動將新版本與這些基準進行比較。它利用電腦視覺技術,能夠標記出即便是微小的意外變化,如按鈕未對齊、字體錯誤或顏色偏差,而這些是傳統功能測試會忽略的。這個流程將手動測試時間縮短了數小時,並在影響客戶之前捕獲了關鍵的UI錯誤。

2

在CI/CD流程中建立自我修復的端對端測試

一個DevOps團隊管理著一個每週更新的Web應用程式,這常常因為元素定位器的變更導致傳統測試腳本中斷。透過實施AI測試工具,他們建立了能夠自我修復的端對端測試。當開發人員更改按鈕的ID或重構組件時,AI不僅僅依賴舊的定位器。它會分析其他屬性(如文字、位置和結構)來正確定位元素並自動調整測試步驟。這極大地減少了測試維護的開銷,防止了CI/CD流程因不穩定的測試而阻塞,並使團隊能夠以更高的信心和速度發布新功能。

3

加速跨裝置的行動應用程式測試

一個行動開發團隊需要在一系列不同螢幕尺寸和作業系統版本的iOS和Android裝置上測試他們的新應用程式。在每台裝置上手動測試既緩慢又不切實際。AI測試工具可以自動化這個過程。開發人員或QA測試人員可以在一台裝置上記錄一個測試流程,然後AI可以智慧地在一組真實或虛擬裝置上執行相同的測試。它能自動處理螢幕解析度和UI佈局的差異,確保功能在所有裝置上都能一致地運作。該工具提供一份包含所有裝置截圖和日誌的綜合報告,使團隊能夠快速識別和修復特定於裝置的問題。

4

根據API規範生成測試套件

一位後端開發人員正在建構一個複雜的微服務架構,需要確保所有API端點都經過了徹底測試。為數百個端點手動編寫測試非常耗時。AI測試工具可以分析API規範文件(如OpenAPI或Swagger)。基於該規範,它能自動生成一套全面的測試案例,包括對有效輸入、邊界情況和潛在安全漏洞的測試。它還可以生成模擬數據並驗證回應模式、狀態碼和標頭資訊。這自動化了大部分後端測試工作,使開發人員能夠專注於業務邏輯,而不是編寫樣板測試程式碼。

5

透過自主探索提高測試覆蓋率

一個QA團隊規模較小的初創公司正努力為其快速迭代的產品實現高測試覆蓋率。他們使用AI測試工具的自主探索功能。他們向工具提供一個起始URL和一些基本憑證。然後,AI就像一個新用戶一樣,系統地導航應用程式,點擊按鈕,填寫表單,並發現不同的使用者路徑。在探索過程中,它會自動為其發現的路徑生成測試腳本,並在此過程中識別潛在的崩潰或錯誤。這幫助團隊快速建立一個迴歸測試套件,覆蓋了他們可能忽略的應用程式部分,從而在不大量投入手動測試資源的情況下顯著提高了整體產品品質。

6

增強無障礙測試自動化

一位前端開發人員的任務是確保他們的Web應用程式符合WCAG(Web內容無障礙指南)。手動檢查無障礙問題既繁瑣又容易出錯。他們將AI測試工具整合到工作流程中。該工具在測試執行期間自動掃描應用程式,以識別常見的無障礙問題,例如圖片缺少alt文字、文字對比度低、標題結構不當以及缺少ARIA標籤。它提供一份詳細報告,其中包含每個問題的確切位置並建議修復步驟。這使開發人員能夠在其常規開發週期中主動修復無障礙錯誤,從而使應用程式對身心障礙使用者更具包容性。

測試 常见问题

什麼是AI測試工具?

AI測試工具是利用人工智慧和機器學習來改進和自動化軟體品質保證流程的進階軟體應用。與依賴預先編寫腳本的傳統自動化工具不同,AI測試工具能夠自主生成測試案例,視覺化檢查使用者介面的缺陷,並自動適應應用程式的變化。它們的主要目標是透過減少測試建立和維護所需的人工,使測試過程更快、更全面、更穩定。

AI測試工具與Selenium等傳統自動化工具有何不同?

關鍵區別在於智慧性和適應性。像Selenium這樣的傳統工具執行的是明確的、預先編寫的腳本。如果UI元素發生變化,腳本就會中斷並需要手動更新。AI測試工具的運作方式則不同:

  • 適應性:它們使用「自我修復」功能自動適應UI變化,減少測試維護工作。
  • 測試建立:許多AI工具可以自主探索應用程式以生成新的測試案例,而傳統工具則要求每個測試都必須手動編寫腳本。
  • 測試範圍:AI工具通常包含視覺測試,可以捕捉到Selenium(僅檢查程式碼DOM)會忽略的UI錯誤。
  • 易用性:它們通常提供低程式碼或無程式碼介面,使非開發人員也能進行測試自動化。

本質上,傳統工具是遵循指令,而AI工具則能做出智慧決策,從而更有效率地建立和維護測試。

如何選擇合適的AI測試工具?

選擇合適的AI測試工具取決於您的具體需求。請考慮以下關鍵因素:

  • 應用程式類型:該工具是專注於Web、行動、API還是桌面測試?確保它與您的目標平台一致。
  • 整合能力:它與您的CI/CD流程(如Jenkins、GitHub Actions)、缺陷追蹤系統(如Jira)和其他開發者工具的整合情況如何?
  • 技能水準要求:它是一個適合手動測試人員和業務分析師的無程式碼/低程式碼平台,還是需要較強的編碼技能?
  • 核心AI功能:評估其自我修復、自主測試生成和視覺測試功能的有效性。最好在您自己的應用程式上進行概念驗證。
  • 報告與分析:它是否提供清晰、可操作的報告,幫助您快速定位失敗的根本原因?
誰適合使用AI測試工具?

AI測試工具對軟體開發生命週期中的多種角色都大有裨益。主要使用者包括:

  • 品質保證自動化工程師:減少編寫和維護脆弱測試腳本的時間,讓他們能專注於更複雜的測試策略。
  • 手動QA測試人員:利用低程式碼/無程式碼功能建立自動化測試,而無需學習複雜的程式語言。
  • 開發人員和SDET:為新功能快速生成測試,並將品質檢查直接整合到他們的CI/CD流程中以獲得更快的反饋。
  • DevOps團隊:確保持續交付流程穩定,不會因頻繁失敗的測試而受阻,從而提高發布的整體速度和可靠性。
在軟體測試中使用AI的主要好處是什麼?

將AI融入軟體測試提供了幾個顯著的好處,解決了傳統方法的局限性。主要優勢包括:

  • 提高速度:AI建立和執行測試的速度比人類快得多,從而加速了整個開發和發布週期。
  • 提升準確性和覆蓋率:AI可以自主探索應用程式,發現手動測試人員可能忽略的使用者路徑和邊界情況,從而實現更廣泛的測試覆蓋。AI驅動的視覺測試還能捕捉到功能測試腳本無法看到的錯誤。
  • 減少維護:AI工具的自我修復能力使測試能自動適應微小的UI變化,極大地減少了工程師修復損壞測試所花費的時間。
  • 提高效率:透過自動化重複且耗時的任務,AI解放了QA專業人員和開發人員,使他們能夠專注於更具戰略性的高價值活動,如探索性測試和效能分析。