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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。

QuarkIQL

QuarkIQL

一個已停運的電腦視覺API生成式測試平台,允許開發者創建自訂合成圖像和API請求以簡化測試工作流程。請注意:此工具已不再可用。

MLOps
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Autoflow
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Autoflow

Autoflow 是一款由 AI 驅動的無程式碼自動化測試工具,專為現代 QA 團隊、開發人員和產品經理設計。它能夠將複雜的 Web 應用程式流程的跨瀏覽器測試速度提高 10 倍,而無需編寫任何程式碼。它簡化了測試的建立、執行和維護,促進了團隊協作並加速了發布週期。

測試
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Kodezi
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Kodezi

Kodezi 是一款 AI 驅動的開發者平台,作為您程式碼庫的 AI CTO。它能自動修復錯誤、優化程式碼、偵測漏洞並自動化文件,無縫整合到您的開發工作流程中,以提高生產力和程式碼品質。

程式碼助手
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mabl
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mabl

mabl 是一個由人工智能驅動的測試自動化平台,可簡化 Web 應用程式的端對端測試。它利用人工智能加速測試的創建、執行和維護,使敏捷和 DevOps 團隊能夠更快地交付高品質的軟體。憑藉自癒測試和人工智能驅動的根本原因分析等功能,mabl 減少了維護脆弱測試套件的工作量。

測試
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Maestro
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Maestro

Maestro 是一款由 AI 驅動的端對端 UI 測試框架,可簡化行動和 Web 應用的測試。憑藉其直觀的語法、透過 Maestro Studio 實現的視覺化測試創建功能以及 AI 助理(MaestroGPT),它使開發人員和測試人員能夠在幾分鐘內編寫可靠的測試。它支援 iOS、Android、React Native 和 Flutter 等多種框架,並提供免費的本地環境和可擴展的雲端平台用於 CI/CD 整合。

自動化
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Momentic
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Momentic

Momentic 是一個由人工智慧驅動的軟體測試平台,可加速開發週期。它使團隊能夠使用自然語言創建、運行和維護強大的端到端測試,消除不穩定的腳本並減少手動 QA 開銷。它具有低程式碼編輯器、自我修復定位器和無縫的 CI/CD 整合。

無程式碼
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supertest
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supertest

Supertest 是一款整合在 VS Code 中的 AI 軟體測試助手。它能自動建立單元測試,讓開發者一鍵生成全面的測試案例,從而顯著加快開發工作流程並提高程式碼品質。

程式碼生成
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LambdaTest
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LambdaTest

LambdaTest 是一個由 AI 驅動的雲端測試平台,使開發和 QA 團隊能夠大規模執行跨瀏覽器、真實設備和自動化測試。它為 Web 和行動應用測試提供了一個統一的環境,以加速發布週期並確保高品質的軟體交付。

雲平台
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ContextQA
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ContextQA

ContextQA 是一個由人工智能驅動的無程式碼測試平台,旨在自動化和簡化整個品質保證流程。它利用代理式人工智能生成測試案例,透過熱圖可視化使用者行為,並提供可行的見解。該平台支援Web、行動、效能、安全和無障礙測試,幫助團隊更快地交付高品質軟體。

軟體開發
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Qodex
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Qodex

Qodex 是一個由人工智能驅動的平台,旨在簡化和加速 API 測試與安全。它能自動發現您的 API,透過簡單的英語提示生成全面的測試案例,並無縫整合到您的開發者工作流程中。將測試創建時間減少80%,更快地交付無錯誤的軟體。

安全
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AI Web Test Aitida
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AI Web Test Aitida

AI Web Test Aitida 是一個由人工智能驅動的自動化網站測試平台。它透過允許使用者使用自然語言建立、執行和管理複雜的測試套件來簡化品質保證流程。該工具專注於視覺回歸和端對端使用者流測試,幫助團隊更快地發現錯誤,並確保在所有瀏覽器和裝置上提供完美的使用者體驗。

品質保證
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OwlityAI
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OwlityAI

OwlityAI 是一款開創性的自主 AI 驅動的 QA 解決方案,旨在徹底改變軟體測試。它能自動化整個測試生命週期,從測試設計、腳本開發到缺陷偵測和報告。透過利用人工智慧,OwlityAI 可將 QA 成本大幅降低高達 93%,並將測試速度提升 95%,無需大量的體力測試或複雜的腳本維護。這是一個無需編碼的平台,任何團隊成員(不僅僅是 QA 專家)都可以使用。

無程式碼
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Ragas
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Ragas

Ragas 是一個用於評估和測試檢索增強生成(RAG)流程的開源 Python 框架。它提供了一套度量標準來衡量 LLM 應用的性能,從上下文檢索到答案生成。Ragas 受到 LangChain 和 LlamaIndex 等行業領導者的信賴,透過識別和減輕幻覺、不相關響應等問題,幫助開發者建構更穩健、可靠和準確的 AI 系統。

MLOps
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QA Sphere
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QA Sphere

QA Sphere 是一款由人工智慧驅動的測試管理平台,專為速度和簡潔性而設計。它透過組織測試案例、利用AI生成測試、規劃高效的測試執行以及與現有開發工具整合,幫助軟體團隊簡化其品質保證流程。

程式碼助手
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Mida.so
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Mida.so

Mida.so 是一個輕量級、無程式碼的 A/B 測試和功能標誌平台,專為速度和簡易性而設計。它透過比競爭對手小10倍的腳本,幫助行銷人員、開發人員和產品經理優化網站轉換率並安全地推出功能,確保對網站效能的影響降至最低。

測試
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getdescriby
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getdescriby

getdescriby 是一個由人工智能驅動的平台,旨在自動化使用者訪談並為 Web 應用程式收集高品質的回饋。它使用先進的 AI 語音代理,透過網頁、可嵌入的小工具甚至電話,與您的使用者進行自然、深入的對話。這使得產品團隊能夠獲取關鍵洞察,打造使用者真正想要的產品,而無需投入手動訪談的時間。

反饋收集
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Reflect
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Reflect

Reflect 是一款由人工智能驅動的無程式碼自動化網頁測試平台。它利用生成式AI將純英文指令轉化為強大的測試案例,無需使用脆弱的選擇器。Reflect 將測試速度提升10倍,能自動適應UI變化並減少維護工作。它支援網頁、行動、API和視覺化測試,並與現有的CI/CD及專案管理工作流無縫整合,以提升測試覆蓋率和開發速度。

自動化
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devzery
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devzery

Devzery 是一個由人工智能驅動的平台,可自動執行 API 功能回歸測試。其自動駕駛 AI 代理簡化了端到端測試,與 CI/CD 管道整合,並提供無代碼自動化。它旨在透過及早發現錯誤和確保無縫的 API 效能,來加速軟體發布週期、降低開發成本並提高測試管理效率。

程式助理
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WebLens
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WebLens

WebLens 是一個由AI驅動的網站分析和A/B測試平台。它能自動分析您的網站,為改進提供數據驅動的假設。透過GrowthBook強大的引擎,將這些洞察無縫轉化為A/B測試,從而在無需大量手動操作的情況下,提升用戶體驗並提高轉換率。

網站分析
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Quantum Network Monitor
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Quantum Network Monitor

一款由AI驅動的網路安全與監控平台,可自動執行漏洞掃描,提供量子整備度檢查,並配備互動式AI助理。它透過Nmap自動化、異常偵測和全面的效能儀表板等功能,簡化了企業級安全。

測試
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Maihem
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Maihem

Maihem 是一個先進的AI安全與機器人平台,專注於為大型語言模型(LLM)應用提供自動化的紅隊演練和漏洞測試。它系統性地測試OWASP Top 10 LLM漏洞,如提示注入和數據投毒,以確保AI系統的安全、可靠和合規部署。

測試
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Carbonate
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Carbonate

Carbonate 是一個由人工智慧驅動的無程式碼平台,用於創建自動化端對端測試。使用者只需記錄他們與 Web 應用程式的互動,其 AI 引擎即可生成強大且能自我修復的測試腳本。這些測試能理解應用程式的功能,而不僅僅是其 HTML 結構,因此對 UI 變化具有很強的適應性。您可以在雲端運行測試並使用詳細的偵錯工具,或將其匯出到您自己的 CI/CD 管道中。

測試
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BrowserStack
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BrowserStack

BrowserStack 是一個領先的 AI 驅動的雲端平台,用於全面的應用程式和跨瀏覽器測試。它提供對超過 30,000 個真實行動裝置和桌面瀏覽器的即時存取,使開發人員和品保團隊能夠在真實世界條件下測試他們的網站和行動應用。憑藉自動化測試、視覺化測試和無障礙檢查等功能,BrowserStack 加速了發布週期,並確保在所有平台上提供完美的使用者體驗。

行動開發
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Stark
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Stark

Stark 是一個端到端的可及性平台,它將一套工具直接整合到您的設計和開發工作流程中。它利用人工智慧驅動的自動化技術,幫助團隊在從 Figma、Sketch 到程式碼和線上產品的整個流程中發現並修復可及性問題,從而加速合規性並促進包容性設計。

UX & UI
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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。