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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。

Uxer
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Uxer

Uxer 是一款無程式碼 AI 自動化代理,透過自動化處理 Windows、Mac、瀏覽器、iOS 和 Android 上的重複性任務來提高生產力。它利用先進的電腦視覺和自然語言技術,讓非技術用戶和進階用戶都能無需複雜程式碼即可創建強大的工作流程。它能從您的互動中學習,成為一個更智能的個人化助理。

任務自動化
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Gru.ai
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Gru.ai

Gru.ai 是一款由人工智能驅動的開發者代理,旨在自動化軟體工程任務。它專精於作為 GitHub 機器人生成全面的單元測試,即時提升程式碼覆蓋率並改善多種程式語言的程式碼品質。

程式碼助手
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BotLab
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BotLab

BotLab 是一個用於開發、測試和運行影片遊戲 AI 機器人的平台。它提供了一個安全的模擬環境,可以在沒有風險的情況下評估機器人的性能和可靠性。BotLab 面向用戶和開發者,提供詳盡的指南、專用客戶端和工具,以實現遊戲自動化、收集訓練數據以及管理 EVE Online 和 Tribal Wars 2 等遊戲的機器人。

測試
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Sennu AI
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Sennu AI

Sennu AI 是一個由 Y Combinator 支持的平台,透過人工智慧代理徹底改變了 Salesforce 的品質保證(QA)流程。它提供了一個無程式碼、零維護的解決方案,可直接根據您的使用者故事自動生成並執行功能測試。透過連接到您的衝刺看板,Sennu AI 能創建全面的測試計畫,在您的沙箱中運行測試,為每個工程師在每個衝刺週期節省超過10小時,並確保99%的可靠和一致的測試執行。

CRM
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Teste.ai
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Teste.ai

一款專為軟體測試人員和 QA 專業人士設計的 AI 驅動平台,旨在加速軟體測試生命週期。它能根據簡單的需求自動創建測試案例、測試場景、測試數據,甚至自動化程式碼。平台支援功能、API、安全和效能等多種測試類型,致力於提高測試覆蓋率和效率。

程式碼生成
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Tonic.ai
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Tonic.ai

Tonic.ai 是一個由AI驅動的平台,用於生成高品質、逼真且安全的合成數據。它透過模擬生產數據而不暴露敏感資訊,幫助軟體和AI工程師加快開發速度、確保合規性(GDPR、HIPAA)並改進測試。其套件包括用於結構化、非結構化和從零開始生成數據的工具。

合成資料
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FlowTestAI
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FlowTestAI

FlowTestAI 是首款由生成式AI驅動的開源IDE,專為API優先的工作流而設計。它允許開發者用自然語言描述端到端使用者體驗,並自動將其轉換為可執行的API測試。憑藉其視覺化介面、用於CI/CD整合的CLI以及分析儀表板,它簡化了API測試,加強了協作,並透過本地化操作保障了隱私安全。

API 管理
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Browser MCP
免费

Browser MCP

Browser MCP能將Claude或Cursor等AI應用程式直接連接到您的網頁瀏覽器。這使您能夠使用AI指令來自動化重複性任務、進行端對端軟體測試以及擷取網頁資料。它在本地端運行,以實現最快的速度和最高的隱私保護,並利用您現有的瀏覽器會話來繞過登入和避免機器人偵測。

網頁抓取
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ethiack
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ethiack

Ethiack 是一個自主道德駭客平台,它將人工智慧驅動的自動化滲透測試與頂尖的人類駭客相結合。它提供 7x24 小時的持續安全測試,以識別您整個數位基礎設施中的漏洞並確定其優先級,幫助您在威脅被利用之前保持合規和安全。

測試
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Autonoma AI
付费

Autonoma AI

Autonoma AI 是一個適用於網頁和行動應用的無程式碼、自我修復式 UI 測試平台。它利用人工智慧自動記錄使用者互動,將其轉化為穩健的測試,並能適應 UI 變化,從而無需維護測試。這使得團隊能夠透過自動化回歸測試和與 CI/CD 管線的無縫整合,更快、更自信地發布產品。

測試
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Page Canary
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Page Canary

Page Canary 是一款由 AI 驅動的網站品質保證機器人,可自動執行網站測試。它像真實用戶一樣,持續抓取您的網站,以發現斷開的連結、SSL 錯誤、拼寫錯誤和無障礙性問題,為您節省數小時的人工 QA 工作。

測試
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TestLabs
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TestLabs

TestLabs 是一個由人工智慧驅動的平台,可在真實裝置上自動執行應用程式測試,以確保符合 Google Play 商店政策。它簡化了強制性的14天、20名測試員的流程,為開發者節省了時間和資源。該服務提供詳細的每日報告、裝置日誌和螢幕截圖,幫助開發者加速其應用程式的發布和批准。對於新創公司、自由工作者和企業來說,這是一個具成本效益的解決方案,可以簡化其測試工作流程並交付高品質、合規的應用程式。

測試
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NailedIt
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NailedIt

NailedIt 是一個AI生產力平台,讓您透過單次提示即可即時比較來自ChatGPT、Claude和Gemini等領先大型語言模型的​​回應。透過在統一介面中並排檢視多個AI的輸出,簡化您的工作流程、提升內容品質並做出明智決策。

測試
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MTestHub
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MTestHub

MTestHub 是一個先進的 AI 驅動的招聘平台,旨在簡化整個招聘流程。它透過自動候選人篩選、帶防作弊技術的安全技能評估以及深度面試分析等功能,幫助公司更好、更快地招聘。這是一個適用於各行業不同規模企業的靈活解決方案。

測試
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SysDesigna
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SysDesigna

SysDesigna 是一個用於商業應用的無程式碼快速原型設計和自動化設計文件產生平台。它讓使用者能夠以視覺化方式設計、模擬和優化應用程式原型,然後自動產生詳細的系統規格和測試案例,彌合業務需求與開發之間的鴻溝。

低程式碼無程式碼
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InterWiz
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InterWiz

InterWiz 是一個由AI驅動的面試平台,旨在簡化招聘流程。它使用一個對話式AI面試官進行高品質的初篩和深度面試,評估技術技能、軟技能和分析能力。該平台提供即時、數據驅動的報告、標準化評分和防作弊功能,幫助招聘人員做出更快、更客觀的招聘決策。

測試
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Adaface
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Adaface

Adaface 是一個技能評估平台,幫助公司透過與工作相關的測試來篩選候選人。它提供超過500種針對不同職位的評估,專注於實用的在職技能,而非刁鑽問題。其對話式聊天機器人介面提供了對候選人友善的體驗,提高了參與度並縮短了篩選時間。

測試
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Beagle Security
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Beagle Security

Beagle Security 是一款由人工智慧驅動的自動化滲透測試工具,適用於 Web 應用程式和 API。它透過無縫整合到 DevSecOps 生命週期中,幫助企業主動識別和修復安全漏洞。該平台提供全面的掃描、詳細的報告、合規性管理(HIPAA、PCI DSS)以及基於 LLM 的可操作建議,以增強您的應用程式安全態勢。

測試
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startearly
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startearly

startearly 是一款由 AI 驅動的測試工程代理,可直接在您的 IDE 和 CI/CD 管道中自動生成高品質的單元測試。它透過處理繁瑣的測試任務,幫助開發人員及早發現錯誤、提高程式碼覆蓋率並加速開發週期。

程式碼生成
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Webo.AI
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Webo.AI

Webo.AI 是一個專為新創公司和敏捷團隊設計的人工智慧驅動的無程式碼測試自動化平台。它利用生成式AI即時創建測試案例,並採用專利的AiHealing®技術自動修復損壞的測試。這可以加速開發週期,降低高達69%的品質保證成本,並幫助團隊自信、快速地發布高品質軟體。

測試
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Evidently AI
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Evidently AI

Evidently AI 是一個面向AI產品的綜合性測試與評估平台,專注於LLM和ML模型的監控。它透過自動化評估、合成數據生成、持續測試和對抗性攻擊,幫助團隊確保AI的安全性、可靠性和性能。該平台基於一個強大的開源庫建構,專為數據科學家和MLOps工程師設計,用於在問題影響用戶前檢測幻覺、數據漂移和PII洩漏等問題。

機器學習
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testRigor
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testRigor

testRigor 是一個由生成式 AI 驅動的測試自動化平台,允許使用者使用簡單的英語創建複雜的端對端測試。它支援網頁、行動、API 和桌面測試,顯著減少了測試維護工作,並使非技術團隊成員也能為品質保證做出貢獻,從而加速開發週期。

自動化
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MOWA.ai
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MOWA.ai

MOWA.ai 是一個由人工智慧驅動的平台,致力於自動化行動應用和網站的優化。它能智能分析使用者行為,自動執行A/B測試,並提供個人化體驗,以提升使用者參與度、轉換率和留存率。

用戶行為
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Cline
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Cline

Cline 是一款輕量級、由人工智能驅動的 A/B 和分割測試軟體,旨在幫助企業優化網站以獲得更高的轉化率。它簡化了創建、運行和分析實驗的過程,提供可行的見解以改善用戶體驗和行銷效果,而不會拖慢您的網站速度。(注意:Cline 已被 Strictly AI 收購)。

分析
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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。