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Schulungsübersicht
Einführung in KI in Software Testing
- Überblick über die Fähigkeiten der KI in der Testung und Qualitätssicherung (QA)
- Arten von KI-Tools, die in modernen Testworkflows verwendet werden
- Vorteile und Risiken von KI-getriebener Quality Engineering
LLMs für Testfallgenerierung
- Prompt-Engineering zur Generierung von Einheitstests und Funktionalitätstests
- Erstellen von parameterisierten und datengesteuerten Testvorlagen
- Konvertieren von Benutzerstories und Anforderungen in Testscripts
KI in explorativer und Edge Case Testing
- Identifizierung ungetester Verzweigungen oder Bedingungen mit Hilfe der KI
- Simulieren seltener oder abnormer Nutzungsszenarien
- Risikobasierte Testgenerierungsstrategien
Automatisierte UI- und Regressionstests
- Verwenden von KI-Tools wie Testim oder mabl zur Erstellung von UITests
- Aufrechterhaltung stabiler UITests durch selbstheilende Selektoren
- KI-basierte Regressionseinschätzung nach Codeänderungen
Auswertung von Fehlern und Testoptimierung
- Clustering von Testfehlern mithilfe von LLM oder ML-Modellen
- Reduzieren unzuverlässiger Testläufe und Warnmeldungen (Alert Fatigue)
- Priorisierung der Testausführung aufgrund historischer Erkenntnisse
Integration in CI/CD-Pipelines
- Einbetten von KI-Testgenerierung in Jenkins, GitHub Aktionen oder GitLab CI
- Überprüfung der Testqualität bei Pull Requests
- Automatisierte Rollbacks und intelligente Testgating in Pipelines
Zukünftige Trends und verantwortungsbewusste Nutzung von KI in QA
- Evaluierung der Genauigkeit und Sicherheit von KI-generierten Tests
- Goverwaltung und Audit Trails für KI-verstärkte Testprozesse
- Trends in AI-QA-Plattformen und intelligenter Beobachtbarkeit
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung im Bereich Software-Test, Testplanung oder QA-Automatisierung
- Kenntnisse von Testframeworks wie JUnit, PyTest oder Selenium
- Grundlegendes Verständnis von CI/CD-Pipelines und DevOps-Umgebungen
Zielgruppe
- QA-Ingenieure
- Software Development Engineers in Test (SDETs)
- Software-Testleute, die in agilen oder DevOps-Umgebungen arbeiten
14 Stunden