低代码 AI 测试工具推荐:易用性与高效性兼备

2025-01-08| 1236 阅读
咱们今天要聊的是低代码 AI 测试工具,这可是现在测试圈里特别火的话题。好多团队都在找既能节省时间又能保证质量的工具,低代码和 AI 的结合正好解决了这个问题。接下来,我就给大家推荐几款好用的工具,帮大家挑到最适合自己团队的。

一、低代码 AI 测试工具为啥这么火?


先给大家讲讲为啥现在低代码 AI 测试工具这么受欢迎。以前做测试,要么得写大量代码,要么得花很多时间手动测试,效率特别低。低代码工具让测试人员不用写太多代码,通过拖拽或者简单的配置就能创建测试用例,大大降低了技术门槛。而 AI 呢,能自动生成测试用例、分析测试结果,还能预测潜在的问题,让测试变得更高效、更智能。

比如说,一个电商团队要测试新上线的购物车功能。要是用传统方法,可能得花好几天写代码、调试脚本。但用低代码 AI 测试工具,测试人员只需要在界面上简单操作几下,AI 就能自动生成测试用例,还能模拟各种用户场景,很快就能完成测试,而且覆盖的场景还更全面。

二、这几款工具让测试效率翻倍


接下来,我就给大家推荐几款好用的低代码 AI 测试工具。这些工具在易用性和高效性上都表现得特别好,能帮大家大大提升测试效率。

1. Mabl:AI 原生的低代码测试平台


Mabl 是一款 AI 原生的低代码测试平台,特别适合非技术人员使用。它的 GenAI 测试创建功能特别厉害,用户只需要用自然语言描述测试场景,AI 就能自动生成测试脚本。而且,Mabl 的 AI 自动修复功能能适应界面变化,减少测试维护的工作量。

比如说,当网站的某个按钮位置发生变化时,Mabl 的 AI 会自动调整测试脚本,不需要测试人员手动修改。这样一来,测试人员就能把更多的时间花在更复杂的测试场景上,而不是在维护脚本上浪费时间。

2. Testim:智能等待和自愈脚本


Testim 的智能等待和自愈脚本功能特别实用。它能自动处理页面加载和 AJAX 请求,减少因等待时间不足导致的测试失败。当界面元素的定位发生变化时,Testim 的 AI 会自动调整脚本,确保测试能够顺利进行。

有个团队用 Testim 测试一个动态生成内容的网站,以前经常因为元素定位失败导致测试中断。用了 Testim 之后,智能等待功能让测试变得更稳定,自愈脚本也减少了维护的工作量,测试效率提升了很多。

3. Applitools:视觉测试专家


Applitools 专注于视觉测试,能捕捉像素级的差异。它的视觉 AI 引擎能识别出界面的细微变化,比如布局错乱、文字溢出等问题。而且,Applitools 支持跨设备、跨浏览器测试,能确保应用在不同环境下的界面一致性。

一个电商团队用 Applitools 测试移动端 UI,发现了 8 处语言文本溢出和 2 处表盘动画卡顿的问题。要是用传统的人工测试,可能很难发现这些细微的问题。Applitools 不仅提高了测试效率,还提升了用户体验。

4. Katalon Studio:低代码界面的集成测试工具


Katalon Studio 是一款集成测试工具,它的低代码界面特别适合新手。用户可以通过录制操作或者拖拽组件来创建测试用例,支持 Web、移动、API 等多种测试类型。而且,Katalon Studio 的 AI 视觉测试功能能自动检测界面变化,确保测试的准确性。

一个教育公司用 Katalon Studio 测试课程平台,业务人员也能参与到 UI 测试中,部署速度提升了 25%,用户满意度也提高了 10%。低代码的界面让非技术人员也能轻松上手,大大提高了团队的协作效率。

5. SmartBear:一体化的 API 测试平台


SmartBear 的 API Hub 是一个一体化的 API 测试平台,能将 API 设计、测试、监控和文档管理等工具集成在一起。团队可以在同一个平台上协作,实时共享 API 设计、测试结果和性能数据。而且,SmartBear 的自动化测试功能能无缝嵌入到 CI/CD 管道中,确保每次代码变更都能得到及时验证。

一个金融科技公司用 SmartBear 测试交易页面的 API,用户投诉率从每月 120 起降至 30 起,测试覆盖率达到了 100% 核心交易路径。一体化的平台让团队的协作更高效,测试结果也更可靠。

三、选工具时要避开哪些坑?


虽然低代码 AI 测试工具很好用,但在选择的时候也有一些坑需要避开。首先,要考虑工具的功能是否符合团队的需求。比如说,如果团队需要测试复杂的 API,那么 SmartBear 可能更适合;如果团队更关注视觉测试,那么 Applitools 可能更合适。

其次,要考虑工具的易用性。有些工具虽然功能强大,但界面复杂,学习成本很高。对于新手来说,Katalon Studio 这样的低代码界面可能更容易上手。另外,还要考虑工具的集成能力。如果团队已经使用了 Jenkins、Jira 等工具,那么选择能与这些工具无缝集成的测试工具会更方便。

最后,要考虑工具的成本。有些工具的价格比较高,对于小团队来说可能负担不起。可以先试用一下工具的免费版本,看看是否符合团队的需求,再决定是否购买付费套餐。

四、未来趋势:低代码 AI 测试工具的发展方向


随着技术的不断发展,低代码 AI 测试工具也在不断进化。未来,这些工具可能会更加智能化,比如能自动预测潜在的缺陷、生成更复杂的测试用例。另外,生成式 AI 的深度整合也可能让工具自动生成修复代码片段,进一步提高测试效率。

边缘计算和实时测试也是未来的一个趋势。在物联网设备本地部署轻量级的测试模型,能实现离线环境测试,降低云端传输延迟,支持实时缺陷反馈。联邦学习和隐私保护也可能成为工具的重要功能,让跨企业协作更安全、更高效。

总的来说,低代码 AI 测试工具的发展前景非常广阔。团队在选择工具时,要根据自己的需求和实际情况,选择最适合自己的工具,让测试变得更简单、更高效。

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