يُحدث الذكاء الاصطناعي تغييرًا عميقًا في مجال اختبار البرمجيات، ويبشر الاختبار الشامل (E2E) بموجة من الأتمتة التي يقودها الذكاء الاصطناعي. أطلقت ByteDance والمطورون المستقلون أدوات اختبار E2E القائمة على الذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى تحسين كفاءة الاختبار بشكل كبير وتحسين عملية تطوير البرامج بأكملها. تستخدم هذه الأدوات الجديدة تقنيات مثل معالجة اللغة الطبيعية، ونماذج اللغات الكبيرة متعددة الوسائط، وتحليل لقطات الشاشة للواجهة لجعل عملية الاختبار أكثر ملاءمة وكفاءة وتقليل الكثير من العمل المتكرر.
يستخدم Midscene.js نموذج لغة كبير متعدد الوسائط "لفهم" واجهة المستخدم بشكل حدسي وتنفيذ العمليات المقابلة. أكبر ميزة في إطار العمل هذا هو أنه يوفر مكونًا إضافيًا مناسبًا للمتصفح يسمح للمستخدمين بالتفاعل مع صفحات الويب من خلال اللغة الطبيعية دون كتابة تعليمات برمجية. يدعم البرنامج الإضافي ثلاث وظائف أساسية: التفاعل، والاستخراج، والتأكيد، مما يبسط عملية الاختبار بشكل كبير.
وفي الوقت نفسه، أظهر برنامج Shortest الذي طوره فريق رواد الأعمال أيضًا إمكانات الذكاء الاصطناعي في مجال الاختبار. من خلال الجمع بين معالجة اللغة الطبيعية وتحليل لقطة الشاشة للواجهة، يمكن لـ Shortest إنشاء حالات اختبار E2E مباشرة، مما يقلل بشكل كبير من استثمار وقت الفريق في أعمال الاختبار المتكررة.
يشير خبراء الصناعة إلى أنه مع نضج قدرات الذكاء الاصطناعي في الترميز والوسائط المتعددة بشكل متزايد، فقد وصل مستوى الأتمتة لسيناريوهات اختبار E2E الأساسية إلى مستوى كامل إلى حد ما. إن ظهور هذه الأدوات المبتكرة لا يؤدي إلى تحسين كفاءة الاختبار فحسب، بل يعزز أيضًا تحسين عملية تطوير البرمجيات بأكملها.
عنوان مفتوح المصدر: https://github.com/web-infra-dev/midscene
وبشكل عام، يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في صناعة اختبار البرمجيات، حيث يشير ظهور أدوات مثل Midscene.js وأقصر إلى أن اختبار E2E قد دخل حقبة جديدة من المزيد من الكفاءة والذكاء. في المستقبل، يمكننا أن نتطلع إلى ظهور المزيد من أدوات الاختبار القائمة على الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة وجودة تطوير البرمجيات.