အသစ်-စနစ်ဂရပ် 2.0ပိုမိုသိရှိရန်
ချဉ်းကပ်နှိုင်းယှဉ်မှု

လိုက်လျောညီထွေစွာ အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း နှင့် ဆတ်ဆတ်စမ်းသပ်မှုများ

သမားရိုးကျ စမ်းသပ်မှု automation သည် အဆက်မပြတ် ပျက်သွားသည် ။ မိမိကိုယ်ကို ကုစားခြင်း၊ လိုက်လျောညီထွေ စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းသည် ပျော့ပျောင်းမှုကို ဖယ်ရှားပေးပြီး သင့်စမ်းသပ်မှုရလဒ်အပေါ် ယုံကြည်မှုကို ပြန်လည်ရရှိစေသည်။

စဉ်ဆက်မပြတ် ထိန်းသိမ်းခဲ့သည်။ အကြောင်းအရာသည် လက်ရှိထုတ်ကုန်စွမ်းရည်များကို ထင်ဟပ်စေသည်။

ကြွပ်ဆတ်မှုပြဿနာ

သမားရိုးကျ စမ်းသပ်မှု အလိုအလျောက်စနစ်သည် မူလအားဖြင့် ပျက်စီးလွယ်သည်။ သေးငယ်သော အပြောင်းအလဲများသည် မအောင်မြင်မှုများကို ဖြစ်စေသည်။

မမြဲသောကျရှုံးမှုများ

ကုဒ်ပြောင်းလဲမှုမရှိဘဲ တစ်ခါတစ်ရံ စာမေးပွဲများ အောင်မြင်ပြီး အခြားကျရှုံးသည်။

ထိခိုက်မှု- အဖွဲ့သည် စမ်းသပ်မှုရလဒ်အပေါ် ယုံကြည်မှု ဆုံးရှုံးခြင်း၊ တကယ့်ပြဿနာများကို လျစ်လျူရှုသည်။

ရွေးချယ်မှု ကွဲအက်ခြင်း။

အသေးစား UI အပြောင်းအလဲများသည် စမ်းသပ်မှုများစွာကို ချိုးဖောက်သည်။

ထိခိုက်မှု- ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု စမ်းသပ်ရန် အင်ဂျင်နီယာအချိန်ကို ကူးပြောင်းခဲ့သည်။

အချိန်ကိုက်ကိစ္စများ

ပြိုင်ပွဲအခြေအနေများ သို့မဟုတ် တုံ့ပြန်မှု နှေးကွေးခြင်းကြောင့် စာမေးပွဲများ မအောင်မြင်ပါ။

ထိခိုက်မှု- အိပ်စက်ခြင်းဖော်ပြချက်များကဲ့သို့ ဖြေရှင်းနည်းများသည် ပျော့ပျောင်းမှုကို တိုးစေသည်။

ပတ်ဝန်းကျင် ထိခိုက်လွယ်ခြင်း။

စာမေးပွဲများသည် ပြည်တွင်း၌ အောင်မြင်သော်လည်း CI တွင် ကျရှုံးသည်။

ထိခိုက်မှု- အမှားရှာပြင်ခြင်းသည် အချိန်ကုန်ပြီး စိတ်ပျက်စရာဖြစ်လာသည်။

ဒါကို Adaptive execution က ဘယ်လိုဖြေရှင်းလဲ။

AI-powered execution သည် breaking အစား ပြောင်းလဲမှုများကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသည်။

မိမိကိုယ်ကို ကုသရန်နေရာများ

AI သည် အကြောင်းအရာနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်ဖွဲ့စည်းပုံကို အသုံးပြု၍ ရွေးချယ်သူများ ပြောင်းလဲသည့်အခါတွင်ပင် အစိတ်အပိုင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပေးပါသည်။

ဉာဏ်စောင့်

သတ်မှတ်ထားသော အချိန်ကုန်ခြင်းထက် မှန်ကန်သောအခြေအနေများအတွက် ဒိုင်းနမစ်ဖြင့် စောင့်သည်။

အလုပ်အသွားအလာ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်

ရည်ရွယ်ချက်ကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ် UI ပုံစံများ ပြောင်းလဲသောအခါ စမ်းသပ်စီးဆင်းမှုကို ချိန်ညှိသည်။

ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပုံမှန်ဖြစ်စေခြင်း။

မှားယွင်းသော ကျရှုံးမှုများကို လျှော့ချရန် ပတ်ဝန်းကျင် ခြားနားချက်များကို တွက်ချက်သည်။

အကြောင်းအရာဖြင့် အလိုအလျောက် ပြန်စမ်းကြည့်ပါ။

ရိုင်းစိုင်းသော ခွန်အားဖြင့် ထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ရုံမျှမက ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးဖြင့် ပြန်လည်ကြိုးစားသည်။

ဘေးချင်းယှဉ် နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။

UI အပြောင်းအလဲများ
မိမိကိုယ်ကို ကုသခြင်းသည် အပြောင်းအလဲအများစုနှင့် အလိုအလျောက် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသည်။
စမ်းသပ်မှုများ ပျက်ယွင်းပြီး လူကိုယ်တိုင် အပ်ဒိတ်များ လိုအပ်သည်။
အချိန်ကိုက်ကိစ္စများ
အသိဉာဏ်စောင့်မျှော်ခြင်းသည် ပြိုင်ပွဲအခြေအနေအများစုကို ဖယ်ရှားပေးသည်။
ပုံသေစောင့်ဆိုင်းခြင်းနှင့် ထပ်စမ်းခြင်းများ မလုံလောက်ပါ။
ထိန်းသိမ်းမှုဝန်
အနည်းဆုံး - AI သည် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ကိုင်တွယ်သည်။
မြင့်မားသော - စဉ်ဆက်မပြတ် ကိုယ်တိုင်အားထုတ်မှု လိုအပ်သည်။
ပိုက်လိုင်း စိတ်ချရမှု
ယုံကြည်ရသောရလဒ်များဖြင့် တည်ငြိမ်သောပိုက်လိုင်းများ။
မကြာခဏ မှားယွင်းသော ချို့ယွင်းချက်များသည် ဖြန့်ကျက်မှုများကို ပိတ်ဆို့သည်။
အသင်းယုံကြည်မှု
ရလဒ်များကို ယုံကြည်ပြီး ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။
အဖွဲ့သည် မအောင်မြင်သော စာမေးပွဲများကို လျစ်လျူရှုရန် သို့မဟုတ် ပြန်လည်လုပ်ဆောင်ရန် သင်ယူသည်။
ကနဦးတပ်ဆင်မှု
ပလက်ဖောင်းမွေးစားရန် လိုအပ်နိုင်သည်။
ရင်းနှီးသော ကိရိယာများ ဖြစ်သော်လည်း ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု ဆက်လုပ်နေသည်။

လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းသို့ ပြောင်းသည့်အခါ ပုံမှန်အကျိုးသက်ရောက်မှု

လုပ်ငန်းဖြန့်ကျက်မှုများတွင် စောင့်ကြည့်လေ့လာထားသော ပုံစံများကို အခြေခံထားသည်။

မမြဲသောစစ်ဆေးမှုများတွင် အချိန်ကုန်သည်။

မီ

တစ်ပတ်လျှင် 10-20 နာရီ

ပြီးနောက်

သုညအနီး

တစ်ပတ်လျှင် မှားယွင်းသော ကျရှုံးမှုများ

မီ

15-30 ကျရှုံး

ပြီးနောက်

၅ နှစ်အောက်

စမ်းသပ်ထိန်းသိမ်းမှုအချိုး

မီ

QA အချိန်၏ 40%

ပြီးနောက်

10% အောက်

ပိုက်လိုင်းဖြတ်သန်းနှုန်း

မီ

70-80%

ပြီးနောက်

95%+

မှတ်ချက်- ရလဒ်များသည် အဖွဲ့အစည်းအလိုက် ကွဲပြားသည်။ ၎င်းတို့သည် အာမခံချက်များမဟုတ်ဘဲ ပုံမှန်တိုးတက်မှုများကို ကိုယ်စားပြုသည်။

Zof သည် adaptive execution ကို မည်သို့အကောင်အထည်ဖော်မည်နည်း။

  • စနစ်ဂရပ်ဖစ် နားလည်မှု ကိုယ်စားလှယ်များသည် တစ်သီးပုဂ္ဂလအစိတ်အပိုင်းများသာမက သင့်လျှောက်လွှာဖွဲ့စည်းပုံကို နားလည်သည်။
  • အချက်ပြပစ္စည်းအစုံအလင် သတ်မှတ်ခြင်း- ရွေးချယ်သူများ ပြောင်းလဲသွားသည့်တိုင် အစိတ်အပိုင်းများကို ရှာဖွေရန် ရုပ်ပုံ၊ တည်ဆောက်ပုံနှင့် ဆက်စပ်အချက်ပြမှုများကို အသုံးပြုသည်။
  • ရည်ရွယ်ချက်အခြေပြု အကောင်အထည်ဖော်မှု- စမ်းသပ်မှုများသည် စိတ်အားထက်သန်မှုကို ဖော်ပြကြပြီး အေးဂျင့်များသည် ၎င်းကို လက်ရှိအခြေအနေတွင် မည်သို့အောင်မြင်ရမည်ကို အဖြေရှာကြသည်။
  • စဉ်ဆက်မပြတ် သင်ယူမှု- အေးဂျင့်များသည် သင့်လျှောက်လွှာပုံစံများကို အခြေခံ၍ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် မြှင့်တင်ပေးသည်။

စမ်းသပ်မှု ပြတ်တောက်မှုကို ဖယ်ရှားရန် အဆင်သင့်ဖြစ်ပြီလား။

Zof adaptive execution သည် ပိုက်လိုင်းယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို မည်သို့ပြောင်းလဲစေသည်ကို ကြည့်ပါ။

Adaptive Execution vs Brittle Tests | Zof AI