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ZOF AI 的工作原理

只需几分钟即可启动并运行。这是您的分步指南。

01

连接您的存储库

连接您的 GitHub、GitLab 或 Bitbucket 存储库。我们的人工智能将分析您的代码库以了解您的应用程序结构。

  • 一键 OAuth 连接
  • 适用于公共和私人回购
  • 自动分支检测
02

选择测试类型

从 19 种专业测试类型中进行选择。我们的人工智能代理将根据您的应用程序自动生成测试。

  • 人工智能驱动的测试生成
  • 自然语言测试创建
  • 导入现有测试
03

配置和定制

微调测试参数、设置环境并配置 CI/CD 集成以进行自动化测试。

  • 多环境支持
  • 自定义断言
  • 并行执行
04

运行和监控

在每次提交时按需或自动执行测试。获取实时结果和详细分析。

  • 实时执行日志
  • 视频记录
  • Slack/Teams 通知
05

自愈魔法

当您的 UI 发生变化时,我们的 AI 会自动更新测试以进行匹配。不再因为微小的变化而破坏测试。

  • 自动选择器更新
  • 智能元件检测
  • 更改通知
或通过免费试用进行探索
Next step

准备好开始测试了吗?

按照指南进行操作,您的第一个测试将在几分钟内运行。

01架构智能

Zof 了解您的测试所保护的系统。

该平台不断映射服务、依赖项以及将代码移入其中的 CI/CD 管道。风险信号沿着图表传播,因此一项服务中的回归会针对它所涉及的所有内容呈现出来。

映射表面

20 项服务

跨队列、缓存、代理和外部。

变革意识

CI/CD 上下文

管道沿着图表显示。

风险传播

边沿电平信号

故障与依赖关系一起发生。

MAPPED · LIVE/system-graph
Zof AI System Graph 显示了具有 20 个服务和 28 个连接的交互式服务拓扑、具有 2 个风险信号和 83% 覆盖率的图形摘要面板,以及具有定时阶段的 Azure DevOps 构建和部署管道。
系统图 · /system-graph · 20 个服务 · 28 个依赖项 · 来自产品。
  • 01 · SERVICE TOPOLOGY

    20 services

    28 dependency edges

  • 02 · RISK SIGNALS

    2 active

    83% coverage observed

  • 03 · CI/CD AWARENESS

    Build succeeded

    • Azure DevOps
    • 8m 22s
Workflow | Zof AI