Nos últimos 2 anos, o avanço na IA, especialmente LLMs (Large Language Models), acabou por resolver problemas tradicionais de forma mais eficiente, e um desses impactos que os LLMs podem criar é através da assistência na automatização dos nossos testes de software. Para muitas equipes de software, a automação nunca foi um cidadão de primeira classe do ciclo SDLC e as equipes lutam para automatizar os casos de teste que criam a “   ”. Devido a essa lacuna na automação de testes, as equipes de qualidade gastam muito tempo verificando e escrevendo manualmente esses casos de teste, o que, como resultado, diminui a velocidade de envio da equipe de engenharia.  Dívida de Automação de Teste  A única rota de fuga que existe para evitar tal trabalho é automatizar os casos de teste a uma velocidade superior, mas muitas vezes não conseguimos fazê-lo porque:  Falta de experiência em automação entre as equipes de controle de qualidade manual para escrever o código escalonável.  O custo de iniciar a automação (   ) é muito alto devido ao enorme acúmulo de casos de teste que precisam ser automatizados. em termos de largura de banda necessária para gerenciamento de engenharia e controle de qualidade  Má qualidade da documentação para casos de teste e nenhuma manutenção adequada do conjunto de regressão e sanidade.  Devido à maioria das empresas de produtos focadas no desenvolvimento de recursos e, portanto, a estabilidade e a qualidade são colocadas em segundo plano.  A avaliação humana de casos de teste é preferível à avaliação de máquina.  Embora todos os problemas mencionados acima precisem de um artigo separado sobre como as equipes de software devem enfrentá-los, nesta seção falaremos sobre como os engenheiros de controle de qualidade podem aproveitar o ChatGPT ou LLMs como  co-piloto em BDD (testes orientados por comportamento).  Usando GPT3.5 para BDD e sua automação  O que é BDD?    é uma metodologia ágil de desenvolvimento de software na qual um aplicativo é documentado e projetado em torno do comportamento que um usuário espera experimentar ao interagir com ele. Para o contexto desta discussão, vamos aplicar testes baseados em BDD em um site YC e considerar a página de login do YC hacker news como ponto de partida.  O desenvolvimento orientado por comportamento (BDD)  Para a página mencionada acima, o comportamento esperado é  "   ". Quando um usuário tenta fazer login e insere as credenciais válidas em   e pressiona login, ele deve redirecionar o usuário para o site de notícias de hackers https://news.ycombinator.com/login?goto=news  De acordo com as diretrizes do BDD, o comportamento acima pode ser escrito como sintaxe/etapas do Gherkin, que pode ser um possível caso de teste, e usando o pepino como estrutura, o mesmo Gherkin pode ser automatizado e esse comportamento   . No entanto, devido ao problema que discutimos na seção acima, a equipe de controle de qualidade geralmente sofre ao automatizar o mesmo, mas podemos aproveitar o poder dos   escrevendo alguns prompts e criando um fluxo de trabalho para nossas equipes de controle de qualidade para agitar as etapas do Gherkin e sua automação com velocidade mais rápida na estrutura do pepino. não precisaria mais de intervenção humana LLMs  Fluxo de trabalho para gerar sintaxe Gherkin   Na imagem abaixo, por exemplo, mostrei como você pode ajustar o modelo GPT usando o prompt para gerar a sintaxe gherkin para o comportamento apresentado em linguagem natural.   Fluxo de trabalho para gerar código compatível com pepino a partir da sintaxe Gherkin    Etapa 1: prompt para ser projetado  Abaixo está o prompt que você pode escrever no console ChatGPT para ajustá-lo e gerar a automação apropriada usando o código HTML e as etapas do Gherkin fornecidas. Como resultado final, pedimos para gerar o código na forma de definição de etapa conforme necessário pelo pepino, que pode ser copiado e colado como está pelos QAs.    Etapa 2: Injetar o HTML relevante que precisa ser usado como base para automação.  Conforme ilustrado abaixo, após o ajuste fino, o ChatGPT solicita as etapas relevantes de HTML e Gherkin que pode usar para gerar definições de etapas para o pepino.    Etapa 3: Gerando a definição da etapa  Como resultado disso, o GPT compreenderá a estrutura DOM do HTML fornecido e solicitará a sintaxe Gherkin relevante. Para o caso acima, já geramos o Gherkin que podemos passar como está:   Feature: User Login Redirect Scenario: User logs in with valid credentials Given the user is on the login page of "https://news.ycombinator.com/login?goto=news" When the user enters valid credentials and presses the login button Then the user should be redirected to the "hacker news" website   Resultado final  Finalmente, de acordo com o fluxo de trabalho e o prompt mencionado, ele gera o arquivo de definição de etapa para as etapas e cenário do Gherkin acima mencionados, que podem ser copiados pelos QAs em sua estrutura de pepino após uma pequena verificação de qualidade para garantir a automação do comportamento que deveriam testar.   Era dos co-pilotos  Com o advento da IA e o surgimento dos copilotos, os humanos verão um aumento na sua produtividade. Eles serão capazes de ampliar ainda mais os limites da inovação, transferindo as tarefas rudimentares e rotineiras para a IA. No entanto, ainda acho que deveríamos considerá-los apenas como assistentes de qualquer trabalho que fazemos e ainda assim a inteligência de usá-los residiria nos humanos, já que as equipes de tecnologia, marketing, vendas e sucesso do cliente estão tentando aproveitar o poder dos LLMs em seus fluxos de trabalho. o mesmo pode ser feito pelos engenheiros de controle de qualidade para que eles possam aumentar ainda mais sua produtividade e tornar emocionante seu trabalho de garantir a qualidade e estabilidade do software!

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Aproveitando o ChatGPT para testes de software

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