මට මේ ගැන කල්පනා කරන්න: ඔබගේ විභාග පැකේජය බොත්තම ගමන් කරන සෑම අවස්ථාවකදීම කඩා වැටෙනු ඇත, ඩිව් වෙනස් කිරීම, හෝ - දෙවියන් වහන්සේ තහනම් - A / B විභාගය ක්රියාත්මක කරයි නම්, එය සැබවින්ම කිසිවක් පරීක්ෂා කරයිද? ඔබ නතර විය යුතු නම්, ඔබේ කණ්ඩායම - බොහෝ ඉංජිනේරු කණ්ඩායම් මෙන් - සෑම UI වෙනස් කිරීමකින්ම කඩා වැටෙන ස්කෑප් පදනම්ව පරීක්ෂණ සකස් කිරීම හා සකස් කිරීම සඳහා බොහෝ කාලයක් ගත කරයි. වාසනාවකට මෙන්, වැඩපිළිවෙළේ AI සමඟ, නිදහස් චක්රයන් පහත වැටී ඇත, UI බිඳී නැත, සහ සියල්ල හොඳින්, හරිද? මෙම ලිපිය තුළ, අපි AI පරීක්ෂණය යනු කුමක්ද සහ QA නියෝජිතයන් කුමන ආකාරයකින් වැඩ කරන්නේද යන්න විස්තර කරමු - එබැවින් ඔබට එය ඔබේ කණ්ඩායම සඳහා සැබවින්ම උපකාරීද යන්න තීරණය කළ හැකිය. Traditional Test Automation යනු කුමක්ද? Playwright හෝ Selenium වැනි පර්යේෂණ ස්වයංක්රීයතා මෙවලම් පියවරෙන් පියවරෙන් මාර්ගෝපදේශ කිහිපයක් අනුගමනය කරයි. එය යමක් ලෙස ක්රියා කරයි: මෙම URL වෙත යන්න, විශේෂිත CSS තෝරාගැනීම සමඟ අංගයක් සොයා, එය ක්ලික් කරන්න, මෙම ලිපිය පෙනේ ... එය සෑම දෙයක්ම හොඳින් ක්රියා කරයි, ඔබගේ නිෂ්පාදනයක් කිසිවිටෙකත් වෙනස් නොකළහොත්. නමුත් මේ නමැති දෙයක් තියෙනවා සැබවින්ම, ස්ක්රිප්ටොස් වෙනස් වන නිසා පමණක් නොව, ඇණවුම් අතුරුදහන් වන නිසාත් බිඳ වැටේ. කණ්ඩායම් දැනට පවතින පරීක්ෂණ සොයා ගැනීම සහ නිවැරදි කිරීම හෝ නව විශේෂාංග ගොඩනැගීම වෙනුවට ඔවුන්ගේ සංවර්ධක කාලයගෙන් 30%-40% ක් පාවිච්චි කරන බව වාර්තා වේ. හොඳ පරීක්ෂණ සකස් කිරීම සඳහා ප් රත්යතාවය වැඩි කර ඇත. selector treadmill AI code generation Cursor, Claude Code, සහ Copilot වැනි මෙවලම් සමාගම් කිසිදාකවත් වඩා ඉක්මනින් කේතය ප්රවාහනය කිරීමට උපකාරී වේ.ඒත් වඩාත් ප්රතිඵල ප්රමාණයෙන් සෑම විටම වඩාත් UI වෙනස් කිරීම්, වඩාත් කේත ප්රවර්ගකයින්, වඩාත් අමුද්රව්ය නැවත ලියන ... එක් එක් එක් එක් එක් ඔබගේ පරීක්ෂණ ක්රියාව බිඳ වැටීමේ අවදානමක් ගෙන එයි. A අනුව ස්වයංක්රියාකාරී පද්ධති මත, නිවැරදි QA විසඳුමක් නොමැතිව උසස් කාර්ය සාධක කණ්ඩායම් සති දෙකක් ඇතුළත නිෂ්පාදනය ළඟා වීමට එක් ස්ප්රින්ට් වරදක් 20 ක් පමණ අත්දැකීම් ඇති අතර, කේත ප්රමාණය දිගටම වර්ධනය වන අතර, මෙම සංඛ්යාව ප්රමාණවත් ලෙස වර්ධනය වන අතර, අත්හදා බැලීම් හෝ සම්ප්රදායික පරීක්ෂණ ස්වයංක්රියාකාරීත්වය කිසිවක් ලබා ගත නොහැක. Forrester Tei අධ්යයනය අවාසනාවන්ත යථාර්ථය වන්නේ, සම්ප් රදායික පරීක්ෂණ වාණිජතාවය ආයෝජන මත විශිෂ්ට ප්රතිලාභයක් (ROI) ලබා දෙයි (මෙම Forrester අධ්යයනය මේ පද්ධති වලින් එකක් සඳහා වසර තුනකදී 209% ROI වාර්තා කරයි).ඒත් එය තවදුරටත් පවතී නැති පෙර AI සංවර්ධනයේ ස්ථාවරතාවයක් අනුමත කරයි. එංගලන්තය පරීක්ෂා කරන්න. Agentic Testing යනු කුමක්ද? සරලව කිවහොත්, නියෝජිත පරීක්ෂණය සපයන ඉලක්කය සපුරා ගැනීම සඳහා AI අවධානය යොමු කරයි. පරීක්ෂා කිරීම සඳහා (මෙය ක්ලික් කරන්න, ප්රකාශ කරන්න, පසුව ඒ), ඔබ එය පවසයි පරීක්ෂා කරන්න how what මෙන්න උදාහරණයක්: "විශේෂය පරිශීලකයාට M-size Hoodie එක සාර්ථකව කාර්යට එකතු කළ හැකි අතර GooglePay සමඟ මුදල් ගෙවීම සම්පූර්ණ කළ හැකි බව තහවුරු කරන්න". මෙම අරමුණ ඉටු කිරීම සඳහා AI නියෝජිතයාට වගකීමක් ඇත. Agentic Testing මගින්, QA නියෝජිතයා පරිශීලකයාගෙන් ඉලක්කයක් ලැබෙන අතර ඉන්පසු පද්ධතිය ඇතුළත එය සම්පූර්ණ කිරීමට ආකාරය සොයා ගනී.එය වෙබ්, ඩෙස්ක්ටොප් හෝ ජංගම යෙදුම් හරහා පාවිච්චි කරයි සහ අමුද්රව්ය සමඟ සන්නිවේදනය කරයි. ප්රතික්රියා පාටින් බොහෝ නියෝජිත පද්ධති, අපි ගොඩනැගූ පද්ධතිය ඇතුළත් React ආකෘතිය අනුගමනය කරන්න: තාක්ෂණය observe —> decide —> act —> evaluate සටහන: QA නියෝජිතයා මුලින්ම පිටුවේ දැනට පවතින තත්වය, DOM සහ දෘෂ්ටි තැපැල් දෙකම දෙස බලයි. Decide or think: It reasons about the goal. “I need to find the ‘Add to Cart’ button. I see a blue button with a cart icon.” ක් රියාවලිය: එය පරිශීලකයා මෙන් ක්රියා කරයි. විනිශ්චය කිරීම: එය ක්රියාවලිය ක්රියාත්මක වී ඇති බව පරීක්ෂා කරයි සහ ඊළඟට කළ යුතු දේ තීරණය කරයි (විශ්චය කරයි). මෙහිදී අපි කතා කරන්නේ ස්වාධීන පද්ධතියක් ගැනයි, එය අන්තර්ජාල යෙදුම්වල ව්යුහය හා දර්ශනීය උෂ්ණත්වය තේරුම් ගනී, සහ පරිශීලකයා ගනුදෙනු කරන මාර්ගය නැවත නිර්මාණය කරයි. මතකය Layer අපගේ නියෝජිතයන් ඔබගේ වෙබ් අඩවිය හෝ යෙදුම ක්රියාත්මක කිරීමෙන් පෙර ඔබගේ යෙදුම පිළිබඳ සංයුක්ත අවබෝධයක් නිර්මාණය කරයි.Our agents crawl your website or an app to map all the pages, flows, interactive elements, and relationships between elements into a knowledge graph. තාක්ෂණය අපි නැවතත් අපගේ සිතියම් සමාලෝචනය භාවිතා කරමු. නගරයේ සංචාරකයා සහ සෑම පාරක්ම හදවතෙන් දන්නා දේශීයයා අතර වෙනස ගැන හිතන්න. ප් රායෝගික පරීක්ෂණ ක්රියාත්මක කරන්නේ කෙසේද ඔබ එක් පරීක්ෂණයක් ලිවීමට පෙර, නියෝජිතයා ඔබගේ යෙදුම ක්රියා කරයි. , එය මූලික වශයෙන් ඔබගේ යෙදුම ස්වයංක්රීයව පර්යේෂණ කරන නියෝජිතයන් වන අතර, පරිශීලක ක්රියාවලිය සහ UI අමුද්රව්ය තේරුම් ගැනීමට සහ තේරුම් ගන්න. epistemic foraging උත්සාහ ඔබට අවසාන ඉලක්කය කුමක්ද යන්න නියෝජිතයාට කියන්න සරල හා ස්වාභාවික ප්රවේශයක් ලිවීමට ඔබට අවශ් ය වේ, එනම් "විශේෂයෙන් පරිශීලකයා සාර්ථකව සොයන්න, පාවිච්චි කරන්න, දර්ශනය කරන්න, සහ දේපළ පොරොන්දු කළ හැකි බව තහවුරු කරන්න." සොයාගැනීම දැන් එය පිටු හා අමුද්රව්ය මෘදුකාංගයක් ඇති අතර, එය මුල් පිටුව, බ්රවුසරයේ අයිතිවාසිකම් විශේෂාංග, booking බොත්තම්, සහ ඕනෑම අනෙකුත් අවශ්ය විකල්පයක් සොයන්න ආරම්භ කළ හැකිය. ක්රියාත්මක Flow නියෝජිතයා පියවරෙන් පියවරකට පරීක්ෂණ ක්රියාවලිය සම්පූර්ණ කිරීමට ක්රියා කරයි (ඔබ සම්පූර්ණ ක්රියාවලිය රූගත කිරීම් සැසඳීම හරහා බලන්න පුළුවන්).එකක් සිදුවුනොත්, අනවශ් ය යෝජනා වැනි, නියෝජිතයා එය දකිනවා, එය ඉලක්කයට බාධාවක් බව තේරුම් ගනී, එය වසා දමයි. ප් රකාශය ක්රියාවලිය අවසන් වූ පසු, නියෝජිතයා අරමුණ ඉටු කර ඇති බව මත පදනම්ව පරාසය හෝ අසාර්ථකත්වය අගය කරයි. දැන්, මෙම ප්රතිඵල සමාන Playwright script සමග සමාන කරන්න. , නිශ්චිත තෝරාගැනීමක් භාවිතා කිරීමෙන් දේපල සොයන ආදායම ස්ථාපනය කිරීම හෝ , ස්ථානය ඇතුළත් කරන්න, සෙවුම් ක්රියාත්මක කරන්න, ප්රතිඵල පිටුව උඩුගත කිරීමට බලා, දේපල ලැයිස්තුවක් මත ක්ලික් කරන්න, පසුව සොයන්න සහ පොරොන්දු බොත්තම ක්ලික් කරන්න. /home page data-testid එය සෑම දෙයක්ම ක්රියාත්මක වේ, කිසිදු වෙනසක් වන තෙක්. CAPTCHA එකතු වන මොහොත, විභාග ID නම වෙනස් කර ඇත, හෝ reservation ක්රියාවලිය තවත් පිටුවලට බෙදා වෙන් කර ඇත, ඔබ නැවත ප්රතිසංස්කරණ ක්රමයේ වේ. AI-Assisted Testing වෙනුවට Agentic Test Automation යනු කුමක්ද? ඇත්ත වශයෙන්ම, AI පරීක්ෂණ වාහන ලෙස අලෙවි කරන මෙවලම් කිහිපයක් ඇත්තටම Playwright වැනි පැරණි තාක්ෂණය සඳහා ස්ක්රිප්ට් නිර්මාණය කරන ඇල්ලුම්කරුවන් පමණි. අපි හිතුවේ මෙවැනි ආකාරයෙන් නියෝජිත ස්වයංක්රියාකාරකම් භාවිතා කිරීම පමණක් වැරදි පාඩම මත AI භාවිතා කිරීමයි – AI ඇලුම්කරුවන් භාවිතා කිරීමේ ප්රතිඵල ස්වාධීනව ක්රියාකාරී වන AI නියෝජිතයන් වලට වඩා නරකයි. ඉලක්ක ප්රවේශය: පරීක්ෂණ ප්රතිඵල ප්රවේශය ප්රවේශය ක්රියාත්මක කිරීමේ ක්රියාවලිය හා ඔබ එහි ලබා ගත හැකි ආකාරය වෙනුවට. Perceptual: නියෝජිතයා ඔබේ යෙදුම සැබෑ පරිශීලකයා මෙන් (විශීලීව + HTML හරහා) දකිනු ඇත.එය අමුද්රව්ය සබැඳීමට පුද්ගලයෙකු විසින් නිර්මාණය කරන ලද තෝරාගැනීම් මත රඳා පවතී.මේ නිසා ඔබගේ නියෝජිත පරීක්ෂණ UI වෙනස් කිරීම නිසා කඩා නොගනී. Adaptive: මෙය ඔබේ නියෝජිතයාගේ ස්වයංක්රියාකාරී හැකියාව වේ.ඔබ ස්ථානය හෝ “Submit” බොත්තම හුවමාරු කර, හෝ A / B පරීක්ෂණයක් ලෙස අතිරේක පියවරක් එකතු කළහොත්, නියෝජිතයා ඉලක්කය සම්පූර්ණ කිරීමට ඔහුගේ මාර්ගය සොයා ගත හැකි වනු ඇත, මුල් අමුද්රව්ය වෙනස් වුවද, හෝ මාර්ගය වෙනස් වනු ඇත. Self-evaluation: Agentic testing, the agent determines pass or fail based on whether the stated goal was achieved.Tests remain aligned with user intention even as the code base evolves below. දිගුකාලීන ඉගෙනීම: නියෝජිතයා ඔබේ යෙදුම සමඟ වැඩිපුර සන්නිවේදනය කළහොත්, එය සතුටු මාර්ගය තත්පර හඳුනා ගැනීම සහ විශේෂ පරිශීලක පරිශීලක පරිශීලක අමුද්රව්ය කොටස් සඳහා "නොමනා" කාර්ය ප්රතිඵලයක් ලෙස සැලකේ. විෂය පරීක්ෂණය නිවැරදි නම් (එත් නැත) මේක විකිණීම පහසුයි, එබැවින් මම කෙටියෙන් කියන්නම්.මම හිතන්නේ ඔබ හෙට ඔබේම Playwright සඳහා ලිඛිත සෑම සංකේතයක්ම ඉවත් කළ යුතු නොවේ. සමහර ක්ෂේත් ර වලදී මෙම ක් රමය සැබවින්ම : strong fit End-to-end (E2E) පරිශීලක ප් රවාහන: ඔන්බෝඩ් කිරීම, චැකට් කිරීම, ගිණුම් කළමනාකරණය කිරීම සහ සියලු CRUD ක්රියාකාරකම් සිදු කිරීම ඇතුළත් කරන ඕනෑම දෙයක්; Regression Suite: ඔබ අතින් පරීක්ෂා කළ හැකි වේගයෙන් නිදහස් කරන UIs දිගින් දිගටම වෙනස් කිරීම; Fast-moving UI: නව ප් රදර්ශන නිවැරදිව විවෘත කිරීම. සංකීර්ණ නිෂ්පාදන: අත්දැකීම් සාක්ෂාත් කිරීමට හොඳම ක්රමය අත්හදා බැලීම විය, නමුත් පැහැදිලි හේතු නිසා, එය ඉක්මනින් සිදු නොවේ. කෙසේ වෙතත්, මේ මොහොතේ, එය: Webgl ක්රීඩා හෝ webgl මත පදනම්ව UI වැනි ඉතා අමුද්රව්ය යෙදුම්, නියෝජිතයන් සඳහා පරීක්ෂා කිරීම අමාරු වේ. එය සතිපතා සිට සතිපතා දක්වා අතිශයින්ම දෛනිකයි. ඇත්ත වශයෙන්ම, අපි කතා කරන බොහෝ කණ්ඩායම් හයිබ්රිඩ් ප්රවේශයක් භාවිතා කරන අතර, ඔවුන් කුඩා විස්තර සඳහා ස්කයිප්ටර් මත රඳා පවතී සහ AI නියෝජිතයින් පුළුල් හා සංකීර්ණ පරිශීලක ගනුදෙනු ක්රියාත්මක කිරීමට ඉඩ ඇත. ඒ අනුව, නියෝජිත QA අනුගමනය කරන සමාගම් 529% දක්වා ROI උපයන අතර මාස 3ක ගෙවීම් ලැබෙනු ඇත. ඇල්ලීම Up නියෝජිත පරීක්ෂණ සාමාන්ය පරීක්ෂණ පද්ධතියට වඩා සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනස් ප්රවේශයක්, ඔබගේ අවශ්ය ඉලක්ක සහ ඔබගේ සැබෑ ප්රතිඵල අතර එක් එක් සම්බන්ධතාවයක්. ඔබගේ කණ්ඩායම සැබෑ වංචා සොයාගැනීමට වඩා පරීක්ෂා පද්ධතිය රැකබලා ගැනීම සඳහා වැඩි කාලයක් ගත කරන්නේ නම්, නියෝජිත පරීක්ෂණ වාණිජය මෙම විෂයය සකස් කිරීමට ඔබට උදව් කළ හැකිය. ඔබට අවශ්ය දෝෂ කිහිපයක් ඇතුළත් කරන්න: මෙන්න සමහර ප්රයෝජනවත් ද්රව්ය: Manual to Autonomous QA: A Step-by-Step Transition Guide (නොමනාකරණයෙන් ස්වයංක්රීය QA වෙත) QA ස්වයංක්රීයත්වය එය වටිනාද? බුද්ධිමත් පරීක්ෂණයේ සැබෑ ROI QA.tech සමඟ සහ අපගේ නියෝජිතයන් ඔබේ ඊළඟ ප්රදර්ශනය සඳහා ඔබගේ ප්රධාන ප්රවාහයන් තහවුරු කළ හැකි ආකාරය බලන්න. පොත් Demo
