掌握生成式AI在软件测试中的应用：从手动到自动化

使用Python、Playwright和Behave BDD框架，提升手动和自动化测试能力

学习内容：

* 使用ChatGPT和OpenAI API动态创建、分析和优化测试计划、测试用例及BDD场景。
* 掌握Python基础：变量、函数、文件处理及Requests库，实现高效自动化测试。
* 利用Behave BDD进行API测试，结合Playwright进行UI测试，构建AI增强的自动化框架。
* 使用AI优化自动化测试流程，包括改进BDD步骤、生成测试报告、自动清理及集成高级功能。
* 配置Jenkins CI管道，执行自动化UI和API测试，生成报告并优化测试工作流。
* 匿名化敏感测试数据，通过环境变量保护隐私，遵循伦理AI最佳实践。
* 实践项目：自动化“联系页面”、“登录API”和“目标跟踪器API”的测试用例。
* 学习高级测试技术，如自定义测试运行器、标签驱动执行及Allure详细报告生成。

课程内容主题：

* 生成式AI在软件测试中的基础概念与实际应用
* 无代码AI工具在手动测试中的使用（如GPT4ALL）
* Python编程基础与自动化测试相关概念
* Python环境搭建与AI驱动测试的配置
* Python核心语法（变量、控制流、函数、数据结构等）
* 生成式AI在测试中的核心原理与模型选择（OpenAI、GPT4All等）
* 基于BDD、Playwright和Python的AI增强自动化框架构建
* API测试的AI驱动实践（Behave + Python）
* Jenkins CI集成与持续测试执行优化
* AI测试中的伦理与数据安全实践

课程要求：

* 无需Python基础，课程从零开始逐步教学。
* 具备软件测试的基本概念（如测试用例、手动测试等）。
* 推荐注册OpenAI API密钥（新用户可获免费额度，现有用户需少量资金）。
* 可选：具备基础编程知识可加速学习。
* 需具备好奇心与探索AI工具及自动化测试的意愿。
* 可通过课程问答区随时提问获取指导。

课程详细描述：

* **为何使用生成式AI？**
生成式AI通过动态生成测试用例、优化执行流程和提升覆盖率，彻底改变软件测试方式。借助OpenAI API和GPT4All等工具，测试人员可减少人工操作、快速发现边界场景，并提升手动与自动化测试效率。

* **为何选择Python、Behave BDD与AI工具？**

– **Python**：作为自动化测试的首选语言，其简洁语法和丰富库（如Requests、Playwright）适合初学者与专业开发者。

– **Behave BDD**：基于Gherkin语法，与Cucumber兼容，简化测试场景设计并确保跨团队协作清晰性。

– **AI工具**：通过OpenAI API（ChatGPT）和离线模型GPT4All，动态生成、优化测试脚本，减少人工干预。

* **课程优势**

– **实践导向**：包含真实项目（如登录API、目标跟踪器）的自动化测试实践，附带代码前后对比示例。

– **全面覆盖**：从Python基础到Jenkins CI集成，覆盖手动测试、自动化框架构建及AI驱动优化全流程。

– **职业发展**：帮助测试人员掌握AI增强测试技术，提升在QA、SDET或自动化工程师岗位中的竞争力。

* **核心技能收获**

– 掌握AI驱动的测试用例生成与优化技巧。

– 构建可扩展的自动化框架（Python + Behave + Playwright）。

– 实现Jenkins CI持续集成与Allure报告生成。

– 遵循数据隐私规范，安全使用AI工具处理敏感信息。

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