掌握用於測試的生成式 AI：手動和自動化測試人員的 Python、Playwright 和 Behave BDD 框架
從這 11.5 小時的課程，你會學到
- 使用 ChatGPT 和 OpenAI API 等生成式 AI 工具來動態建立、分析和完善測試計劃、案例和 BDD 情境。
- 掌握 Python 基本知識：變數、函數、檔案處理和類似 Requests 的程式庫(libraries)，以實現有效的自動化測試。
- 使用 Behave BDD 進行 API 測試並使用 Playwright 進行 UI 測試建立 AI 增強框架，專注於動態高效的測試建立。
- 使用 AI 優化自動化測試：改進 BDD 步驟、產生測試報告、自動清理並整合進階功能。
- 配置 Jenkins CI 管道以執行自動化 UI 和 API 測試、產生報告並無縫簡化測試工作流程。
- 確保測試資料的隱私：匿名化敏感資料、使用環境變數並遵循 ChatGPT 的道德 AI 最佳實踐。
- 透過實際專案獲得實務經驗：透過實作練習自動化聯絡我們、登入 API 和目標追蹤器 API。
- 學習進階測試技術，如自訂測試運行器、使用標籤的目標執行以及使用 Allure 的詳細報告。
要求
- 無需事先了解 Python：課程逐步涵蓋 Python 基礎知識，適合初學者。
- 對軟體測試的基本了解：熟悉測試案例和手動測試等概念將幫助您更有效地跟進。
- OpenAI API 金鑰（建議用於實踐）：要以實際/程式設計方式實作 AI 功能（例如，產生測試案例），您需要一個 OpenAI API 金鑰。 OpenAI 為新帳戶提供免費積分，但現有用戶可能需要添加最低資金（約 5 美元）。觀看具體的講座而不實際操作也是一種選擇。
- 一些程式設計知識（可選）：雖然不是必需的，但熟悉基本的程式設計概念可以幫助您更快地進步。
- 好奇心和熱情：願意探索生成式人工智慧和自動化測試將幫助您充分利用本課程。
- 在問答部分提問：如果某些事情不清楚或不起作用，隨時可以獲得指導和支持。
課程說明
為什麼在軟體測試中使用生成式 AI？
生成式 AI 正在透過實現動態測試用例產生、優化測試執行和提高覆蓋率來改變軟體測試格局。 OpenAI 的 API 和 GPT4All 等工具使測試人員能夠：
- 減少人工。
- 更快地發現邊緣情況。
- 增強手動和自動測試工作流程。
為什麼選擇 Python、Behave BDD 和 AI 驅動工具？
Python：多功能、適合初學者的程式語言，廣泛用於自動化。
Behave BDD：基於 Python 的行為驅動開發工具，使用與 Cucumber BDD 相同的 Gherkin 語法，簡化測試案例的創建並確保所有利益相關者都清楚場景。
AI 工具：利用 OpenAI 的 API（ChatGPT）和 GPT4All 等離線工具動態建立、最佳化和改進測試場景，減少人工工作量並提高測試覆蓋率。
這些工具可以幫助測試人員：
- 使用 AI、Python、Behave BDD 和 Playwright 自動化 UI 和 API 測試。
- 使用 ChatGPT 和 OpenAI API 等 AI 工具動態產生和改進測試案例。
- 整合到 Jenkins CI 管道中以實現可擴展性和持續測試執行。
為什麼選擇這門課？
本課程實用、易於理解，專為希望提陞技能的手動測試人員和自動化測試人員而設計。無論您是自動化新手還是測試經驗豐富，您都將獲得人工智慧測試的實務經驗。
（注意：要以程式設計方式完全實現 AI 功能，建議使用 OpenAI API 金鑰。OpenAI 為新帳戶提供免費積分，但現有用戶可能需要添加最低資金（約 5 美元）。觀看不進行實際操作的特定講座也是一個選項。）
課程包括前後程式碼範例，附在相關的講座資源中，以幫助您逐步理解概念並無縫地實現它們。
您將學到什麼？
用於測試用例建立的生成式 AI
- 使用 ChatGPT（免費或付費版本）在程式碼之外產生測試計劃和測試案例。
- 使用 OpenAI API 動態產生測試案例並在框架內建議步驟定義程式碼（API 金鑰和實際實作所需的最低信用）。
- 探索 GPT4All 等用於離線 AI 驅動測試的工具。
- 快速建立最佳化的、由 AI 驅動的測試場景。
掌握 Python 測驗基礎知識
- Python 基礎：變數、資料結構、函數和檔案處理。
- 使用 JSON 資料和外部程式庫（如 API 測試 Requests ）。
建構 AI 增強型自動化框架
- 行為驅動開發 (Behavior-Driven Development，BDD)：使用 Gherkin 和 Behave 簡化測試要求。
- 使用 Playwright 和 Behave (BDD) 自動化 UI 測試。
- 使用 Python 和 Behave (BDD) 自動化 API 測試。
自動化的進階功能
- 使用生成式 AI 來完善 BDD 場景和步驟定義。
- 利用 OpenAI API 分析步驟定義檔並推薦優化的程式碼解決方案。
- 使用 Allure 實作標籤、自訂運行器並產生詳細的測試報告。
- CI/CD 整合：了解如何使用 Jenkins CI 管道持續執行測試。
AI 測試中的資料隱私和安全
- 使用 OpenAI API 等 AI 工具時保護敏感資料。
- 遵循匿名資料和安全管理憑證的最佳實務。
附加功能
- 真實世界專案：自動測試「聯絡我們」頁面、「登入」頁面和「目標追蹤器 API」。
- 實作練習：逐步記錄，並提供前後可下載的程式碼範例。
- 人工智慧優化：動態生成、分析和改進測試腳本。
- 報告：產生詳細的報告並附加螢幕截圖，以便更好地了解測試情況。
準備好掌握 AI 驅動的軟體測試了嗎？
完成本課程後，您將掌握以下技能：
- 將生成式 AI 整合到手動和自動測試工作流程中。
- 使用 Python、Behave BDD、Playwright 和 Jenkins CI 建立可擴展的動態自動化框架。
- 利用 AI 工具有效地優化和簡化測試流程。
讓我們一起利用生成式 AI 徹底改變軟體測試！
目標受眾
- 手動測試人員希望使用 ChatGPT 和 OpenAI API 等 AI 工具來簡化測試案例的創建並提高他們的技能。
- 自動化測試人員希望使用 Python 建立用於 UI（Playwright）和 API（Behave + Requests）測試的 AI 增強框架。
- QA 專業人員旨在將生成式 AI 整合到他們的工作流程中，以便更快地產生測試案例並更聰明地執行測試。
- 初學者透過 Python、Behave BDD 和 Jenkins 過渡到自動化測試，並提供循序漸進的真實範例。
- SDET 和自動化工程師尋求使用 AI 驅動的工具、Jenkins CI 和動態報告來優化和擴展測試自動化。
- 科技愛好者渴望學習如何利用 ChatGPT 和 GPT4All 等 AI 工具來創建、分析和自動化測試場景。
- 品質保證經理和領導者有興趣採用人工智慧驅動的測試實踐來提高生產力、測試覆蓋率和效率。
講師簡介
Gianni Bruno 高級 SDET |真實世界測驗講師 | 90K+ 位學習者
我是 Gianni Bruno，一名高級 SDET 和測試自動化工程師，擁有超過 10 年的實務經驗，包括建立可擴展自動化框架、設計 API 測試策略以及指導全球 QA 專業人員。
我透過我的頂級 Udemy 課程幫助超過 89,000 名學生提高他們的自動化技能。無論您是完全的初學者、進入自動化領域的手動測試人員，還是擴展技能的測試自動化工程師，我的課程都適合所有經驗水平。
我的課程著重於現實世界的、基於專案的學習，使用以下工具：
- Selenium、Cypress、Playwright、WebDriverIO
- Java、TypeScript/JavaScript 和 Python，以及測試框架和 BDD 工具
- Postman 和 REST API 測試
- Cucumber BDD、Behave BDD 與自動化訓練營
每門課程旨在幫助您：
- 透過逐步指導掌握工具和框架
- 建立真正的自動化項目，而不僅僅是觀看演示
- 訪問主要講座的原始和最終代碼文件
- 使用可下載的資源來練習你所學到的知識
我的課程有何獨特之處？
- 真實項目－沒有空談，只有實用內容
- 就業準備技能－旨在創造價值和成果
- 適合所有經驗水平
- 包含原始程式碼和實踐練習
讓我們一起建立您的測驗技能和信心。無論您是剛起步還是正在升級，我都會幫助您取得成功。
快樂學習，
Gianni
字幕：英文
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