AI-Powered QA Automation in CI/CD

• 具備軟體測試或QA工作流程的經驗
• 熟悉CI/CD管道和DevOps實踐
• 對自動化測試工具或框架有基本了解

受眾

• QA主管和測試自動化工程師
• DevOps專業人員和SREs
• Agile測試人員和質量經理

AI驱动的QA自动化通过生成智能测试用例、优化回归覆盖率，并将智能质量门集成到CI/CD管道中，从而增强传统测试，实现可扩展且可靠的软件交付。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级水平的QA和DevOps专业人士，旨在帮助他们应用AI工具，自动化并扩展持续集成和部署工作流程中的质量保证。

培训结束后，学员将能够：

• 使用AI驱动的自动化平台生成、优先排序和维护测试。
• 将智能QA门集成到CI/CD管道中，以防止回归。
• 使用AI进行探索性测试、缺陷预测和测试不稳定性分析。
• 在快速推进的敏捷项目中优化测试时间和覆盖率。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

AI在QA自动化中的介绍

• AI在现代软件测试中的角色
• 传统与AI增强QA策略的对比
• AI测试工具概述（Testim、mabl、Functionize）

使用AI生成测试

• 基于模型和基于UI的测试生成
• 使用Testim或类似平台自动生成测试流程
• 评估测试意图、稳定性和可重用性

回归分析与测试优先级排序

• 基于影响的测试选择与剪枝
• 针对大型仓库的变更感知测试运行
• 基于风险和频率的AI驱动优先级排序

与CI/CD管道的集成

• 将自动化测试连接到Jenkins、GitHub Actions或GitLab CI
• 自动化质量门控和测试反馈循环
• 在拉取请求和部署事件中触发测试

缺陷预测与异常检测

• 分析测试数据以预测可能的失败区域
• 使用ML技术对异常进行聚类和分类
• 使用AI生成的洞察向开发者提供反馈

维护与扩展基于AI的测试

• 处理测试漂移和UI变更
• 版本控制和测试配置管理
• 扩展至企业级QA环境

案例研究与实际应用

• 企业级AI QA管道的实施
• 团队采用与推广的最佳实践
• 经验教训：成功、失败与调整

总结与下一步