Odc. 1: Jak AI wspiera testowanie? | #TestArchitectsTalk
Z okazji międzynarodowego Dnia Testera zapraszamy na serię odcinków #TestArchitectsTalk, w której eksperci #SiiPolska odpowiadają na gorące pytania, dzielą się wiedzą i przedstawiają swoje prognozy na przyszłość 🤔 Obejrzyj pierwszy odcinek i dowiedz się: ✅ Jak #SztucznaInteligencja rewolucjonizuje pracę testerów ✅ Jak #ChatGPT oraz inne narzędzia wspomagają wykonywanie codziennych zadań ✅ Czy #AI ma szansę zastąpić testerów Uczestnicy debaty: 🎙️ Mateusz Tadla, Senior Test Architect 🎙️ Michał Ślęzak, Test Architect 🎙️ Remigiusz Bednarczyk, Senior Test & Analysis Engineer 🎙️ Krzysztof Bednarski, Solution Architect
Ma takie narzędzie CodeGen. I ten PlayWrite CodeGen pozwala nam na nagrywanie prostych testów UI za pomocą właśnie tego narzędzia. Sam ten kod, który jest produkowany jest raczej słabej jakości, jednak może nam pozwolić stworzyć takie POC demo, ale jeżeli wesprzemy się np. chatem GPT czy jakimś innym modelem i napiszemy, mając ten kod i dodając go do chata, Proszę, stwórz mi z tego PageObject, uwzględnij tutaj zasady programowania obiektowego, użyj Solid Principles, czyli te słynne zasady, które tutaj się z tym też programowaniem obiektowym wiążą, to ten kod naprawdę może być bardzo przyzwoity
I to mnie zaskoczyło kilka razy, jak dobrze sobie poradził nawet z trudniejszymi takimi HTML-owymi obiektami. Mi się wydaje, że też na jedną rzecz trzeba uważać, że jeżeli powiedzmy, czy wrzucamy jakiś test taki prosty, czy powiedzmy jakiś kawałek strony HTML i prosimy czata o zrobienie page objectów, to jest tutaj jedna pułapka. Czyli jeżeli pracujemy w dużych rzeczywiście jakichś firmach, gdzie my powiedzmy jemy jakieś Jakiś wielki monolit, prawda? I nasza aplikacja składa się z pewnych komponentów, które są wyświetlane w kilkunastu różnych miejscach. No to może to też wprowadzić do takiej duplikacji kodu, prawda? Że będziemy mieli jeden PageObject z pięcioma różnymi nazwami, a tak naprawdę to powinna być jedna klasa. Znaczy ja sobie wyobrażam, że gdybym ja miał projektować takiego AI, To by mu dał nie tylko, powiedzmy, ten taki prosty sklep linka po linie, co tam jest klikane, ale jednocześnie dał mu kontekst, powiedzmy, takiej mapy strony, mapy HTML, żebym wiedział, gdzie dokładnie na stronie się znajduje dany fragment.
Wtedy on rzeczywiście te PageObjecty po prostu potrafiłby w dużo lepszy sposób tworzyć, no nie? Też taką fajną rzeczą, którą ja też używam, jeżeli chodzi o generowanie kodu, to np. generowanie testów API. Bo możemy mieć, powiedzmy, Jason Swagger wrzucony do AI-a, zrób mi, powiedzmy, testy, tak? Czy nawet kolekcję z Postmana, no przecież to też możemy bez żadnego problemu sobie przetłumaczyć i zrobić z tego Java plus REST Assured na przykład. A jeżeli chodzi o tłumaczenie, to też miałem taki case, gdzie mieliśmy napisane testy w Java i selenium jednego z klientów i on chciał, żeby to przepisać na C-Sharp, bo rzeczywiście zespoły były bardziej dotnetowe. Tak naprawdę w ciągu dwóch, trzech dni udało się przepisać 12 tysięcy linii kodu z Java plus Selenium na C Sharp plus Playwright. Także nie tylko tłumaczenie pomiędzy językami wychodziło bardzo dobrze, ale również zmiana tego na całkowicie inne biblioteki.
Więc mi się to sprawdziło w kilku takich mniejszych rozwiązaniach, kiedy przygotowywałem kod na jakieś wydarzenia, na jakieś prezentacje i naprawdę przyspieszał pracę. Łatwiej było tworzyć te, akurat to były przykłady z PlayWrita, testy czy właśnie PageObjecty. A kolejną rzeczą, którą polecam sprawdzić, to jest Coraz więcej myślę, że takich agentów będzie powstawać. Agenci do Code Review. To jest właśnie ten obszar, o którym trochę Remek wspominał, czy Krzysiek, czyli możemy Dodać nasz kod do naszego kodu takiego agenta i zrobi nam kod review.
Pokazano wszystkie 4 dopasowania. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
Mateusz przedstawia gości: Krzysztof, Remigiusz i Michał. Rozmowa zaczyna się od przedstawień osobistych i zawodowych.
Krzysztof kontynuuje opowieść o korzyściach AI w testowaniu, podkreślając jego rolę w projekcie Scrumowym i prezentacji wyników.
Mateusz opisuje korzyści AI w projektowaniu przypadków testowych, porównując wersje chatów GPT i podkreślając zmiany w dostępnym potencjału.
Mateusz opisuje korzyści AI jako mentora w rozwijaniu umiejętności testowania, podkreślając jego rolę w analizie błędów i debugowaniu.
Krzysztof, Remigiusz i Mateusz omawiają zmiany w korzystaniu z Stack Overflow i chatów AI, podkreślając korzyści i różnice między wersjami modeli.
Krzysztof przedstawia techniki promptowania i roleplay, podkreślając ich znaczenie w uzyskiwaniu lepszych odpowiedzi od chatów AI.
Krzysztof opisuje hybrydowe modele AI, takie jak Perplexity, i techniki takie jak upload plików i formatowanie odpowiedzi.
Rozmowa o halucynacjach modeli AI i znaczeniu odpowiedniego kontekstu w generowaniu kodu.
Omówienie implementacji modeli AI w firmach, w tym onboardingu i przetwarzaniu dokumentów.
Przykłady zastosowania AI jako asystent w naukach i wytłumaczania skomplikowanych koncepcji.
Rozmowa o problemie halucynacji modeli AI i potrzebie sprawdzania wiarygodności informacji.
Omówienie wprowadzania kultury testowania jednostkowego i korzyści z shift left.
Analiza zmian rynkowych związanej z użyciem AI i konieczności korzystania z tych narzędzi.
Rozmowa o konkretnych przykładach zastosowania AI, takich jak Copilot i własni agenti do wykonywania zadań.
Rozmowa o problemach związanych z korzystaniem z Copilota podczas testowania kandydatów.
Podsumowanie i zamknięcie pierwszej części odcinka, z zachętą do obejrzenia części drugiej.
Rozdziały i streszczenia generowane automatycznie. Pełna transkrypcja nie jest publikowana — wyszukaj frazę, aby zobaczyć dopasowane fragmenty.
Kliknij, aby znaleźć fragmenty, w których pada.
Z okazji międzynarodowego Dnia Testera zapraszamy na serię odcinków #TestArchitectsTalk, w której eksperci #SiiPolska odpowiadają na gorące pytania, dzielą się wiedzą i przedstawiają swoje prognozy na przyszłość 🤔
Obejrzyj pierwszy odcinek i dowiedz się:
✅ Jak #SztucznaInteligencja rewolucjonizuje pracę testerów
✅ Jak #ChatGPT oraz inne narzędzia wspomagają wykonywanie codziennych zadań
✅ Czy #AI ma szansę zastąpić testerów
Uczestnicy debaty:
🎙️ Mateusz Tadla, Senior Test Architect
🎙️ Michał Ślęzak, Test Architect
🎙️ Remigiusz Bednarczyk, Senior Test & Analysis Engineer
🎙️ Krzysztof Bednarski, Solution Architect