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Ein umfassender Leitfaden zum Generieren von Testfällen aus Anwendungsfällen und Verhaltensdiagrammen

Einführung in die künstliche Intelligenz-gestützte Testgenerierung

Im Bereich der Software-Qualitätssicherungdas Generieren von Testfällen aus Anwendungsfalldeskriptionenoder Verhaltensdiagrammen – beispielsweise Aktivitäts- oder Sequenzdiagrammen – ist ein entscheidender Schritt. Er stellt sicher, dass die Software die funktionalen Anforderungen erfüllt, Randfälle abdeckt und für eine strenge Verifizierung und Validierung vorbereitet ist. Die manuelle Ableitung ist jedoch oft zeitaufwendig und anfällig für menschliche Fehler.

Visual Paradigm’sAI-Anwendungsfalldesign-Studio (häufig als Use Case AI Studio bezeichnet) revolutioniert diesen Prozess. Durch die Nutzung künstlicher Intelligenz zur Analyse von Textbeschreibungen und visuellen Modellen kann das ToolSzenarien ableitenund strukturierte Testfälle automatisch generieren, inklusive Voraussetzungen, Schritte, erwarteter Ergebnisse und Testarten. Dieser Leitfaden beschreibt den praktischen, schrittweisen Einsatz dieser Funktionen zur Optimierung von Testworkflows, anhand von Beispielen aus einem typischen Reservierungssystem für Restaurants.

Warum Testfälle aus Anwendungsfällen und Verhaltensdiagrammen generieren?

Die Lücke zwischen narrativen Anforderungen und strukturiertem Testen zu schließen, bietet mehrere deutliche Vorteile im Entwicklungszyklus:

  • Nachvollziehbarkeit:Testfälle könnendirekt auf spezifische Anforderungen zurückverfolgt werden, Anwendungsfalldurchläufe und Entscheidungspunkte innerhalb von Aktivitätsdiagrammen.
  • Abdeckung:KI-Algorithmen unterstützen bei der Ableitung von positiven (Normalfall) Szenarien sowie von negativen (Ausnahmen), Grenz- und Alternativszenarien, die manuell möglicherweise übersehen werden.
  • Effizienz:Die Automatisierung des Ableitungsprozesses spart erhebliche Zeit, da die KI Zweige, Bedingungen und Randbedingungen sofort ableiten kann.
  • Vollständigkeit:Verhaltensdiagramme bringen versteckte Logik wie Parallelität und Schleifen ans Licht, was zu umfassenderen testbaren Pfaden führt.

Voraussetzungen im Visual Paradigm AI-Anwendungsfalldesign-Studio

Stellen Sie vor Beginn des Generierungsprozesses sicher, dass die folgenden Voraussetzungen im Visual Paradigm-Ökosystem erfüllt sind:

  1. Zugang zur Plattform:Melden Sie sich bei Visual Paradigm Online oder der Desktop-Version an.
  2. Öffnen Sie den Anwendungsfalldesign-Studio:Navigieren Sie zum Studio, indem Sie auf „Mit KI erstellen“ klicken und nach anwendungsfallbezogenen Apps suchen (z. B. „AI-Anwendungsfalldeskriptions-Generator“) oder bestehende Projekte über das Dashboard aufrufen.
  3. Definieren Sie den Anwendungsfall:Sie müssen einen Anwendungsfall mit Namen, Akteur und einer kurzen Beschreibung definieren. Idealweise verfügt er über einedetaillierte Use-Case-Beschreibung einschließlich Vorbedingungen, Hauptabläufe, Alternativen und Ausnahmen sollte vorhanden sein.

Schritt 1: Erstellen oder Laden eines Use Cases mit Beschreibung

Die Grundlage für die generative KI-Testautomatisierung ist eine robuste Use-Case-Beschreibung. Sie können entweder einen bestehenden Use Case laden oder einen neuen Use Case von Grund auf mit KI-Tools generieren.

Verwendung des KI-Use-Case-Beschreibungs-Generators

Wenn Sie von Grund auf beginnen, navigieren Sie zur Dashboard-Oberfläche und wählen Sie+ Neu. Verwenden Sie den KI-Generator indem Sie einen Prompt wie folgt eingeben: „Der Gast bucht über eine Mobile-App einen Tisch in einem Restaurant, einschließlich Suche, Zeitfenster-Auswahl, Bestätigung und Konflikthandhabung.“

Die KI generiert die folgenden strukturierten Daten:

  • Use-Case-Name: Tisch buchen
  • Aktor: Gast
  • Vorbedingungen: Der Gast ist authentifiziert und verfügt über gültige Zahlungsmethoden.
  • Haupterfolgs-Szenario: Schritte zur Zeitwahl, Überprüfung der Verfügbarkeit und Bestätigung der Buchung.
  • Erweiterungen/Ausnahmen: Behandlung von nicht verfügbaren Zeitfenstern oder Zahlungsfehlern.

Nach der Generierung überprüfen und verfeinern Sie die Beschreibung. Dieser Text dient als primäre Quelle für die anschließende Testfallgenerierung.

Schritt 2: Erzeugen von Verhaltensansichten (optional, aber empfohlen)

Obwohl Testfälle ausschließlich aus Text generiert werden können, ermöglicht die Erstellung visueller Verhaltensansichten der KI, logische Verzweigungen klarer zu erkennen, was zu einer höheren Testabdeckung führt.

Erstellen von Aktivitäts- und Sequenzdiagrammen

Navigieren Sie zu denUC-Verhaltensansicht oder UC-MVC-Schichten Registerkarten. Die Nutzung desUse-Case-zu-AktivitätsdiagrammApp können Sie die Textbeschreibung analysieren, um automatisch ein Aktivitätsdiagramm. Diese visuelle Darstellung beinhaltet:

  • Entscheidungen:Logikprüfungen wie „Ist der Zeitraum verfügbar?“
  • Verzweigungen:Parallele Prozesse wie das Senden einer Benachrichtigung während der Datenbankaktualisierung.
  • Ausnahmen:Pfade zur Fehlerbehandlung.

Ebenso kann das UC MVC-EbenenFeature Model-View-Controller-Objekte (z. B. Reservierungsmodell, Buchungscontroller) erkennen und generieren Sequenzdiagramme. Diese Diagramme offenbaren die interne Systemlogik und liefern der KI tiefgehenden Kontext für die Ableitung von Testfällen.

Schritt 3: Testfälle automatisch generieren

Visual Paradigm bietet integrierte Werkzeuge, um die vorbereiteten Definitionen und Diagramme in strukturierte Testfälle.

Verwenden der Registerkarte UC MVC-Ebenen / Testfälle

Die primäre Methode zur Generierung beinhaltet die spezifische Testfälle-Schnittstelle:

  1. Wechseln Sie zur UC MVC-EbenenRegisterkarte.
  2. Wählen Sie den Ziel-Use-Case aus (z. B. „Tisch buchen“).
  3. Suchen Sie die TestfälleUnterregisterkarte im rechten Fensterbereich. Diese Tabelle enthält Spalten für Test-ID, Szenario, Voraussetzungen, Schritte, erwartetes Ergebnis und Typ.
  4. Klicken Sie auf die Testfälle generieren Schaltfläche (typischerweise eine lila Schaltfläche mit AI-Sternchen-Icon).

Die KI analysiert den Hauptablauf für positive Tests, Alternativen/Ausnahmen für negative Tests und Voraussetzungen für Setup-Schritte. Sie erstellt eine ausgefüllte Tabelle, die der folgenden Struktur ähnelt:

Test-ID Typ Test-Szenario Erwartetes Ergebnis
TC-001 Positiv Erfolgreicher Buchungsablauf Reservierung erstellt, Status „Bestätigt“, Benachrichtigung gesendet.
TC-002 Negativ Reservierungs-Konflikt Das System zeigt die Meldung „Zeitfenster nicht verfügbar“ an.
TC-003 Negativ Ungültige Zahlungsmethode Transaktion abgelehnt, Benutzer wird aufgefordert, die Zahlungsmethode zu aktualisieren.

Alternative Methoden

Neben der primären Registerkarte können Benutzer dieKI-Analyse-Tool für Anwendungsfalldiagramme nutzen, um Entscheidungstabellen zu erstellen, die in Testfälle exportiert werden können, oder dieKI-Chatbot nutzen, um interaktiv bestimmte Testtypen anzufordern (z. B. „Erstellen von Grenzwert-Tests für maximale Tischgrößen“).

Schritt 4: Verfeinern, Exportieren und Nachverfolgen

Nachdem die KI die erste Menge an Testfällen generiert hat, sorgt die menschliche Nachbearbeitung dafür, dass die Tests umsetzbar und präzise sind.

Nachbearbeitung und Dateninjektion

Überprüfen Sie die generierten Zeilen, um spezifische Datenwerte hinzuzufügen. Ersetzen Sie beispielsweise generische Platzhalter durch „4 Personen“ oder „2026-01-20 19:00“. Sie können auch manuell Grenzwert-Tests hinzufügen, beispielsweise durch Versuche, für ein Datum in der Vergangenheit oder eine über die maximale Gruppengröße hinausgehende Anzahl zu buchen.

Nachverfolgbarkeit und Export

Visual Paradigm erleichtert die Nachverfolgbarkeitsberichterstattung. Verwenden Sie die Dashboard- oder Berichtsregisterkarte, um eine Matrix zu erstellen, die Anwendungsfälle → Szenarien → Testfälle verbindet. Exportieren Sie abschließend das Projekt als JSON, generieren Sie einen PDF-Bericht oder kopieren Sie die Tabelle direkt in CSV/Excel, um sie in Drittanbieter-Testmanagement-Tools zu importieren.

Fazit

Visual Paradigms AI-Use-Case-Modellierungs-Studio wandelt die Erstellung von Testfällen von einer mühsamen manuellen Aufgabe in eine halbautomatisierte, umfassende Strategie um. Indem man mit einer soliden Use-Case-Beschreibung beginnt und der KI erlaubt, Verhaltensansichten zu erstellen, können Teams in wenigen Minuten konsistente, intelligente und nachvollziehbare Testfälle generieren. Dieser Ansatz beschleunigt nicht nur die Entwicklung, sondern reduziert auch erheblich das Risiko von Fehlern, indem eine umfassende Abdeckung aller Szenarien sichergestellt wird.

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