Read this post in: de_DEen_USes_ESfr_FRhi_INid_IDjapt_PTru_RUvizh_CNzh_TW

Kompletny przewodnik po generowaniu przypadków testowych z przypadków użycia i diagramów zachowań

Wprowadzenie do generowania testów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

W kontekście zapewnienia jakości oprogramowania,generowanie przypadków testowych na podstawie opisów przypadków użycialub diagramów zachowań – takich jak diagramy aktywności czy sekwencji – jest kluczowym krokiem. Zapewnia on, że oprogramowanie spełnia wymagania funkcjonalne, uwzględnia przypadki graniczne i jest gotowe do szczegółowej weryfikacji i walidacji. Jednak ręczne wyprowadzanie jest często czasochłonne i podatne na błędy ludzkie.

Visual Paradigm’sStudio modelowania przypadków użycia z AI (często nazywane Studio przypadków użycia z AI) rewolucjonizuje ten proces. Wykorzystując sztuczną inteligencję do analizy opisów tekstowych i modeli wizualnych, narzędzie możewyprowadzać scenariuszei automatycznie generować zorganizowane przypadki testowe zawierające warunki wstępne, kroki, oczekiwane wyniki i typy testów. Niniejszy przewodnik przedstawia praktyczny, krok po kroku proces korzystania z tych funkcji w celu zoptymalizowania procesów testowania, ilustrując przykłady na podstawie typowego systemu rezerwacji stolików w restauracji.

Dlaczego generować przypadki testowe z przypadków użycia i diagramów zachowań?

Mostowanie luki między opisami narracyjnymi wymagań a strukturalnym testowaniem oferuje kilka istotnych zalet w cyklu rozwoju oprogramowania:

  • Śladalność:Testy mogą byćodniesione bezpośrednio do konkretnych wymagań, przepływy przypadków użycia oraz punkty decyzyjne w diagramach aktywności.
  • Obejmowanie:Algorytmy sztucznej inteligencji pomagają w wyprowadzaniu scenariuszy pozytywnych (ścieżki głównej) oraz negatywnych (wyjątków), brzegowych i alternatywnych, które mogą zostać pominięte ręcznie.
  • Efektywność:Automatyzacja procesu wyprowadzania oszczędza znaczną ilość czasu, ponieważ AI natychmiast wnioskuje o gałęziach, warunkach ochronnych i warunkach brzegowych.
  • Pełność:Diagramy zachowań ujawniają ukrytą logikę, taką jak równoległość i pętle, co prowadzi do bardziej kompletnych ścieżek testowalnych.

Wymagania wstępowe w Visual Paradigm Studio przypadków użycia z AI

Zanim rozpoczniesz proces generowania, upewnij się, że w ekosystemie Visual Paradigm zostały spełnione następujące wymagania wstępne:

  1. Dostęp do platformy:Zaloguj się do Visual Paradigm Online lub wersji stacjonarnej.
  2. Otwórz Studio modelowania przypadków użycia:Przejdź do studia, klikając „Utwórz z AI” i wyszukując aplikacje związane z przypadkami użycia (np. „Generator opisów przypadków użycia z AI”) lub uzyskując dostęp do istniejących projektów przez pulpit.
  3. Zdefiniuj przypadek użycia:Musisz mieć zdefiniowany przypadek użycia z nazwą, aktorem i krótkim opisem. Idealnie, abyszczegółowe opisanie przypadku użycia powinny być zawarte warunki wstępne, główne przebiegi, alternatywy i wyjątki.

Krok 1: Utwórz lub załaduj przypadek użycia z opisem

Podstawą generowania testów za pomocą AI jest solidne opisanie przypadku użycia. Możesz załadować istniejący przypadek użycia lub wygenerować nowy od podstaw przy użyciu narzędzi AI.

Korzystanie z generatora opisów przypadków użycia AI

Jeśli zaczynasz od zera, przejdź do pulpitu i wybierz+ Nowy. Użyjgenerator AI wpisując prompt, np.: „Klient rezerwuje stół w restauracji przez aplikację mobilną, w tym wyszukiwanie, wybór wolnego terminu, potwierdzenie rezerwacji i obsługa konfliktów.”

AI wygeneruje następujące dane strukturalne:

  • Nazwa przypadku użycia: Zarezerwuj stół
  • Aktor: Klient
  • Warunki wstępne: Klient jest zautoryzowany i posiada ważne metody płatności.
  • Główny przebieg sukcesu: Kroki wyboru godziny, weryfikacji dostępności i potwierdzenia rezerwacji.
  • Rozszerzenia/Wyjątki: Obsługa niedostępnych terminów lub niepowodzeń płatności.

Po wygenerowaniu, przejrzyj i dopasuj opis. Ten tekst stanowi podstawę do generowania kolejnych przypadków testowych.

Krok 2: Generuj widoki zachowań (opcjonalnie, ale zalecane)

Chociaż przypadki testowe mogą być generowane wyłącznie na podstawie tekstu, tworzenie wizualnych widoków zachowań pozwala AI „widzieć” gałęzie logiki bardziej jasno, co prowadzi do większego pokrycia testów.

Tworzenie diagramów aktywności i sekwencji

Przejdź dowidoku zachowań UClubwarstw UC MVC kart. WykorzystującPrzypadek użycia do diagramu działańaplikacji możesz przetwarzać opis tekstowy, aby automatycznie wygenerowaćdiagram działań. Ta reprezentacja wizualna będzie zawierać:

  • Decyzje:Sprawdzenia logiki, takie jak „Czy slot jest dostępny?”
  • Rozgałęzienia:Procesy równoległe, takie jak wysyłanie powiadomienia podczas aktualizacji bazy danych.
  • Wyjątki:Ścieżki obsługi błędów.

Podobnie, funkcjaWarstwy UC MVCmoże identyfikować obiekty Model-View-Controller (np. Model rezerwacji, kontroler rezerwacji) i generowaćdiagramy sekwencji. Te diagramy ujawniają wewnętrzną logikę systemu, zapewniając AI głębokiego kontekstu do wyprowadzania testów.

Krok 3: Automatyczne generowanie przypadków testowych

Visual Paradigm oferuje zintegrowane narzędzia do przekształcania przygotowanych definicji i diagramów wuporządkowane przypadki testowe.

Korzystając z karty Warstwy UC MVC / Przypadki testowe

Główną metodą generowania jest specjalistyczny interfejs przypadków testowych:

  1. Przełącz się naWarstwy UC MVCkartę.
  2. Wybierz docelowy przypadek użycia (np. „Zarezerwuj stół”).
  3. ZnajdźPrzypadki testowepodkartę w panelu po prawej. Tabela ta zawiera kolumny: ID testu, scenariusz, założenia, kroki, oczekiwany wynik i typ.
  4. KliknijGeneruj testy przycisk (zazwyczaj fioletowy przycisk z ikonami iskier AI).

AI analizuje główny przepływ testów pozytywnych, alternatywy/wyjątki dla testów negatywnych oraz wstępne warunki dla kroków konfiguracji. Tworzy wypełnioną tabelę podobną do struktury poniżej:

ID testu Typ Scenariusz testu Oczekiwany wynik
TC-001 Pozytywny Pomyślny przepływ rezerwacji Rezerwacja utworzona, status „Potwierdzono”, wysłana wiadomość powiadomieniowa.
TC-002 Negatywny Konflikt rezerwacji System wyświetla komunikat „Pozycja czasowa niedostępna”.
TC-003 Negatywny Nieprawidłowy sposób płatności Transakcja odrzucona, użytkownik zostaje poproszony o aktualizację płatności.

Alternatywne metody

Poza główną kartą użytkownicy mogą korzystać zAnalizator scenariuszy przypadków użycia AI w celu tworzenia tabel decyzyjnych, które można eksportować do przypadków testowych, albo korzystać zChatbot AI w celu interaktywnego żądania określonych typów testów (np. „Wygeneruj testy graniczne dla limitów rozmiaru tabeli”).

Krok 4: Doskonalenie, eksport i śledzenie

Po wygenerowaniu przez AI początkowej grupy przypadków testowych, doskonalenie przez człowieka zapewnia, że testy są wykonalne i precyzyjne.

Doskonalenie i wstrzykiwanie danych

Przejrzyj wygenerowane wiersze, aby dodać konkretne wartości danych. Na przykład zastąp ogólnikowe miejsca na dane „4 osoby” lub „2026-01-20 19:00”. Możesz również chcieć ręcznie dodać testy graniczne, np. próbując zarezerwować datę z przeszłości lub przekroczyć maksymalny rozmiar grupy.

Śledzenie i eksport

Visual Paradigm ułatwia raportowanie śledzenia. Użyj panelu lub karty Raport, aby wygenerować macierz łączącą Przypadki użycia → Scenariusze → Przypadki testowe. Na końcu wyeksportuj projekt do JSON, wygeneruj raport PDF lub skopiuj tabelę bezpośrednio do CSV/Excel w celu importu do narzędzi zarządzania testami zewnętrznych.

Wnioski

Studio modelowania przypadków użycia z AI firmy Visual Paradigm przekształca tworzenie przypadków testowych z czasochłonnej czynności ręcznej w strategię pośrednio automatyzowaną o wysokim zasięgu. Poprzez rozpoczęcie od solidnego opisu przypadku użycia i pozwalając AI na tworzenie widoków zachowań, zespoły mogą w ciągu kilku minut generować spójne, inteligentne i śledzone przypadki testowe. Ten podejście nie tylko przyspiesza rozwój, ale także znacznie zmniejsza ryzyko błędów, zapewniając kompleksowe pokrycie scenariuszy.

Sidebar Search
Loading

Signing-in 3 seconds...

Signing-up 3 seconds...