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Test-Automatisierung: Wie KI visuelle Defekte effizient erkennt
Test-Automatisierung: Wie KI visuelle Defekte effizient erkennt
Test-Automatisierung: Wie KI visuelle Defekte effizient erkennt
Blagovest Ouglechov
13.09.24
B ei der Entwicklung von automatisierten Tests ist die zuverlässige Identifizierung visueller Fehler oft eine große Herausforderung. Typische funktionale Tests sind in der Regel nicht in der Lage, alle visuellen Veränderungen zu erfassen und führen zudem häufig zu lengthy und instabilen Codes. Wenn Ihr Code instabil wird, verliert er an Zuverlässigkeit.
Einleitung
Bei der Entwicklung von automatisierten Tests ist die zuverlässige Identifizierung visueller Fehler oft eine große Herausforderung. Typische funktionale Tests sind in der Regel nicht in der Lage, alle visuellen Veränderungen zu erfassen und führen zudem häufig zu lengthy und instabilen Codes. Wenn Ihr Code instabil wird, verliert er an Zuverlässigkeit.
Das Problem mit instabilen Tests
Ihre Website oder Anwendung wird im Laufe der Zeit mehrere Iterationen durchlaufen und Ihre visuellen Tests werden sich ständig weiterentwickeln. Dadurch werden Sie komplexere Skripte schreiben müssen. Je komplexer das Skript wird, desto wahrscheinlicher ist ein zufälliges Versagen – Ihr Test wird spröde oder instabil.
Probleme durch instabile Tests
Instabile Tests verursachen verschiedene Probleme für Ihr Unternehmen:
- Kosten: Längerer Code erfordert mehr Zeit und Ressourcen für die Fehlerbehebung.
- Verzögerte Auslieferung: Instabile Tests sind unvorhersehbar und kosten wertvolle Zeit für die Fehlersuche, was Ihre Arbeit an anderen Projekten behindert.
- Wissensdefizit: Entwickler müssen ständig mehrere Aufgaben jonglieren, und komplexer Code kann dazu führen, dass Sie von wenigen Experten abhängig sind. Dies schafft Informations- und Entwicklungshindernisse.
- Beeinträchtigung der Testqualität: Instabile Tests liefern keine eindeutigen Ergebnisse und erfordern mehr manuelle Arbeit zur Untersuchung. Darüber hinaus fördern sie schlechte QA-Programmierpraktiken.
- Fehlgeschlagene Commits: Wie oft haben Sie den Test einfach "noch einmal ausgeführt", weil Sie wussten, dass er möglicherweise beim nächsten Versuch erfolgreich sein könnte? Dies kann dazu führen, dass Sie Fehler ignorieren und diese in die Produktion übernehmen.
VisualTest vereinfacht Ihren Code mit KI
Visuelle Defekte sind in automatisierten Tests schwierig zu bewerten. Daher ist es wichtig, bei der Entwicklung Ihrer Testmethodik die Möglichkeiten der KI zu berücksichtigen.
Stellen Sie sich vor, eine wichtige GUI-Komponente wird schlecht gerendert. Ein typischer funktionaler Test würde diese visuelle Ungenauigkeit kaum erfassen. Benutzer könnten versuchen, Webattribute zu finden und gegen diese Werte zu assertieren. Dies führt nicht nur zu langem Code, sondern auch zu Inkonsistenz. Selbst geringfügige visuelle Änderungen können dazu führen, dass Ihr Code fehlschlägt und Sie mehr manuelle Arbeit zur Korrektur benötigen. Was nützt eine Test-Automatisierung, die ständig manuelles Eingreifen erfordert?
VisualTest löst dieses Problem, indem es die Notwendigkeit von langen Assertions beseitigt. VisualTest verwendet KI, um das menschliche Auge zu imitieren und alle visuellen Elemente Ihrer Benutzeroberfläche mit einer einzigen Codezeile zu bewerten.
Sie können einzelne Elemente oder ganze Webseiten auswerten, ohne Hunderte von Zeilen Code schreiben zu müssen. Dies schützt Ihre Tests vor Instabilität.
Fazit und Call-to-Action
Zuverlässige und umfassende UI-Tests sind entscheidend für ein fehlerfreies Benutzererlebnis. Weitere Informationen und eine Demo finden Sie in unserem On-Demand-Webinar "Simplify Your Code using VisualTest". Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testphase!
