▎1. OpenAI Codex / GitHub Copilot

• Описание: Нейросеть, разработанная OpenAI, которая может генерировать код и предлагать решения на основе описания задачи.

• Польза для тестировщика: Помогает создавать тестовые сценарии, автоматизировать тестирование и генерировать код для тестов на различных языках программирования.

▎2. Selenium с AI-поддержкой

• Описание: Хотя Selenium сам по себе не является нейросетью, интеграция с AI позволяет улучшить автоматизацию тестирования.

• Польза для тестировщика: AI может анализировать результаты тестов, предсказывать потенциальные ошибки и оптимизировать тестовые наборы.

▎3. Test.ai

• Описание: Платформа для автоматизации мобильного тестирования с использованием AI.

• Польза для тестировщика: Позволяет быстро создавать и выполнять тесты на мобильных приложениях, используя машинное обучение для адаптации к изменениям в приложении.

▎4. Applitools

• Описание: Инструмент для визуального тестирования, использующий AI для сравнения изображений.

• Польза для тестировщика: Автоматически выявляет визуальные регрессии и изменения в интерфейсе, что позволяет быстро находить ошибки в дизайне.

▎5. Testim

• Описание: Платформа для автоматизации тестирования, использующая машинное обучение для улучшения стабильности тестов.

• Польза для тестировщика: Автоматически адаптирует тесты к изменениям в UI, что уменьшает время на их поддержку.

▎6. Postman с AI-функциями

• Описание: Инструмент для работы с API, который может интегрироваться с AI для генерации запросов и анализа ответов.

• Польза для тестировщика: Упрощает создание и выполнение тестов API, а также помогает выявлять проблемы с производительностью и корректностью ответов.

▎7. DeepCode (сейчас часть Snyk)

• Описание: Инструмент для статического анализа кода, использующий AI для выявления уязвимостей и ошибок.

• Польза для тестировщика: Помогает находить потенциальные проблемы в коде до его развертывания, что улучшает качество продукта.

▎8. Katalon Studio с AI

• Описание: Платформа для автоматизации тестирования, которая интегрирует AI для улучшения создания и выполнения тестов.

• Польза для тестировщика: Упрощает процесс создания автоматизированных тестов и помогает в анализе результатов.

▎9. Mabl

• Описание: Платформа для автоматизации тестирования, использующая машинное обучение для повышения надежности тестов.

• Польза для тестировщика: Автоматически обновляет тесты при изменениях в приложении и предоставляет аналитику по качеству.

▎10. Tricentis Tosca

• Описание: Инструмент для автоматизации тестирования, который использует AI для оптимизации процессов.

• Польза для тестировщика: Упрощает создание и управление тестами, а также улучшает интеграцию с CI/CD процессами.

▎Заключение

Использование нейросетей и инструментов на их основе позволяет тестировщикам значительно повысить эффективность своей работы, сократить время на рутинные задачи и улучшить качество программного обеспечения. Эти технологии помогают быстро адаптироваться к изменениям в коде и обеспечивают более надежное тестирование.