LambdaTest发布人工智能测试分析工具 发布时间：2024-08-08 来源：互联网

依托LambdaTest全新人工智能驱动分析工具，质量保障（QA）团队能够获得更深入的洞察，更快地解决问题，并提升软件质量和性能

印度诺伊达和旧金山2024年8月7日 /美通社/ -- LambdaTest是领先的基于云的统一测试平台，该公司宣布推出创新的分析功能，以便QA团队获得更深入的洞察并增强对测试自动化的控制。 新功能利用人工智能和机器学习来优化软件质量和性能。

“我们很高兴将这些前沿分析工具引入我们的平台，”LambdaTest联合创始人兼产品负责人Mayank Bhola表示。 “我们的目标是为QA团队提供必要的洞察，从而快速识别和解决问题，确保软件质量和性能更佳。 这些功能将彻底改变用户处理测试自动化的方式。”

主要功能包括：

AI Copilot Dashboard允许用户使用自然语言查询与数据轻松交互，并获得可操作的洞察，从而简化了数据分析。 它提供预测分析和智能建议，帮助团队高效地做出数据驱动的决策。

由人工智能驱动的Flaky Test Analytics分享对测试套件行为的宝贵洞察，使团队能够缩短测试执行时间并显著提高软件质量，同时缩短发布周期。 团队可根据影响来识别和按优先顺序排列不稳定测试，从而优化调试工作，加快测试周期，并提高测试可靠性。

LambdaTest的Command Logs Analytics可提供测试执行的详细洞察，使QA团队能够精确定位问题并优化测试脚本，避免因过时元素导致的错误。 通过分析命令级数据，用户可以识别性能瓶颈，有效排除测试故障，并主动解决每次会话运行中的潜在问题。

Test Case Insights简化了在测试会话的每个步骤中对LambdaTest上的测试自动化执行情况的分析。 这些洞察有助于分析测试用例的健康状况，显示成功率与失败率，并按组分析测试用例，以识别经常失败的测试。

Allure Test Insights with HyperExecute使用Allure报告提供对测试执行结果的时间序列分析。 用户可以跟踪测试状态、持续时间和套件详情，评估套件健康状况，分析测试状态比率，并利用多种自定义筛选选项评估测试套件的平均测试持续时间。

全球所有LambdaTest用户都可以使用这些功能，解决常见的测试自动化难题，并提供有关测试用例和执行趋势的详细洞察。