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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。

责任编辑:prnasia

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