AI测试工具Testim——告别自动化测试维护难题

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随着人工智能技术的快速发展,AI 测试工具正在成为提升软件研发效能的关键。每款AI的特性各有差异,今天,我们就给大家介绍一款专注于Web和移动应用的端到端的AI测试工具--Testim

简介

官网地址:https://www.testim.io/ 

简介:Testim是AI 驱动的端到端自动化测试平台,支持 Web 和移动应用测试。

安装教程

1.注册账号

https://app.testim.io/#/signup 注:必须使用企业邮箱& VPN 访问。

2、Web 端测试环境配置

  ·安装浏览器扩展:登录后进入 Editor 界面,点击“录制”按钮,自动触发 Testim 浏览器扩展(如 Chrome 扩展)的下载与安装。

  · 连接 CLI工具:在终端执行命令 npm install -g @testim/testim-cli && testim connect,完成Testim 命令行工具的全局安装与连接。

3、移动端测试环境配置

下载Testim Agent:从官网获取移动端 Agent 安装包(支持 Android/iOS),解压后双击安装。

设备连接:Android:通过USB连接设备并启用调试模式,Testim Agent 将自动识别设备并显示在控制面板。

iOS:需配置开发者证书并信任设备。

AI核心能力

Testim 通过多项 AI 技术大幅优化自动化测试流程,其核心能力可归纳为以下四类:

1. 智能元素定位(Smart Element Locator)

Testim使用AI和机器学习技术来增强元素定位的可靠性。传统的元素定位方法(如XPath或CSS选择器)在页面结构变化时容易失效,而 Testim.io 通过以下方式解决了这一问题:

动态选择器:利用多种属性(如标签、类名、唯一ID、文本内容等)综合识别页面元素,而不仅仅是依赖单一的选择器。

稳定性评分:为每个元素分配一个稳定性评分,衡量其在页面变化中的可靠程度。AI 模型会不断学习和调整,选择最稳定的元素定位策略。

自愈功能(Self-healing):在页面结构变化后,Testim.io 可以自动识别并调整失效的选择器,使测试用例保持稳定。

2. 流程智能化(Smart Test Flow)

Testim提供了一些智能化的辅助功能来优化测试流程:

测试建议(Test Suggestions):基于AI对测试用例的分析,为用户提供改进建议,帮助提升测试覆盖率和效率。

参数化和数据驱动:支持参数化测试用例,AI可以帮助识别和生成更适合不同输入条件的测试数据。

3. 测试维护和优化

维护自动化测试用例通常是一项复杂且耗时的工作,Testim.io 的 AI 能力在这方面给予了极大帮助:

变更检测和自动修复:AI可以检测到应用程序中的UI变化并建议相应的测试用例调整,自动修复已知问题。

重复检测和优化:分析测试用例,识别和消除冗余的测试步骤,优化测试流程,提高测试运行效率。

4. 智能报表与分析

Testim还在测试结果的分析和报告生成方面利用了AI技术:

智能失败分析:AI帮助识别测试失败的根本原因,提供详细的失败诊断信息,帮助开发和测试人员快速定位和修复问题。

趋势分析:分析历史测试数据,提供趋势报告和关键指标,帮助团队了解应用程序的质量变化和测试进展。

AI核心能力

案例1:Web 登录功能自动化测试

场景:验证用户登录流程,包括账号密码输入、错误提示、登录跳转。

代码实现:​​​​​​​

// 录制登录操作并生成基础脚本

test("User Login", async () => {

  await testim.navigateTo(" https://example.com/login ");

  await testim.setValue("#username", "test_user");      // 输入用户名‌:ml-citation{ref="1" data="citationList"}

  await testim.setValue("#password", "securePass123"); // 输入密码‌:ml-citation{ref="1" data="citationList"}

  await testim.click("#loginBtn");                     // 点击登录按钮‌:ml-citation{ref="1" data="citationList"}

  await testim.assert.urlContains("/dashboard");       // 验证跳转至仪表盘‌:ml-citation{ref="8" data="citationList"}

});

// 添加错误密码分支验证

test("Login with Invalid Password", async () => {

  await testim.setValue("#password", "wrongPass");

  await testim.click("#loginBtn");

  const errorMsg = await testim.getText(".error-message");

  await testim.assert.equal(errorMsg, "密码错误,请重试"); // 验证错误提示‌:ml-citation{ref="1,8" data="citationList"}

});

技术要点:

使用 Testim.setValue 精准定位输入框元素(支持 CSS 选择器或 AI 智能定位);

Testim.assert 实现多维度断言,包括 URL 验证和文本匹配;

脚本支持分支逻辑,覆盖正向和异常场景。

案例2:电商购物车流程测试

场景:模拟用户添加商品、修改数量、结算的全流程。

代码实现:​​​​​​​

test("Add to Cart and Checkout", async () => {

  // 搜索商品并加入购物车

  await testim.navigateTo(" https://shop.example.com ");

  await testim.setValue("#searchBar", "无线耳机"); 

  await testim.click(".search-btn");

  await testim.click(".product-list:first-child .add-cart"); // 点击首个商品的“加入购物车”‌:ml-citation{ref="1" data="citationList"}

  // 修改商品数量

  await testim.navigateTo("/cart");

  const quantityInput = await testim.findElement(".quantity-input");

  await testim.setValue(quantityInput, "2");              // 修改数量为 2‌:ml-citation{ref="3" data="citationList"}

  await testim.click("#updateCart");

  // 验证结算总价

  const totalPrice = await testim.getText("#totalAmount");

  await testim.assert.match(totalPrice, /\d+\.\d{2}/);    // 正则匹配价格格式‌:ml-citation{ref="5,8" data="citationList"}

  await testim.click("#checkoutBtn");

});

技术亮点:

Testim.findElement 动态定位元素,适应页面渲染延迟;

正则表达式断言 (Testim.assert.match) 验证动态生成的价格;

跨页面操作(商品列表页→购物车页)的稳定性由 AI 自愈机制保障。

案例3:数据驱动的多角色权限测试

场景:使用参数化数据验证不同用户角色的页面访问权限。

代码实现:​​​​​​​

// 定义测试数据(JSON 格式)
const roles = [
  { user: "admin", expectedMenu: ["仪表盘", "用户管理", "报表"] },
  { user: "editor", expectedMenu: ["仪表盘", "内容管理"] },
  { user: "guest", expectedMenu: ["仪表盘"] }
];
?
// 数据驱动测试
roles.forEach((role) => {
  test(`Role-Based Access: ${role.user}`, async () => {
    await testim.login(role.user, "defaultPass");       // 调用封装好的登录方法?:ml-citation{ref="1" data="citationList"}
    const menuItems = await testim.getElements(".nav-menu li");
    await testim.assert.equal(menuItems.length, role.expectedMenu.length); // 验证菜单项数量?:ml-citation{ref="8" data="citationList"}
    
    // 动态生成断言:检查每个菜单项文本
    menuItems.forEach(async (item, index) => {
      const text = await testim.getText(item);
      await testim.assert.equal(text, role.expectedMenu[index]); // 逐项对比?:ml-citation{ref="5,8" data="citationList"}
    });
  });
});

技术要点:

参数化测试数据(支持外部 CSV/JSON 文件导入);

循环遍历实现批量断言,提升测试覆盖率;

封装公共方法(如 Testim.login)实现代码复用。

最后: 下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成,需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】

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### 推荐的 AI 自动化测试工具 #### 1. **Apifox** Apifox 是一款集接口管理、Mock 数据生成、自动化测试于一体的工具。它不仅支持传统的功能测试,还引入了 AI 技术来优化测试流程和数据分析能力。对于 UI 自动化测试而言,Apifox 提供了跨平台的支持以及对多种浏览器的良好兼容性[^4]。 #### 2. **Browser Use (Python 开源项目)** 这是一个基于 Python 的开源框架,专为简化 Web 应用程序的自动化测试而设计。其核心优势在于利用 AI 算法增强传统脚本的功能,使得复杂的交互逻辑可以通过简单的 API 调用来完成。例如,在表单验证或动态内容加载的情况下,Browser Use 可以自适应调整行为模式[^3]。 以下是 Browser Use 的基本使用示例: ```python from browser_use import BrowserUse browser = BrowserUse() browser.open_url('https://example.com') browser.fill_form({'username': 'test', 'password': 'secure'}) result = browser.click_button_and_wait_for_element('#submit-button', '#success-message') print(result.text) ``` #### 3. **Testim.io** Testim.io 是一种云端解决方案,旨在加速端到端测试的过程。该工具内置机器学习模型,用于预测可能失败的地方并提前修复这些问题。此外,它的无代码界面允许业务分析师和技术人员共同协作创建高效的测试计划[^2]。 #### 4. **Mabl** 作为另一种依赖于自然语言处理(NLP)技术的产品,mabl 让用户无需编写任何代码即可定义复杂的测试场景。通过训练内部算法识别特定的应用状态变化,它可以显著降低维护成本,并快速响应前端重构带来的影响[^1]。 --- ### 总结说明 上述提到的所有选项都展示了如何将最新的人工智能进展融入现有的质量保障体系之中。每种方案都有各自的特点与适用范围;因此选择具体产品时应考虑团队的技术栈偏好、预算限制以及其他实际需求因素。
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