背景
SeleniumやCypressのような従来のテストフレームワークは、複雑なコードロジックを記述する必要があり、技術者でない人々にはやさしくない。
コアソリューション
- 自然言語でテストを書くShortestでは、「アプリにサインインしてEメールのパスワードを使う」といった自然言語のコマンドを直接入力することができ、AIが自動的に実行可能なステップに解析する。
- AIによるダイナミック・メンテナンスAnthropic Claude APIを通じて、システムはUIの変更に自動的に適応することができ、フロントエンドの変更によるテストの失敗を減らすことができます。
- ライフサイクル・フック・マネジメント.before()と.after()フックを使った前提条件とクリーンアップ・ロジックの一元管理。
作戦提案
- 繰り返される操作を自然言語フレーズのライブラリにカプセル化（例：「標準ログインプロセス）
- GitHub Actionsと連動した、変更をトリガーとしたテストの自動更新
- Mailosaurを使用したメールコンテンツの検証では、固定テキストアサーションの代わりにテンプレートマッチを使用します。
この答えは記事から得たものである。最短：エンド・ツー・エンドのテストに自然言語を使用するAI自動テストツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 従来のテストフレームワークの敷居の高さとメンテナンスコストの問題をどう解決するか？
