QAEverest Features
QAEverest est une plateforme alimentée par l'IA qui révolutionne les tests manuels en générant automatiquement des cas de test complets à partir d'histoires d'utilisateur et de scénarios.
Voir plusPrincipales fonctionnalités de QAEverest
QAEverest est une plateforme de test manuel alimentée par l'IA qui aide à créer plusieurs cas de test basés sur des histoires ou des scénarios d'utilisateur. Elle offre une interface low-code/no-code pour améliorer les tests manuels avec intelligence, couvrant les tests fonctionnels, non fonctionnels et API. La plateforme vise à augmenter la couverture des tests, réduire l'effort manuel et économiser du temps et de l'argent dans le processus de test logiciel.
Génération de Cas de Test Activée par l'IA: Crée automatiquement plusieurs cas de test manuels à partir d'histoires ou de scénarios d'utilisateur.
Plateforme Low Code/No Code: Interface conviviale qui nécessite peu de connaissances en codage.
Couverture de Test Complète: Prend en charge les tests fonctionnels, non fonctionnels et API sur une seule plateforme.
Couverture de Test Accrue: Les capacités alimentées par l'IA étendent la couverture des tests tout en minimisant les efforts de test manuel.
Cas d'utilisation de QAEverest
Équipes de Développement Logiciel: Générez rapidement des cas de test complets pour de nouvelles fonctionnalités et mises à jour.
Départements QA: Rationalisez la création de cas de test et améliorez l'efficacité globale des tests.
Développement API: Générez automatiquement des cas de test API pour vérifier la fonctionnalité et la performance.
Testeurs Non Techniques: Permettez aux membres de l'équipe ayant une expérience limitée en codage de contribuer aux efforts de test.
Avantages
Réduit l'effort manuel et le temps de création des cas de test
Augmente la couverture des tests grâce à des capacités alimentées par l'IA
Interface conviviale adaptée aux utilisateurs techniques et non techniques
Inconvénients
Peut nécessiter une configuration initiale et une courbe d'apprentissage
L'efficacité peut dépendre de la qualité des scénarios d'entrée ou des histoires d'utilisateur
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