Machen Sie manuelle Regressionstests schneller, intelligenter und zielgerichteter. Sehen Sie es in Aktion >>
Unsere KI-Funktionen unterstützen das Testen vom Code bis zur Veröffentlichung. Hier ist, woher es ist eine Vision, mit der du ein Erlebnis für deine Kunden schaffen willst. heute arbeiten.
Blog lesen: KI-gestützte, ML-gesteuerte Softwaretestlösungen
Optimieren Sie statische Analyse-Workflows, optimieren Sie die Code-Compliance und beschleunigen Sie die Behebung statischer Analyseergebnisse mit KI-gestützten Lösungen.
Gehe zu: Statische Analyse
Generieren Sie Java-Tests in großen Mengen für vorhandenen Legacy-Code oder für neuen Code mit KI-gestützter Unit-Test-Erstellung, um schnell hohe Code-Abdeckungsmetriken zu erreichen.
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Nutzen Sie KI, um skriptlos automatisierte, effektive und skalierbare API-Testszenarien aus manuellen Aktionen in der Benutzeroberfläche, aufgezeichnetem Datenverkehr oder Servicedefinitionen zu erstellen.
Gehe zu: API-Tests
Nutzen Sie ML, um Selenium-Tests während der Ausführung selbst zu reparieren, und erhalten Sie in der IDE-Umgebung Anleitung, um sie automatisch zu reparieren.
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Nutzen Sie die Test-Impact-Analyse (TIA), um einfach zu ermitteln, welche Tests bei Codeänderungen erneut ausgeführt werden müssen, und um schnelleres Feedback zu erhalten.
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Generieren Sie virtuelle Dienste, indem Sie mit unserem agentenbasierten KI-Assistenten in einfacher Sprache chatten – ganz ohne Programmierkenntnisse. Beschleunigen Sie die Erstellung von Testumgebungen und kommen Sie ohne Engpässe voran.
Gehe zu: Service-Virtualisierung
„Parasoft legt großen Wert darauf, KI-Funktionen in seine Plattform zu integrieren. Es verfügt über unbestrittene Stärken im API-Testen, das mit KI vereinfacht und in sein Servicevirtualisierungsangebot integriert wird. Leistungstests mit Linksverschiebung für konvergente Funktions- und Leistungstests und die seit langem ausgereifte analytische Berichterstattung sind ebenfalls starke Merkmale.
„Parasoft kann von seinem Produkt- und Innovationsansatz „hier gebaut, nicht erworben“ schwärmen, der ein konsistentes Erlebnis über alle Testarten hinweg stärkt.“
Diego Lo Giudice, Forrester-Vizepräsident und Hauptanalyst
Ein häufiges Hindernis für die erfolgreiche Einführung statischer Analysetools ist die Verwaltung einer großen Anzahl von Warnungen und der Umgang mit vermeintlichen Fehlalarmen. Unabhängig von den Compliance-Anforderungen – MISRA, CWE, OWASP und mehr – kennzeichnen und priorisieren unsere automatisierten statischen Analysetools mit KI und ML die Regelverstöße, die das Team zuerst beheben muss.
Eine Hotspot-Erkennungs-Engine arbeitet mit einem fortschrittlichen KI-basierten Modell, um Verstöße Entwicklern zuzuweisen, die über ihre besten Fähigkeiten und Erfahrungen verfügen – und lernt dabei aus Verstößen, die sie in der Vergangenheit behoben haben.
Unsere patentierten, KI- und ML-gestützten statischen Analyselösungen bieten die folgenden Vorteile:
Unsere automatisierten statischen Analyselösungen für C, C++, Java, C# und VB.NET werden durch KI und ML in Kombination mit Parasoft DTP erweitert.
Unsere statische Analyse Lösungen, die mit KI-Unterstützung für Entwickler erweitert wurden um die Anzahl der Verstöße zu selektieren und zu priorisieren, damit sie sich auf Probleme mit höherer Priorität konzentrieren können.
21-28 %
Rückgang der durchschnittlichen Zeit, die Entwickler benötigen, um ein Problem zu beheben oder zu unterdrücken.
23%
Durchschnittliche Zeitverkürzung, die für die Behebung eines einzelnen Verstoßes für das gesamte Team erforderlich ist.
Java-Entwicklungsteams können mit KI erweitertes Parasoft Jtest verwenden, um hochwertige Unit-Tests zu erstellen und die Codeabdeckung mit den folgenden Funktionen zu erhöhen:
100%
Beschleunigung bei der Unit-Test-Generierung.
90%
Reduzierung der Testausführungszeit in der CI/CD-Pipeline.
Gehen Sie mithilfe der direkt in die SOAtest-Benutzeroberfläche eingebetteten Chat-Schnittstelle schnell von der Absicht zur Umsetzung über.
Der KI-Assistent nutzt die LLM-Integration – ob cloudbasiert oder lokal –, um API-Servicedefinitionen und Anweisungen in natürlicher Sprache zu interpretieren. Er kann Sie Schritt für Schritt anleiten oder seine Agentenintelligenz nutzen, um vollständige, parametrisierte, dienstübergreifende Testszenarien mit aussagekräftigen Testdaten und generierten Assertions zu generieren – und das alles in einer einfachen Konversation.
Zusätzlich zur agentenbasierten KI können Teams die Testerstellung aus realen Interaktionen mit dem SOAtest Smart API Test Generator automatisieren. Zeichnen Sie den REST-API-Verkehr auf, der durch manuelle UI-Interaktionen oder automatisierte Testausführungen ausgelöst wird, indem Sie den Parasoft Recorder verwenden oder einen Proxy zwischen integrierten Diensten bereitstellen. Importieren Sie diese Verkehrsdateien anschließend in SOAtest, um automatisch codefreie API-Testszenarien zu generieren.
Die KI von SOAtest analysiert Verkehrsmuster, erstellt Testabläufe und extrahiert dynamisch Daten aus Antworten, um sie auf nachfolgende Anfragen anzuwenden. Außerdem konfiguriert sie Assertions automatisch, um aussagekräftige Validierungen zu gewährleisten. Maschinelles Lernen verfeinert diesen Prozess im Laufe der Zeit, indem es von Ihrer vorhandenen Testsuite und benutzerdefinierten Vorlagen lernt.
Das Testen KI-gesteuerter Anwendungen erfordert neue Ansätze, um ihr dynamisches, nicht-deterministisches Verhalten zu bewältigen. Parasoft bietet jetzt leistungsstarke Funktionen für diese Herausforderung.
Mit dem neuen AI Assertor und der AI Data Bank können Tester komplexe dynamische Validierungslogik und Datenextraktion in natürlicher Sprache beschreiben, wodurch fest codierte Validierungslogik überflüssig wird. Diese Tools eignen sich ideal für die Validierung variabler KI-Ausgaben und die Optimierung der Testerstellung.
Sie erhalten außerdem Unterstützung beim Testen von Model Context Protocol (MCP)-Servern. So können Sie die Tools, auf die KI-Agenten angewiesen sind, über die codefreie SOAtest-Benutzeroberfläche testen.
Als vorrangiges Ziel für die Bereitstellung qualitativ hochwertiger Dienstleistungen hat sich Sabre die KI-gestützte automatisierte Testfallgenerierung und -ausführung zum Ziel gesetzt.
67%
Reduzierte den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Zertifizierung eines neuen Dienstes um 67 %.
$ 720
Jährliche Einsparungen durch Produktivitätssteigerungen.
Drei häufige Herausforderungen beim Selenium-Testen, mit denen Anwendungsteams konfrontiert sind, sind:
Entwicklungsteams erreichen mit Parasoft Selenic, erweitert um AI/ML, effizient Folgendes:
Bevor Caesars das Testen mit dem KI-optimierten Parasoft Selenic automatisierte, dauerte die Ausführung von UI-Tests übermäßig lange – viele Tage.
96%
Verbesserung der UI-Tests durch den Übergang von der manuellen zur Automatisierung.
Die KI von TIA nutzt die Codeabdeckungsanalyse, um aktuelle Codeänderungen mit betroffenen Testfällen zu korrelieren und den Fokus der Tests auf die Validierung von Anwendungsänderungen zu legen. So wird TIA im gesamten Softwareentwicklungszyklus implementiert:
„Jetzt führen wir für alles Regressionstests durch, sodass wir möglicherweise etwas entdecken, das uns vorher entgangen ist … dadurch hat sich unsere Qualität wirklich verbessert. … Die automatisierte Abdeckung und die fortlaufenden Regressionstests haben definitiv viel zur Effizienz beigetragen.“
Heath McIntyre, Direktor für Softwareentwicklung, CAPITAL Services
Dieser chatbasierte Assistent ist direkt in die Virtualize-Benutzeroberfläche eingebettet und interpretiert mithilfe von LLM-gestützter Argumentation Anweisungen in natürlicher Sprache. Beschreiben Sie Ihren Bedarf – beispielsweise einen Dienst, der bestimmte Datenmuster zurückgibt oder eine nicht verfügbare Abhängigkeit simuliert – und generieren Sie vollständig konfigurierte virtuelle Dienste aus API-Dienstdefinitionen, Beispiel-Anfrage-/Antwortpaaren oder einer schriftlichen Beschreibung des Dienstes.
Der KI-Assistent übernimmt komplexe Einrichtungsaufgaben wie die Parametrisierung von Antworten mit Eingabedaten und die Konfiguration sinnvoller Standardwerte. Er reduziert den erforderlichen Fachaufwand erheblich und lässt sich gut in API-First-Workflows integrieren, um frühere und effizientere Tests zu ermöglichen – selbst wenn reale Systeme nicht verfügbar sind.
Darüber hinaus ermöglicht Virtualize nun das Testen von KI-basierten Anwendungen, die das Model Context Protocol (MCP) verwenden. Dadurch lässt sich das Verhalten abhängiger MCP-Server beim Testen generativer KI-Agenten simulieren und steuern. Mit der zunehmenden Verbreitung von MCP ermöglicht diese Funktion Teams die sichere Validierung intelligenter Systeme der nächsten Generation.
