Gpt对测试开发会取代还是产生冲击?

需求背景:项目提出了,要自动化实现统计一个web页面打开所耗费时间;

小心思:我不是有开了gpt4.0,刚好验证下gpt的code interpreter(代码解释器)有没有那么好用;

对于这个需求我们该怎么做呢?首先先了解下关于gpt相关知识和提问技巧,对于gpt和我们来讲,可以分为四个区,盲区:你不知道,gpt知道,公开区:你知道,gpt也知道,隐私区:你知道,gpt不知道;未知区:你和gpt都不知道;而我们本次的需求就是属于盲区和公开区;

对于提问,有一个公式是BRTR,也就是说背景(B)+定角色(R)+排任务(T)+提要求(R);

在描述诉求过程中,要注意的事项和技巧有:你的目标和初衷是什么?背景信息是什么?由浅入深,自我纠错,优化技巧(可以通过给案例),反向获得问题,怀疑;

从以上信息来讲,对于这个需求我是采用混合方案,先定位角色,如你从一位拥有15年以上的测试经验并在自动化工具开发领域有很深造诣,熟悉python编程,来对我提出的这个需求给一个方案,然后开始以GPT为主导来探讨方案,不断确认提出疑问,来持续不断的优化,比如一开始GPT是用selenium来模拟通过javascript来获取时间,但这个时间不准,是概要的

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然后持续不断的反问不行,有通过browsermob-proxy代理,lighthouse工具等方案都存在问题,

当感觉所有的方案都无法满足要求的时候,我就提出是否某个方案没有考虑到,比如我就提出了使用图像识别,我提供页面的模板跟打开的web页面,进行适配,来统计时间,通过交流,采用了页面打开以后进行控件查找,找到了再进行图像识别,(这个要注意时间的统计和去除)然后最终gpt和我都认为这个方案可以,然后根据我需要的编程语言开始写代码,然后运行,出错,

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黏贴错误到gpt,会给错误修改方案,当可以执行的时候,你会发现执行的效果跟数据跟实际不大一样,开始提出问题,

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然后gpt优化,

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交流,代码执行还是会发现需要优化和更正问题,如提出打印相关log和一些参数,调优,最终代码执行成功符合要求,

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这时,不是结束的时候,应该代码重新复制进去,然后让gpt给建议,gpt会给代码进行审核,并给出重构,归类配置等优化,

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在进行代码编写,你再把代码复制出来。这时代码就是符合编程规范的。

这时你就可以不断提出需求迭代,比如我提出,需要增加在不同浏览器同一个页面的加载速度,目前先增加火狐,谷歌,edge,360,然后就会继续编写代码,复制到编译器,执行,纠错,修改,执行,这样经过几个回合,就完成一个自动化测试框架。这样的需求,我用了1天时间。就搞定了这个需求。基本是围绕这个技术框架来做,但里面的细节要调整,这个刚开始给的代码解读。

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后续没在做代码解读了。最后我要完成的最终结果,就是可以多个web页面,在不同浏览器启动测试各自时间。

整体使用过程,效率很高,另外主要是对这方面的知识比较清楚,所以可以边指导gpt,边跟gpt交流,编写代码,来快速校验,执行代码,并提出迭代优化。可以很快速的弥补代码确实,知识的不足,快速的满足业务和大大提高测试效率。至于会不会取代测试开发或者让功能测试的同学有了进步一步提高技能渠道,这个我就不说了,你们自己琢磨~我可以说的是写代码gpt code interpreter(代码解释器)是专业的。 

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