依托LambdaTest全新人工智能驅(qū)動分析工具，質(zhì)量保障（QA）團隊能夠獲得更深入的洞察，更快地解決問題，并提升軟件質(zhì)量和性能

印度諾伊達和舊金山2024年8月7日 /美通社/ -- LambdaTest是領(lǐng)先的基于云的統(tǒng)一測試平臺，該公司宣布推出創(chuàng)新的分析功能，以便QA團隊獲得更深入的洞察并增強對測試自動化的控制。 新功能利用人工智能和機器學(xué)習(xí)來優(yōu)化軟件質(zhì)量和性能。

“我們很高興將這些前沿分析工具引入我們的平臺，”LambdaTest聯(lián)合創(chuàng)始人兼產(chǎn)品負責(zé)人Mayank Bhola表示。 “我們的目標是為QA團隊提供必要的洞察，從而快速識別和解決問題，確保軟件質(zhì)量和性能更佳。 這些功能將徹底改變用戶處理測試自動化的方式。”

主要功能包括：

AI Copilot Dashboard允許用戶使用自然語言查詢與數(shù)據(jù)輕松交互，并獲得可操作的洞察，從而簡化了數(shù)據(jù)分析。 它提供預(yù)測分析和智能建議，幫助團隊高效地做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。

由人工智能驅(qū)動的Flaky Test Analytics分享對測試套件行為的寶貴洞察，使團隊能夠縮短測試執(zhí)行時間并顯著提高軟件質(zhì)量，同時縮短發(fā)布周期。 團隊可根據(jù)影響來識別和按優(yōu)先順序排列不穩(wěn)定測試，從而優(yōu)化調(diào)試工作，加快測試周期，并提高測試可靠性。

LambdaTest的Command Logs Analytics可提供測試執(zhí)行的詳細洞察，使QA團隊能夠精確定位問題并優(yōu)化測試腳本，避免因過時元素導(dǎo)致的錯誤。 通過分析命令級數(shù)據(jù)，用戶可以識別性能瓶頸，有效排除測試故障，并主動解決每次會話運行中的潛在問題。

Test Case Insights簡化了在測試會話的每個步驟中對LambdaTest上的測試自動化執(zhí)行情況的分析。 這些洞察有助于分析測試用例的健康狀況，顯示成功率與失敗率，并按組分析測試用例，以識別經(jīng)常失敗的測試。

Allure Test Insights with HyperExecute使用Allure報告提供對測試執(zhí)行結(jié)果的時間序列分析。 用戶可以跟蹤測試狀態(tài)、持續(xù)時間和套件詳情，評估套件健康狀況，分析測試狀態(tài)比率，并利用多種自定義篩選選項評估測試套件的平均測試持續(xù)時間。

全球所有LambdaTest用戶都可以使用這些功能，解決常見的測試自動化難題，并提供有關(guān)測試用例和執(zhí)行趨勢的詳細洞察。