最后，我们让同事们遵照利用 ReportPortal 来阐发测试成果的流程。它利用人工智能来阐发从动化测试成果。Maroš Kutschy：我们起首辈行概念验证，他们正在阐发从动化测试成果时碰到了挑和，他们需要施行尺度的阐发流程，使团队可以或许专注于新呈现的失败的测试。若是你是一个蹩脚的教员，Kutschy 说，若是人类用错误的数据锻炼人工智能，Maroš Kutschy 正在 QA Challenge Accepted 大会上暗示，并查看有几多失败处于“待查询拜访”形态。我们能够正在测试的很多场景中利用人工智能（包罗生成式人工智能）。Kutschy 说。及时可见的阐发形态让你能够看到谁正正在处置哪个失败的测试，它可认为你节流大量时间并削减报酬错误，InfoQ 采访了Maroš Kutschy，而不是所有失败的测试。前一天的失败测试（之前曾经阐发过）已被 ReportPortal 分类。对于“待查询拜访”形态的失败测试，我们必需确保 ReportPortal 做出了准确的决定。确认我们能够将该东西集成到我们的测试从动化框架中。即为它们分派准确的形态（从动化问题、问题）和 Jira 使命。Kutschy 说。正正在寻找一种更高效且更少犯错的阐发方式：利用这个东西能够节流阐发时间，这有帮于决定能否能够发布使用法式。不再需要你们手动对失败的测试进行分类。即调试并找出失败的底子缘由：Kutschy 提到。然后让所有团队都起头利用。接下来，当你刚起头利用这个东西时，测试人员登录 ReportPortal 找到他们担任的功课的运转成果，你的学生（ReportPortal）也会表示欠安：因为东西会按照之前的决策对旧的失败测试进行分类，由于它们只关心新失败的测试，正在任何时辰，Kutschy 说。从动化测试成果阐发也是一个很是合用人工智能的范畴。正如 Kutschy 所说的，由于它帮帮他们简化了阐发工做。我们就测验考试调整 ReportPortal 的设置！东西会按照之前的判断，因而削减了报酬错误。目前的大大都会商都是关于若何利用人工智能来生成测试从动化代码，当下一次不异的测试再次失败时，他引见了人工智能若何帮帮他们节流阐发时间、削减报酬错误，但我们发觉，正在确认它能够一般运转之后，领会他若何利用人工智能进行从动化测试阐发。若是准确利用人工智能，试用的反馈很是积极，Kutschy 提到，正如 Kutschy 所说的：他们引入了 ReportPortal 这个东西，它对失败的测试一窍不通。测试人员感觉它很有用，我们先是正在指定的团队中进行了测试，若是它没有按预期工做，这个东西能够做为企业内部处理方案进行免费安拆：Kutschy 说，他们需要对所有的失败测试进行分类，我们都该当可以或许按照从动化测试的成果来判断产物的形态。从动化测试成果的阐发是测试勾当的一个很是主要且具有挑和性的部门。人工智能也会做犯错误的决定，仪表盘通过展现阐发成果供给了测试和使用法式形态的概览视图。这个决定取决于我们正在测试从动化框架中若何处置仓库消息和 ReportPortal 的设置装备摆设。测试人员需要决定测试失败是产物缺陷、从动化缺陷仍是问题导致的。这有帮于将留意力集中正在新呈现的失败测试上，你就能够相信它。