الاختبار هو عملية حرجة ولكنها غالباً تستغرق وقتاً كبيراً. يمكن أن يتطلب التأكد من أن كل ميزة وسير عمل وحالة حافة تعمل كما هو مقصود موارد هائلة – سواء من حيث الوقت أو القوى العاملة. الاختبار اليدوي، على الرغم من دقته، يعرض للخطأ البشري والفعالية، خاصة عند التعامل مع المهام المتكررة أو سير العمل المعقدة. قدمت OpenAI مؤخراً وكيل AI متقدم يمكن أن يعزز نهجنا في اختبار البرمجيات.
في هذه المقالة، سنستكشف ما هو العامل، كيف يعمل، و، الأهم من ذلك، كيف يمكن أن يقلل بشكل كبير من وقت الاختبار اليدوي لفرق التطوير وضمان الجودة. سنمر أيضا ببعض الأمثلة العملية لتوضيح تأثيره المحتمل على اختبار تدفقات التطبيق المختلفة وبعض القيود المحتملة.
ما هو العامل؟
العامل هو وكيل مدعوم بالذكاء الاصطناعي مصمم للتفاعل مع الأنظمة الرقمية بطريقة تقلد سلوك الإنسان. على عكس الأدوات التقليدية للتشغيل التلقائي التي تتطلب سيناريوهات صريحة وقواعد محددة مسبقاً، يستفيد العامل من معالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة لفهم التعليمات وتنفيذ الإجراءات بشكل ديناميكي. إنه كمن يمتلك مساعداً افتراضياً يمكنه التنقل في التطبيقات، وأداء المهام، وحتى حل المشكلات – كل ذلك دون الحاجة إلى معرفة برمجية واسعة.
تشمل الميزات الرئيسية للعامل:
- فهم اللغة الطبيعية. يمكنك تقديم التعليمات باللغة الإنجليزية العادية، مثل “تسجيل الدخول إلى التطبيق باستخدام بيانات اعتماد الاختبار” أو “التحقق مما إذا كان بوابة الدفع تعيد توجيهك بشكل صحيح.”
- قابلية التكيف الديناميكية. يتكيف العامل مع التغييرات في عناصر واجهة المستخدم، مما يجعله أكثر مرونة من النصوص الثابتة.
- أتمتة المهام. من ملء النماذج إلى محاكاة رحلات المستخدم المتعددة الخطوات، يتعامل العامل مع المهام المتكررة بسهولة.
- كشف الأخطاء. يمكن للوكيل تحديد الشواذ أثناء التنفيذ وإشارتها للمراجعة.
تجعل هذه القدرات العامل مناسبًا بشكل خاص لأتمتة سيناريوهات الاختبار من النهاية إلى النهاية، حيث تكون المرونة والقابلية للتكيف أمورًا حاسمة.
لماذا الاختبار اليدوي لا يزال يهيمن وتحدياته
على الرغم من التقدم في أطر الاختبار التلقائي، تعتمد العديد من المؤسسات بشكل كبير على الاختبار اليدوي لعدة أسباب:
- أنماط عمل معقدة. بعض التطبيقات تحتوي على مسارات مستخدم معقدة تصعب عملية البرمجة.
- التحديثات المتكررة. دورات التطوير السريعة تعني تحديثات متكررة، مما يجعل النصوص المكتوبة مسبقًا قديمة بسرعة.
- الحالات الحدية. تحديد واختبار الحالات الحدية النادرة ولكن الحرجة يتطلب الإبداع والحدس، وهو ما تفتقر إليه الاختبارات المبرمجة.
ومع ذلك، يأتي الاختبار اليدوي مع مجموعة من التحديات الخاصة به:
- المُستَهلِك للوقت. المهام المُتَكررة تَستَنزِف الساعات الثمينة التي يُمكن إنفاقها في الابتكار.
- خطأ بشري. حتى المُختَبِرين ذوي الخبرة يُمكن أن يُغيبوا عنهم العلل الدقيقة بسبب التعب أو الإهمال.
- مشاكل التوسعة. مع نمو المشاريع بحجم أكبر، يُصبح توسيع الجهود اليدوية غير عملي.
هنا تبرز قيمة المُشغل — حيث يُجمع بين دقة الأتمتة وقابلية التفاعل الشبيه بالبشر، معالجاً هذه النقاط المؤلمة بشكل فعّال.
الحد من وقت الاختبار اليدوي باستخدام المُشغل
لنقفز إلى مثال عملي لتوضيح كيف يمكن للمُشغل تبسيط عمليات الاختبار وتوفير الوقت. تخيل أنك تعمل على منصة التجارة الإلكترونية التالية بالوظائف الأساسية التالية:
- تسجيل المستخدم وتسجيل الدخول
- بحث وتصفية المنتجات
- إضافة العناصر إلى السلة
- عملية الخروج، بما في ذلك التكامل مع الدفع
كل خطوة من هذه الخطوات تنطوي على عدة مهام فرعية وتحققات، وظروف خطأ محتملة.
لنرى كيف يمكن للمُشغل مساعدة في أتمتة اختبار هذه السياقات.
السيناريو 1: اختبار تسجيل المستخدم وتسجيل الدخول
النهج التقليدي
سيحتاج المُختبِر اليدوي إلى:
- إنشاء حسابات جديدة بشكل متكرر باستخدام بيانات مختلفة (بريد إلكتروني صالح، تنسيقات غير صالحة، إدخالات مكررة)
- اختبار متطلبات قوة كلمة المرور
- محاولة تسجيل الدخول ببيانات الاعتماد الصحيحة/الغير صحيحة
- التحقق من روابط التحقق بالبريد الإلكتروني.
هذه العملية يمكن أن تأخذ بسهولة من ساعة إلى ساعتين لكل جولة اختبار، اعتمادًا على عدد الاختلافات.
مع المشغل:
ما عليك سوى توجيه المشغل بلغة طبيعية:
تعليمة
إنشاء خمس حسابات مستخدم جديدة بتفاصيل صحيحة، حساب بتنسيق بريد إلكتروني غير صالح، وآخر بكلمة مرور ضعيفة. ثم حاول تسجيل الدخول باستخدام كل مجموعة من بيانات الاعتماد والتحقق من رسائل الخطأ.
سيقوم المشغل بـ:
- توليد بيانات اختبار تلقائيًا
- تنفيذ محاولات التسجيل عبر جميع السيناريوهات المحددة
- تسجيل الدخول باستخدام كل توليفة اعتماد
- التحقق من الردود مقابل النتائج المتوقعة
ما كان يستغرق ساعات الآن يستغرق دقائق معدودة فقط، مما يتيح لفريقك التركيز على الأنشطة ذات القيمة العالية.
السيناريو 2: اختبار البحث عن المنتج والتصفية
النهج التقليدي
يلجئ المختبرون إلى البحث يدويًا عن المنتجات باستخدام كلمات رئيسية مختلفة، ومرشحات (نطاق السعر، الفئة)، وخيارات الترتيب. يجب عليهم التأكد من أن النتائج تتماشى مع التوقعات ومعالجة الحالات التي لا توجد فيها تطابقات.
مع المشغل
قدم أمرًا بسيطًا:
تعليمة
البحث عن “لابتوب” وتطبيق المرشحات: السعر بين 100-1000 دولار، العلامة التجارية=’أبل’، الفرز حسب الصلة. كرر بأسماء منتجات غير موجودة مثل “لابتوب حصان”.
سيقوم المشغل بـ:
- إجراء عمليات بحث وتطبيق المرشحات بشكل منهجي
- مقارنة النتائج الفعلية مع النتائج المتوقعة
- التناقضات العلمية، مثل تطبيقات الفلاتر غير الصحيحة أو العناصر المفقودة
السيناريو 3: عملية الدفع من البداية إلى النهاية
النهج التقليدي
إضافة العناصر يدويًا إلى العربة، إدخال تفاصيل الشحن، اختيار طرق الدفع، والتحقق من صفحات التأكيد ممل. أي تغيير في تدفق الدفع يستلزم إعادة اختبار كل شيء من البداية.
مع المشغل
استخدم تعليمة مباشرة:
التوجيه
إضافة ثلاثة منتجات عشوائية إلى العربة، ومتابعة عملية الدفع، إدخال معلومات الشحن الوهمية، اختيار باي بال كوسيلة دفع، وتأكيد الطلب.
سيقوم المشغل ب:
- تأتيمت الرحلة بالكامل
- معالجة السيناريوهات الناجحة والفاشلة
- ضمان ظهور رسائل الخطأ بشكل مناسب وتعكس العمليات بدقة
الفوائد الأخرى إلى جانب توفير الوقت
بينما يعد تقليل وقت الاختبار اليدوي ميزة هامة، يقدم المشغل فوائد إضافية تعزز عملية الاختبار بشكل عام:
- دقة محسنة. يزيل المشغل الأخطاء البشرية المرتبطة بالمهام المتكررة، مما يؤدي إلى نتائج أكثر موثوقية.
- تعزيز التعاون. نظرًا لاستخدام المشغل لغة طبيعية، يمكن لأصحاب المصلحة غير التقنية المشاركة بسهولة في تحديد سيناريوهات الاختبار.
- كفاءة تكلفة. يقلل تأتيمة الاختبارات الروتينية من الاعتماد على فرق كبيرة في ضمان الجودة، مما يقلل من التكاليف التشغيلية.
- ركز على الابتكار. بفضل التحرر من المهام اليدوية، يمكن لفرق الاختبار أن تكرس المزيد من الوقت للاختبارات التحقيقية وحل المشاكل بإبداع.
القيود والاعتبارات المحتملة
بينما يحمل Operator وعودًا هائلة، فمن الضروري الاعتراف ببعض القيود:
- منحنى التعلم. يجب على الفرق أن تتعلم كيفية صياغة متطلبات الاختبار بفعالية للذكاء الاصطناعي.
- تفاعلات واجهة المستخدم المعقدة. واجهات مستخدم شديدة الديناميكية (مثل الألعاب، تطبيقات الواقع المعزز) قد تتطلب تدخل بشري.
- الرقابة الأخلاقية. يمكن أن يؤدي الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي إلى الاستهانة. تظل المراجعة البشرية أساسية للأنظمة الحرجة.
ومع ذلك، تتفوق هذه التحديات على المكاسب على المدى الطويل في الكفاءة والموثوقية.
الختام
مع استمرار زيادة تعقيد البرمجيات، تتزايد الحاجة إلى حلول اختبار أذكى وأسرع وأكثر قابلية للتكيف. يمثل Operator تغييراً نمطياً في كيفية التعامل مع ضمان الجودة، يعبر عن جسر بين الخبرة البشرية وكفاءة الآلة.
مع Operator، يمكن لفرق التطوير تقليل كبير في وقت الاختبار اليدوي، وتحقيق تغطية اختبار أوسع، وتقديم منتجات عالية الجودة بوتيرة أسرع.
في مدونتي القادمة، سأقدم مثالًا حيًا وأشرحه بتفصيل أكبر.