30 天 AI 测试挑战活动：第二十天：探索 AI 自愈测试的有效性

第 20 天：探索 AI 自愈测试的有效性

挑战进入倒数第十天，今天我们将深入探讨自愈测试的概念。自愈测试是测试中引入 AI 的早期构想之一，我们想解答三个关键问题：

我们知道，并不是每个人都有兴趣学习新的自动化工具，因此，就像昨天的任务一样，这里提供两个选项供你选择（或者两者都尝试）。

选项 1：如果你目前使用的工具包含自愈测试功能，或者你对深入了解自愈测试感兴趣并愿意花时间学习新工具，那么这个选项适合你。具体步骤包括：

你的工具声称能解决哪类问题？ 阅读你所选工具的文档，理解其对自愈测试的定义。尝试弄清楚该工具声称能解决的测试问题种类及其工作机制。
验证其中一个声明：安排一个 20 分钟的定时测试，以测试工具的某个自愈功能。执行测试，并评价自愈机制的表现如何。一些建议包括：
- 如果该工具声称能检测到元素定位符的变化，你可以在测试中故意更改定位符使测试失败，然后运行工具，检查其如何修复失败的测试。
- 如果该工具声称能修正操作顺序，你可以故意调换测试中的两个步骤使其失败，然后运行工具，检查其修复效果如何。
这项功能可能在哪里失效？ 基于你测试的声明，假设自愈成功了，自愈功能可能在哪些情况下会失败？你能构想出一个确实会失败的场景吗？

选项 2：如果你对了解更多关于自愈测试感兴趣，但没有时间学习新工具，那么这个选项适合你。具体步骤包括：

寻找并阅读一篇关于自愈测试的文章或论文：这可以是研究论文、博客帖子或供应商文档，涉及自愈测试的具体信息。
- 尝试理解该工具声称能解决的测试问题类型。
- 尽可能地了解问题是如何被检测和解决的。
这样的功能对你的团队有多重要？ 考虑你的团队所面临的挑战，评估自愈测试对你们是否有价值。
可能的失败情形？ 根据你的阅读，自愈测试在哪些重要方面可能会失败？比如，它是否可能以一种改变测试原有目的的方式来“修复”测试？

分享你的洞见：无论选择哪种探索方式，都请以你的见解回复这篇帖子，分享以下内容：

加深对自我修复测试的理解: 迭代的过程中维护测试可能具有挑战性，因此能够减少这种困难的工具非常有价值。通过参与这项测试任务，你将深入理解自愈测试的真正含义以及它们如何帮助你的团队。
提高对供应商声明的批判性思考：在选择支持测试的工具时，我们经常会遇到许多听起来很美好的声明。这个任务让你能够批判性地思考这些声明及其局限性，以及它们可能如何影响你的团队。

基于之前任务中尝试试用了支持 AI 自愈测试的工具 Katalon Studio，所以今天的任务我选择选项 1

Katalon Studio 的 AI 自愈测试官方文档中宣传能解决 WebUI 自动化测试中 UI 定位导致的测试失败问题

Katalon Studio 的 AI 自愈测试的工作机制：

启用自我修复后，当 Katalon Studio 无法使用默认定位器找到对象时，Katalon 会尝试与该对象关联的其他预配置定位器。
如果 Katalon Studio 通过任何替代定位器找到对象，测试将继续运行。一旦损坏的对象自我修复，成功找到该对象的替代定位器将用于剩余的执行。这有助于防止同一损坏对象反复发生自我修复，从而缩短执行时间。
测试执行结束后，Katalon Studio 建议用找到该对象的定位器替换损坏的定位器。除非 Katalon Studio 可以找到目标对象，否则根据设计的故障处理选项，测试执行可能会停止或继续进行。