Praktyczne przykłady wykorzystania ChatGPT w testowaniu. Część 2

Wskazówki dotyczące testów wydajnościowych

Jak AI może pomóc?

1. Pomaga zaprojektować testy sprawdzające wydajność systemu.
2. Ułatwia interpretację wyników testów wydajnościowych.
3. Podpowiada narzędzia i techniki do testowania obciążenia i stresu.

Jak współpracować z AI:

• określ konkretne cele lub problemy związane z wydajnością, takie jak oczekiwany czas ładowania, maksymalna liczba jednoczesnych użytkowników, czy akceptowalne zużycie zasobów.

Przykładowe zapytanie:

"Naszym celem jest, aby aplikacja ładowała się w mniej niż 3 sekundy przy typowym obciążeniu. Jakie testy wydajnościowe powinniśmy przeprowadzić, aby to zweryfikować?"

Przykładowa odpowiedź GPT:

Aby zweryfikować, czy aplikacja ładuje się w mniej niż 3 sekundy przy typowym obciążeniu, należy przeprowadzić różne testy wydajnościowe. Oto kroki i rodzaje testów, które warto uwzględnić:

1. Testy ładowania strony (Load Time Testing):
   • Pomiar czasu ładowania strony: Użyj narzędzi takich jak Google PageSpeed Insights, GTmetrix, czy Lighthouse do zmierzenia czasu ładowania strony i identyfikacji potencjalnych problemów.
   • Symulacja różnych prędkości połączeń internetowych: Przetestuj aplikację przy różnych prędkościach internetu, aby upewnić się, że czas ładowania jest zgodny z oczekiwaniami.
2. Testy obciążeniowe (Load Testing):
   • Symulacja typowego ruchu: Użyj narzędzi takich jak Apache JMeter, LoadRunner, czy Gatling do symulacji typowego ruchu, aby sprawdzić, jak aplikacja działa pod typowym obciążeniem.
   • Monitorowanie zasobów: Obserwuj zużycie zasobów serwera (CPU, RAM, I/O) podczas testów, aby upewnić się, że serwery nie są przeciążone i aplikacja działa płynnie.
3. Testy stresowe (Stress Testing):
   • Symulacja maksymalnego ruchu: Sprawdź, jak aplikacja radzi sobie przy maksymalnym możliwym obciążeniu, które może wystąpić w sytuacjach krytycznych.
   • Określenie punktu krytycznego: Ustal, przy jakim obciążeniu aplikacja zaczyna działać wolniej niż oczekiwane 3 sekundy.
4. Testy skalowalności (Scalability Testing):
   • Ocena zdolności do skalowania: Przetestuj, jak aplikacja skaluje się w miarę wzrostu liczby użytkowników, czy to poprzez dodanie nowych serwerów (skalowanie horyzontalne), czy też zwiększenie zasobów istniejących serwerów (skalowanie wertykalne).
5. Testy użytkownika końcowego (Real User Monitoring - RUM):
   • Monitorowanie rzeczywistych użytkowników: Użyj narzędzi do monitorowania rzeczywistych sesji użytkowników, takich jak New Relic, Dynatrace, czy AppDynamics, aby uzyskać dane na temat rzeczywistego czasu ładowania aplikacji w środowisku produkcyjnym.
6. Testy komponentów (Component Testing):
   • Pomiar czasu odpowiedzi poszczególnych komponentów: Sprawdź, ile czasu zajmuje każdemu komponentowi aplikacji (np. bazy danych, serwisy API) odpowiedź na zapytania, aby zidentyfikować potencjalne wąskie gardła.

Narzędzia i techniki

• Profilowanie aplikacji: Użyj narzędzi do profilowania (np. Chrome DevTools, Firefox Developer Tools) do analizy czasu renderowania strony oraz identyfikacji zasobów, które najdłużej się ładują.
• Analiza logów serwera: Analizuj logi serwera, aby uzyskać informacje o czasie odpowiedzi serwera na różne zapytania.
• Cache’owanie: Sprawdź efektywność cache’owania na różnych poziomach (np. CDN, cache przeglądarki, cache aplikacji).

Optymalizacja

Na podstawie wyników testów możesz wdrożyć odpowiednie optymalizacje, takie jak:

• Optymalizacja zasobów statycznych (minifikacja CSS, JS, optymalizacja obrazów).
• Użycie Content Delivery Network (CDN) do przyspieszenia ładowania zasobów.
• Asynchroniczne ładowanie skryptów i lazy loading obrazów.

Przeprowadzenie powyższych testów i wdrożenie odpowiednich optymalizacji pomoże w osiągnięciu celu ładowania aplikacji w mniej niż 3 sekundy przy typowym obciążeniu.

Komentarz do odpowiedzi GPT:

Odpowiedź dobra z otwarciem na dalsze studiowanie albo zadanie precyzyjniejszego zapytania.  

Inne przykłady zapytań do AI:

• "Spodziewamy się, że nasza aplikacja będzie obsługiwać jednocześnie 1000 użytkowników. Jakie testy obciążeniowe i stresowe są potrzebne, aby upewnić się, że aplikacja poradzi sobie z takim ruchem?"
• "Zauważyliśmy, że aplikacja zużywa dużo pamięci przy określonych operacjach. Jakie testy diagnostyczne mogą pomóc nam zidentyfikować przyczynę tego problemu?"

Informacje na temat testów bezpieczeństwa

Jak AI może pomóc?

1. Doradza w zakresie metodologii testowania bezpieczeństwa.
2. Sugeruje narzędzia do wykrywania luk w zabezpieczeniach.
3. Pomaga zapewnić zgodność ze standardami bezpieczeństwa.

Jak współpracować z AI:

• wymień konkretne obawy dotyczące bezpieczeństwa lub standardy, których aplikacja musi przestrzegać (np. RODO, PCI DSS, OWASP Top 10).

Przykładowe zapytanie:

"Chcemy upewnić się, że nasza aplikacja jest odporna na najczęstsze ataki. Jakie testy bezpieczeństwa powinny być naszym priorytetem, biorąc pod uwagę listę OWASP Top 10?"

Przykładowa odpowiedź GPT:

Lista OWASP Top 10 jest jednym z kluczowych punktów odniesienia przy projektowaniu strategii testów bezpieczeństwa dla aplikacji. Oto priorytetowe testy bezpieczeństwa, które należy rozważyć, odnosząc się do OWASP Top 10:

1. Injection (Wstrzykiwanie):
   • Testy obejmujące SQL Injection, NoSQL Injection, oraz inne formy wstrzykiwania kodu do aplikacji, które mogą prowadzić do nieautoryzowanego dostępu lub wykonania niechcianych działań.
2. Broken Authentication (Uszkodzona autoryzacja):
   • Ocena sposobu zarządzania sesjami użytkowników, zarządzania hasłami, przechowywania tokenów sesji oraz innych form uwierzytelniania i autoryzacji, aby zapobiec atakom typu przejęcie sesji, brute force atakom, czy też złamaniu hasła.
3. Sensitive Data Exposure (Ujawnienie wrażliwych danych):
   • Testy mające na celu zidentyfikowanie i zabezpieczenie wrażliwych danych takich jak hasła, dane osobowe czy dane finansowe, aby zapobiec ich przypadkowemu ujawnieniu lub kradzieży.
4. XML External Entities (XXE):
   • Badania dotyczące obsługi niezaufanych danych XML, które mogą prowadzić do ataków XXE (XML External Entity), które mogą skutkować odczytem lub wykonaniem nieautoryzowanych działań na serwerze.
5. Broken Access Control (Uszkodzona kontrola dostępu):
   • Ocena, czy aplikacja prawidłowo zarządza dostępem do zasobów i funkcji, w tym zapobieganie manipulacji parametrami żądań, omijaniu autoryzacji oraz dostępowi do nieautoryzowanych funkcji.
6. Security Misconfiguration (Nieprawidłowa konfiguracja zabezpieczeń):
   • Testowanie, czy aplikacja jest prawidłowo skonfigurowana w celu minimalizacji powierzchni ataku, w tym odpowiednia konfiguracja serwera, usług, oraz środowiska wykonawczego.
7. Cross-Site Scripting (XSS):
   • Badania dotyczące możliwości ataku XSS, zarówno reflected, stored jak i DOM-based, które mogą prowadzić do wykonania nieautoryzowanego skryptu w kontekście przeglądarki użytkownika.
8. Insecure Deserialization (Niebezpieczna deserializacja):
   • Testowanie podatności związanych z deserializacją danych, które mogą prowadzić do wykonania nieautoryzowanego kodu, przejęcia sesji lub innych form ataku.
9. Using Components with Known Vulnerabilities (Użycie komponentów znanymi podatnościami):
   • Ocena używanych bibliotek, frameworków i innych komponentów aplikacji pod kątem znanych podatności i aktualizowanie ich do bezpiecznych wersji.
10. Insufficient Logging & Monitoring (Niewystarczające logowanie i monitorowanie):
    • Zapewnienie, że aplikacja rejestruje odpowiednie zdarzenia bezpieczeństwa, aby umożliwić wykrywanie i reagowanie na ataki, oraz śledzenie działań nieautoryzowanych użytkowników.

Pamiętaj, że lista OWASP Top 10 jest regularnie aktualizowana, więc ważne jest monitorowanie najnowszych wersji i dostosowanie strategii testów do obecnych zagrożeń.

Komentarz do odpowiedzi GPT:

Odpowiedź niewiele wnosi, bo jedynie listuje reguły OWASP TOP 10. Z drugiej strony jest poprawna przy tak zadanym pytaniu.

Inne przykłady zapytań do AI:

• "Nasza aplikacja musi być zgodna z RODO. Jakie testy bezpieczeństwa powinniśmy przeprowadzić, aby to zweryfikować?"
• "Przechowujemy dane kart płatniczych, więc musimy spełniać standard PCI DSS. Jakie testy bezpieczeństwa są niezbędne w tym przypadku?"

Testowanie dostępności

Jak AI może pomóc?

1. Dostarcza listy kontrolne do testowania dostępności dla różnych użytkowników.
2. Sugeruje narzędzia do automatycznej weryfikacji dostępności.
3. Pomaga spełnić standardy dostępności, takie jak WCAG.

Jak współpracować z AI:

• podaj informacje o użytkownikach, dla których aplikacja ma być dostępna, w tym wszelkie specjalne wymagania dotyczące dostępności (np. użytkownicy niedowidzący, niesłyszący, osoby z niepełnosprawnością ruchową).

Przykładowe zapytanie:

"Nasza aplikacja zawiera treści wideo. Jak możemy zapewnić dostępność tych treści dla osób niesłyszących?"

Przykładowa odpowiedź GPT:

Aby zapewnić dostępność treści wideo dla osób niesłyszących w waszej aplikacji, można rozważyć następujące kroki:

1. Napisy (tekstowe opisy dźwięku):
   • Dodawanie napisów do wszystkich wideo, które zawierają mowę lub dźwięki istotne dla zrozumienia treści.
   • Napisy powinny być czytelne, łatwe do odczytania, i powinny odpowiadać temu, co jest rzeczywiście mówione lub słyszalne w materiale wideo.
2. Tłumaczenia na język migowy:
   • W przypadku wideo, które zawierają mowę, rozważ dodanie tłumaczeń na język migowy.
   • Zapewnienie, aby tłumaczenia były wyraźne i łatwe do zrozumienia dla osób z ograniczeniami słuchowymi.
3. Automatyczne tłumaczenia:
   • Wsparcie dla automatycznych tłumaczeń na różne języki, aby umożliwić osobom niesłyszącym dostęp do treści wideo w ich preferowanym języku.
4. Zgodność z wytycznymi dostępności:
   • Upewnienie się, że wszystkie funkcje dostępności wideo są zgodne z międzynarodowymi standardami dostępności, takimi jak WCAG (Web Content Accessibility Guidelines).
5. Testowanie i ocena dostępności:
   • Regularne testowanie i ocenianie dostępności wideo w aplikacji, aby upewnić się, że osoby niesłyszące mają pełny dostęp do wszystkich treści.
6. Edukacja użytkowników:
   • Zapewnienie informacji i wsparcia dla użytkowników dotyczących funkcji dostępności wideo dostępnych w aplikacji.

Implementacja tych kroków może znacząco poprawić dostępność waszej aplikacji dla osób niesłyszących, zapewniając im pełne korzystanie z zawartych tam treści wideo.

Komentarz do odpowiedzi GPT:

Precyzyjna odpowiedź, choć nie zawierająca zbyt wielu szczegółów. 

Inne przykłady zapytań do AI:

• "Nasza aplikacja musi być dostępna dla osób niedowidzących. Czy możesz przygotować listę kontrolną do testów dostępności, która skupia się na zgodności z czytnikami ekranu?"
• "Chcemy, aby nasza aplikacja była przyjazna dla osób z niepełnosprawnością ruchową. Jakie aspekty powinniśmy przetestować, aby upewnić się, że aplikacja jest łatwa w obsłudze za pomocą klawiatury?"
• "Nasza aplikacja zawiera treści wideo. Jak możemy zapewnić dostępność tych treści dla osób niesłyszących?"

Rekomendacje narzędzi testowych

Jak AI może pomóc?

1. Rekomenduje narzędzia testowe dopasowane do potrzeb projektu.
2. Doradza w integracji nowych narzędzi z istniejącym systemem.
3. Porównuje różne dostępne narzędzia i pomaga wybrać najlepsze.

Jak współpracować z AI:

• opisz swoje potrzeby dotyczące narzędzi testowych, takie jak rodzaj testów (np. automatyczne, wydajnościowe, bezpieczeństwa), technologia aplikacji, budżet, itp.

Przykładowe zapytanie:

"Potrzebujemy narzędzia do testowania wydajności aplikacji webowej, które obsługuje duży ruch. Jakie są najlepsze opcje na rynku?"

Przykładowa odpowiedź GPT:

Na rynku istnieje wiele narzędzi do testowania wydajności aplikacji webowych, które obsługują duży ruch. Oto kilka z najlepszych opcji:

1. Apache JMeter: Jest to popularne narzędzie open-source do testowania wydajności i obciążenia aplikacji webowych. Obsługuje wiele protokołów, w tym HTTP, HTTPS, FTP, JDBC i inne.
2. LoadRunner: Narzędzie firmy Micro Focus, które umożliwia testowanie obciążeniowe systemów, aplikacji i serwisów internetowych. Jest wysoce skalowalne i oferuje zaawansowane funkcje raportowania.
3. Gatling: Open-source'owe narzędzie do testowania wydajności, które umożliwia pisanie scenariuszy testowych w języku Scala. Jest znane z wysokiej wydajności i możliwości integracji z systemami CI/CD.
4. BlazeMeter: Narzędzie do testowania obciążeniowego w chmurze, które umożliwia uruchamianie testów skalowalnych na żądanie. Oferuje integrację z Apache JMeter oraz raportowanie w czasie rzeczywistym.
5. Neoload: Narzędzie do testowania obciążeniowego i wydajności aplikacji webowych, które oferuje zaawansowane możliwości modelowania i symulacji różnych scenariuszy obciążeniowych.
6. Locust: Open-source'owe narzędzie do testowania obciążeniowego, które umożliwia pisanie scenariuszy testowych w Pythonie. Jest łatwe w użyciu i wspiera testowanie rozproszone.
7. K6: Narzędzie open-source do testowania obciążeniowego, które umożliwia pisanie scenariuszy w JavaScript. Jest znane z prostoty użycia i efektywności w testowaniu API oraz aplikacji webowych.

Wybór odpowiedniego narzędzia zależy od specyfiki projektu, preferencji co do interfejsu użytkownika, umiejętności zespołu oraz szczegółowych wymagań dotyczących testów wydajnościowych i obciążeniowych.

Komentarz do odpowiedzi GPT:

Widać, że AI orientuje się dość dobrze w tematach wydajności i poprawnie odpowiada w temacie narzędzi. 

Inne przykłady zapytań do AI:

• "Szukamy narzędzia do automatyzacji testów interfejsu użytkownika dla aplikacji React. Co polecasz?"
• "Nasza aplikacja korzysta z API REST. Jakie narzędzie do testowania API byłoby najbardziej odpowiednie?"

Szkolenia i dzielenie się wiedzą

Jak AI może pomóc?

1. Wyjaśnia trudne koncepcje związane z testowaniem.
2. Dostarcza materiały szkoleniowe dotyczące różnych metodologii testowania.
3. Odpowiada na pytania i wyjaśnia wątpliwości związane z testowaniem.

Jak współpracować z AI:

• określ konkretne tematy lub technologie, w których potrzebujesz dodatkowej wiedzy lub szkolenia.

Przykładowe zapytanie:

"Nasz zespół dopiero zaczyna przygodę z testowaniem API. Czy możesz polecić jakieś materiały szkoleniowe lub krótko przedstawić najlepsze praktyki w tym obszarze?"

Przykładowa odpowiedź GPT:

Oczywiście! Testowanie API jest kluczowym elementem w procesie rozwoju oprogramowania, zapewniającym niezawodność i poprawność funkcjonalności interfejsów programistycznych. Oto kilka najlepszych praktyk oraz źródeł szkoleniowych, które mogą być pomocne:

Najlepsze praktyki w testowaniu API:

1. Dokładne zrozumienie specyfikacji API: Przed przystąpieniem do testowania warto dokładnie zapoznać się z dokumentacją API, aby zrozumieć jego funkcjonalności, endpointy, typy danych i wymagania.
2. Automatyzacja testów: Używanie narzędzi do automatyzacji testów API, takich jak Postman, Rest-Assured (dla Java), pytest (dla Python) lub inne odpowiednie narzędzia dla preferowanej technologii.
3. Testowanie różnych przypadków: Zapewnienie testowania różnych przypadków użycia, takich jak poprawne zapytania, błędne zapytania, przypadki graniczne, zapytania z dużą ilością danych, itp.
4. Sprawdzanie niezawodności: Testowanie odporności API na duże obciążenie (testy wydajnościowe) oraz jego zdolność do obsługi równoczesnych żądań.
5. Zarządzanie stanem: Upewnienie się, że testy są niezależne od siebie oraz mogą być uruchamiane w dowolnej kolejności (niezależność testów).
6. Monitorowanie i raportowanie: Implementacja monitorowania działania API w czasie rzeczywistym oraz generowanie raportów z wynikami testów.
7. Bezpieczeństwo: Testowanie zabezpieczeń API, takich jak autoryzacja i uwierzytelnianie, zapobieganie atakom typu SQL injection, XSS itp.

Materiały szkoleniowe:

1. Postman Learning Center: Zasoby edukacyjne oferowane przez Postman, obejmujące tutoriale i kursy dotyczące testowania API oraz korzystania z narzędzia Postman.
   • Strona internetowa: Postman Learning Center
2. Restful-Booker Platform: Platforma do nauki testowania API, gdzie możesz praktykować testowanie różnych scenariuszy API.
   • Strona internetowa: Restful-Booker Platform
3. Testing RESTful Web Services Tutorial (Baeldung): Przewodnik Baeldung dotyczący testowania usług webowych RESTful, obejmujący różne aspekty testowania API.
   • Link: Testing RESTful Web Services Tutorial
4. YouTube Tutorials: Istnieje wiele darmowych tutoriali na YouTube dotyczących testowania API za pomocą różnych narzędzi i języków programowania. Wyszukiwanie konkretnych narzędzi (np. Postman tutorial, Rest-Assured tutorial) może przynieść wiele wartościowych materiałów.

Zacznij od tych źródeł, aby zdobyć solidne podstawy w testowaniu API. Praktyka jest kluczowa, więc eksperymentuj, twórz własne testy i dostosowuj podejście do potrzeb Twojego zespołu i projektu.

Komentarz do odpowiedzi GPT:

Wyczerpująca i poprawnie merytorycznie odpowiedź.  

Inne przykłady zapytań do AI:

• "Chcielibyśmy poszerzyć naszą wiedzę na temat testów bezpieczeństwa. Jakie są najnowsze trendy i narzędzia w tej dziedzinie?"
• "Interesuje nas automatyzacja testów, ale nie wiemy od czego zacząć. Czy możesz nam doradzić, jakie frameworki i narzędzia są obecnie popularne?"

Raportowanie i dokumentacja

Jak AI może pomóc?

1. Pomaga w tworzeniu raportów z testów i innej dokumentacji.
2. Generuje szablony planów testów, strategii i podsumowań.
3. Doradza w zakresie dobrych praktyk tworzenia dokumentacji.

Jak współpracować z AI:

• określ, jaki rodzaj dokumentu potrzebujesz (np. plan testów, strategia testowa, raport podsumowujący, raport o błędach).

Przykładowe zapytanie:

"Chcę stworzyć plan testów dla nowego projektu. Czy możesz mi pomóc w jego strukturze i zawartości?"

Przykładowa odpowiedź GPT:

Oczywiście, chętnie pomogę w stworzeniu planu testów dla Twojego nowego projektu. Poniżej znajdziesz strukturę oraz kluczowe elementy, które powinieneś uwzględnić w planie testów:

1. Wprowadzenie
   • Opis projektu
   • Cel testowania
   • Zespół odpowiedzialny za testowanie
2. Zakres testów
   • Lista funkcjonalności do przetestowania
   • Oczekiwane wyniki testów
3. Strategia testowania
   • Metodologia testowania (np. Agile, Waterfall)
   • Typy testów do przeprowadzenia (np. testy jednostkowe, testy integracyjne, testy akceptacyjne)
   • Kryteria akceptacji
4. Zasoby testowe
   • Środowisko testowe (np. sprzęt, oprogramowanie, konfiguracje)
   • Narzędzia testowe (np. frameworki do automatyzacji, narzędzia do zarządzania błędami)
5. Harmonogram testów
   • Planowane daty rozpoczęcia i zakończenia testów
   • Milestony testowania
6. Proces testowania
   • Procedury testowe (np. kroki do wykonania, dane testowe)
   • Plan przypadków testowych
7. Zarządzanie incydentami
   • Raportowanie błędów (procedura zgłaszania, priorytetyzacja, śledzenie postępów)
   • Proces rozwiązywania problemów
8. Kryteria zakończenia testów
   • Warunki, które muszą być spełnione, aby uznać testy za zakończone
   • Kryteria sukcesu
9. Ryzyka i ograniczenia
   • Potencjalne zagrożenia dla procesu testowania
   • Sposoby minimalizacji ryzyka
10. Uwagi końcowe
    • Dodatkowe informacje istotne dla testowania projektu
11. Kontakty odpowiedzialnych osób

Przykładowy Plan Testów

Wprowadzenie

• Projekt: [nazwa projektu]
• Cel testowania: Zapewnienie jakości aplikacji [opis celu]
• Zespół testujący: [lista członków zespołu]

Zakres testów

• Funkcjonalności do przetestowania: [lista głównych funkcji do testowania]
• Oczekiwane wyniki testów: [np. brak błędów krytycznych, zgodność z wymaganiami]

Strategia testowania

• Metodologia testowania: Agile
• Typy testów: testy jednostkowe, testy integracyjne, testy akceptacyjne
• Kryteria akceptacji: [np. przekroczenie progu 95% pokrycia testami]

Zasoby testowe

• Środowisko testowe: Serwery: [nazwa], Oprogramowanie: [wersja], Konfiguracje: [lista konfiguracji]
• Narzędzia testowe: Selenium do automatyzacji, JIRA do zarządzania błędami

Harmonogram testów

• Rozpoczęcie testów: [data rozpoczęcia]
• Zakończenie testów: [data zakończenia]
• Milestony: [lista kluczowych etapów testowania]

Proces testowania

• Procedury testowe: [szczegółowy opis kroków testowych]
• Plan przypadków testowych: [lista przypadków testowych]

Zarządzanie incydentami

• Raportowanie błędów: System zgłaszania błędów w JIRA, Priorytetyzacja: Wg kryteriów: [lista kryteriów], Śledzenie postępów: Regularne raporty

Kryteria zakończenia testów

• Warunki zakończenia: Brak błędów krytycznych, 95% pokrycia testami

Ryzyka i ograniczenia

• Ryzyka: Problemy z integracją, Brak dostępu do niektórych konfiguracji
• Minimalizacja ryzyka: Testy integracyjne, Plan awaryjny

Uwagi końcowe

• Dodatkowe informacje: [np. szczególne wymagania dot. oprogramowania]

Komentarz do odpowiedzi GPT:

Najlepsza odpowiedź spośród wszystkich zadanych zapytań – poprawna i jednocześnie nie wymagająca już uzupełnienia. Bazując na niej można jedynie usunąć te części planu, które uznajemy za zbędne.  

Inne przykłady zapytań do AI:

• "Muszę przygotować raport podsumowujący testy. Jakie kluczowe elementy powinien zawierać taki raport?"
• "Potrzebuję szablonu raportu o błędach, który będzie czytelny dla całego zespołu. Czy możesz coś takiego przygotować?"

Komunikacja z interesariuszami

Jak AI może pomóc?

1. Pomaga w tworzeniu komunikatów dla osób zainteresowanych postępami testów.
2. Podpowiada, jak skutecznie angażować interesariuszy w proces testowania.
3. Oferuje szablony regularnych raportów i aktualizacji dla interesariuszy.

Jak współpracować z AI:

• podaj informacje o tym, kim są interesariusze projektu i jakie informacje są dla nich istotne.

Przykładowe zapytanie:

"Chcemy poinformować kierownictwo o wynikach testów wydajnościowych. Jak przedstawić te informacje w sposób zrozumiały i przejrzysty?"

Przykładowa odpowiedź GPT:

Aby przedstawić wyniki testów wydajnościowych w sposób zrozumiały i przejrzysty dla kierownictwa, możesz postępować według następującego planu:

1. Podsumowanie celów testów wydajnościowych
   • Krótkie przypomnienie celów testów wydajnościowych.
   • Na przykład: "Celem testów było ocenienie wydajności nowego systemu pod względem czasu odpowiedzi, obciążenia oraz skalowalności."
2. Metodologia testowania
   • Opis użytych narzędzi i technik testowych.
   • Przykład: "Użyliśmy narzędzia X do generowania obciążenia, przeprowadzając testy obciążeniowe przez Y godzin z użyciem Z wirtualnych użytkowników."
3. Wyniki testów
   • Prezentacja głównych wyników, skoncentrowana na kluczowych metrykach.
   • Przykład:
     • Średni czas odpowiedzi: X sekund.
     • Maksymalne obciążenie obsłużone przez system: Y transakcji na sekundę.
     • Skalowalność systemu: Z procent wzrostu przy dodaniu dodatkowych zasobów.
4. Analiza wyników
   • Wytłumaczenie znaczenia uzyskanych wyników i ich implikacji dla działalności firmy.
   • Przykład: "Średni czas odpowiedzi jest zgodny z naszymi założeniami, ale istnieje potencjał poprawy pod względem skalowalności w przypadku wzrostu liczby użytkowników."
5. Wnioski i rekomendacje
   • Przedstawienie wniosków i sugerowanych działań na podstawie uzyskanych wyników.
   • Przykład: "Rekomendujemy przeprowadzenie dodatkowych testów w celu optymalizacji zasobów systemowych oraz przygotowania planu awaryjnego na wypadek maksymalnego obciążenia."
6. Podsumowanie
   • Krótkie podsumowanie głównych punktów przekazu.
   • Przykład: "Testy wydajnościowe potwierdziły, że nasz system spełnia główne wymagania dotyczące wydajności, jednak zaleca się kontynuowanie monitorowania oraz ewentualne dostosowanie zasobów w przyszłości."

Przykładowa struktura raportu:

Podsumowanie celów testów wydajnościowych

• Testy miały na celu ocenę wydajności nowego systemu pod względem czasu odpowiedzi, obciążenia oraz skalowalności.

Metodologia testowania

• Użyliśmy narzędzia X do generowania obciążenia, przeprowadzając testy obciążeniowe przez Y godzin z użyciem Z wirtualnych użytkowników.

Wyniki testów

• Średni czas odpowiedzi: X sekund.
• Maksymalne obciążenie obsłużone przez system: Y transakcji na sekundę.
• Skalowalność systemu: Z procent wzrostu przy dodaniu dodatkowych zasobów.

Analiza wyników

Średni czas odpowiedzi jest zgodny z naszymi założeniami, ale istnieje potencjał poprawy pod względem skalowalności w przypadku wzrostu liczby użytkowników.

Wnioski i rekomendacje

Rekomendujemy przeprowadzenie dodatkowych testów w celu optymalizacji zasobów systemowych oraz przygotowania planu awaryjnego na wypadek maksymalnego obciążenia.

Podsumowanie

Testy wydajnościowe potwierdziły, że nasz system spełnia główne wymagania dotyczące wydajności, jednak zaleca się kontynuowanie monitorowania oraz ewentualne dostosowanie zasobów w przyszłości.

Komentarz do odpowiedzi GPT:

Odpowiedź bardziej dotyczy aspektu miękkiego niż technicznego i jedynie częściowo nawiązuje do pytania. Zaproponowany raport jest o tyle interesujący, że pokazuje wynik pozytywny przeprowadzonych testów mimo tego, że samo zapytanie nie zawierało takiej informacji.  

Inne przykłady zapytań do AI:

• "Muszę przygotować aktualizację dla interesariuszy na temat ostatniego etapu testów. Czy możesz pomóc mi stworzyć e-mail, który skupi się na postępach i głównych wyzwaniach?"
• "Chcemy poinformować kierownictwo o wynikach testów wydajnościowych. Jak przedstawić te informacje w sposób zrozumiały i przejrzysty?"
• "Nasi klienci są zainteresowani postępami prac nad nową funkcjonalnością. Jak przygotować komunikat, który będzie dla nich jasny i zachęcający?"

Dostarczając ChatGPT szczegółowych informacji o projekcie i Twoich oczekiwaniach, umożliwisz mu udzielenie precyzyjnych i wartościowych wskazówek na każdym etapie planowania testów.

Jak efektywnie wykorzystać AI (ChatGPT) w planowaniu testów?

1. Jasno określ, czego potrzebujesz (np. przypadki testowe, strategie). Podaj rodzaj oprogramowania, funkcje do przetestowania, scenariusze i ograniczenia.
2. Dostarcz SI informacji o projekcie, jego celach i zakresie. Im więcej szczegółów, tym lepsze rekomendacje.
3. Formułuj pytania w sposób uporządkowany i konkretny, aby uzyskać precyzyjne odpowiedzi.
4. Doprecyzowuj pytania i dostarczaj informacji zwrotnych, aby AI mogło się uczyć i lepiej dostosowywać odpowiedzi.
5. Traktuj ChatGPT jako wsparcie, a nie jedyne źródło wiedzy. Korzystaj z własnego doświadczenia i wiedzy branżowej.
6. Informuj AI o zmianach w projekcie, nowych funkcjach itp., aby otrzymywać aktualne wskazówki.
7. Jeśli odpowiedź jest niejasna, pytaj dalej, aby uzyskać pełniejsze zrozumienie.
8. Pamiętaj, że ChatGPT to narzędzie, a nie ekspert. Jego sugestie należy traktować jako punkt wyjścia, a nie ostateczną decyzję.
9. Zadawaj to samo pytanie na różne sposoby, aby znaleźć najlepsze sformułowanie.
10. Jeśli nie wiesz, jak wdrożyć sugestię, poproś o konkretne przykłady lub studia przypadków.
11. Śledź rozwój AI i nowe funkcje ChatGPT, aby wykorzystać jego pełen potencjał.