LambdaTest發佈人工智能測試分析工具

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

印度諾伊達和舊金山2024年8月7日/美通社/ --LambdaTest是領先的基於雲的統一測試平臺，該公司宣佈推出創新的分析功能，以便QA團隊獲得更深入的洞察並增強對測試自動化的控制。 新功能利用人工智能和機器學習來優化軟件質量和性能。

“我們很高興將這些前沿分析工具引入我們的平臺，”LambdaTest聯合創始人兼產品負責人Mayank Bhola表示。 “我們的目標是爲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據輕鬆交互，並獲得可操作的洞察，從而簡化了數據分析。 它提供預測分析和智能建議，幫助團隊高效地做出數據驅動的決策。

由人工智能驅動的Flaky Test Analytics分享對測試套件行爲的寶貴洞察，使團隊能夠縮短測試執行時間並顯著提高軟件質量，同時縮短髮布週期。 團隊可根據影響來識別和按優先順序排列不穩定測試，從而優化調試工作，加快測試周期，並提高測試可靠性。

LambdaTest的Command Logs Analytics可提供測試執行的詳細洞察，使QA團隊能夠精確定位問題並優化測試腳本，避免因過時元素導致的錯誤。 通過分析命令級數據，用戶可以識別性能瓶頸，有效排除測試故障，並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上的測試自動化執行情況的分析。 這些洞察有助於分析測試用例的健康狀況，顯示成功率與失敗率，並按組分析測試用例，以識別經常失敗的測試。

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

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，並提供有關測試用例和執行趨勢的詳細洞察。

如需有關LambdaTest最新功能的更多信息，並開始利用這些強大的分析工具，請訪問https://www.lambdatest.com/。