AI có thể hỗ trợ trong việc giao hàng phần mềm và được sử dụng cho việc tự động hóa kiểm thử phần mềm cũng như tối ưu hóa công việc dự án. Dimitar Panayotov đã sử dụng ChatGPT để tạo dữ liệu kiểm thử, tạo mẫu thư điện tử và dựa trên kết quả kiểm thử để tạo giải thích. Điều này đã giúp anh ấy tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu suất.
Trong cuộc họp QA Challenge Accepted năm 2023, Panayotov đã chia sẻ về cách anh ấy sử dụng ChatGPT trong kiểm thử. Anh ấy nói rằng AI là một bộ thuật toán và mạng nơron đã được huấn luyện với lượng dữ liệu đủ lớn, có thể hỗ trợ nhân viên IT. Đây là một công cụ hỗ trợ rất tiên tiến, giúp cải thiện cuộc sống hàng ngày của kỹ sư đảm bảo chất lượng từ việc tràn thông tin về chủ đề cụ thể, viết tài liệu và trường hợp kiểm thử, đến mô hình đoán quy trình làm việc.
Panayotov nói rằng ChatGPT rất giỏi trong việc tạo dữ liệu kiểm thử, đó là lợi thế lớn nhất của nó. Nó cũng có thể tạo chiến lược kiểm thử dựa trên yêu cầu và thực hành tốt nhất. Nó có thể viết các trường hợp kiểm thử nhưng cần sự hỗ trợ thêm vì nó chưa được huấn luyện đủ.
ChatGPT có thể được sử dụng để tạo mẫu thư điện tử và giải thích dựa trên kết quả kiểm thử, như Panayotov đã nói:
Vì các mô hình AI vẫn đang phát triển, có thể xảy ra một số lỗi và sự cố khi sử dụng, như Panayotov đã giải thích:
Panayotov cho biết, ChatGPT là một công cụ phần mềm mạnh mẽ hơn Google hoặc Reddit, thậm chí cả Stackoverflow nổi tiếng. Anh ấy khuyên nên sử dụng nó như một công cụ thường xuyên, hiểu rõ giới hạn của nó và không sử dụng nó cho những mục đích xấu. Anh ấy khuyên:
Nó sẽ giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian, thời gian đó có thể được sử dụng để tăng cường hiệu suất, ví dụ như học ngôn ngữ lập trình mới và công cụ, hoặc mở rộng khả năng làm việc của bạn.
Cách Panayotov sử dụng ChatGPT trong công việc hàng ngày
InfoQ đã phỏng vấn Dimitar Panayotov về cách anh ấy sử dụng ChatGPT trong công việc hàng ngày.
Panayotov: Tôi sử dụng ChatGPT để thực hiện nhiều tác vụ, rút ngắn thời gian tạo và thực thi dự án tự động và pipeline CI/CD, ví dụ:
- Chuẩn bị kế hoạch và kịch bản kiểm thử – Mô hình lớn rất hữu ích khi tạo kịch bản kiểm thử dựa trên web, di động hoặc Cucumber.
- Tạo script bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau – Kiến thức về mỗi ngôn ngữ lập trình mà mô hình lớn nắm vững thật đáng kinh ngạc.
- Thiết kế trường hợp kiểm thử – Nó có thể tạo ra thiết kế mẫu cụ thể cho logic kinh doanh cụ thể dựa trên mô hình chung.
- Tạo mẫu thư điện tử – Tạo dữ liệu kiểm thử là lợi thế lớn nhất của mô hình.
Panayotov: Dưới đây là một số ví dụ về cách mô hình lớn có thể giúp bạn tăng tốc độ thực hiện, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và cấu trúc dự án:
- Định dạng dữ liệu và viết tài liệu – Viết tài liệu cho dự án là một trong những công việc nhàm chán nhất trong cuộc sống của người làm IT. Mô hình lớn có thể giúp tạo ra những thứ này, nhưng bạn cần cung cấp cấu trúc dự án.
- Thực hiện gần như từ đầu pipeline CI/CD – Qua các yêu cầu đơn giản và quy định, mô hình lớn có thể tạo ra các tập lệnh thực thi phù hợp với hầu hết các phần mềm và sản phẩm CI/CD.
- Tạo lớp cụ thể – Mô hình lớn có thể tạo ra các lớp cụ thể cho dự án của bạn dựa trên cấu trúc dự án.
- Đánh giá mã và xử lý lỗi – Mô hình lớn có thể đánh giá cơ bản mã của bạn và thậm chí tìm thấy lỗ hổng, nhưng dữ liệu của bạn có thể được sử dụng trong việc tạo ra câu trả lời trong tương lai của mô hình lớn.
Chúng ta phải xác định xem chúng ta có muốn mô hình lớn truy cập vào dự án của mình và cung cấp thông tin riêng tư không. ChatGPT là một sản phẩm mã nguồn mở, do đó không nên đưa bất kỳ thông tin khách hàng hoặc cá nhân nhạy cảm nào vào.
