Curso de Geração de Testes Impulsionada por IA e Predição de Cobertura

Fundamentos da Engenharia de Testes Guiada por IA

• Desafios modernos de teste e o papel da IA
• Princípios e terminologia do teste generativo
• Modelos de machine learning utilizados na criação automatizada de testes

Transformando Requisitos e Código em Testes Gerados por IA

• Extração de intenção a partir de requisitos e user stories
• Utilização de modelos de linguagem para gerar casos de teste estruturados
• Garantia de determinismo e reprodutibilidade nos testes gerados por IA

Geração Automatizada de Testes de Unidade

• Produção de testes de unidade a partir do contexto do código-fonte
• Geração de permutações de entrada e casos extremos (edge cases)
• Integração de testes gerados com frameworks comuns de testes de unidade

Criação de Testes de Integração e de Ponta a Ponta Assistida por IA

• Mapeamento do comportamento do sistema para fluxos de teste
• Criação de caminhos de integração utilizando análise guiada por IA
• Equilíbrio entre supervisão humana e geração automatizada

Predição de Cobertura e Modelação de Risco

• Utilização de modelos ML para identificar regiões de código sub-testadas
• Predição de áreas de alto risco com base em falhas históricas
• Priorização de testes com base em previsões de cobertura e risco

Aplicação da Inteligência de Testes Baseada em IA em CI/CD

• Integração de passos de análise de IA nos pipelines
• Disparo de seleção dinâmica de testes com base em pontuações de risco
• Manutenção de um ciclo de feedback para melhorias contínuas das previsões

Validação, Governança e Garantia de Qualidade

• Avaliação da fiabilidade dos testes gerados por IA
• Gestão de viés e evitar falsos positivos
• Estabelecimento de salvaguardas para uso em produção

Escala da Geração de Testes Impulsionada por IA em Equipes

• Estratégias de adoção para organizações de QA e DevOps
• Padronização de fluxos de trabalho e documentação
• Impulso de melhoria contínua com métricas e insights

Resumo e Próximos Passos