Розробка засобу для генерації автоматизованих тестів з використанням штучного інтелекту

Abstract

Результати та їх новизна: розроблено засіб, який автоматично сканує SPA-додатки, фільтрує візуальний шум та генерує тестові класи патерну POM. Новизна полягає у застосуванні архітектурного підходу редукції контексту (конвертації HTML у JSON) перед передачею даних до великої мовної моделі, що усуває проблему галюцинацій нейромережі та гарантує синтез синтаксично коректного коду. Рекомендації щодо використання результатів роботи: засіб рекомендовано до використання командами забезпечення якості (QA) як AI-асистент, а також для інтеграції в конвеєри CI/CD з метою прискорення регресійного тестування.

Results and their novelty: a tool was developed that autonomously scans SPA applications, filters visual noise, and generates POM test classes. The novelty lies in the application of the context reduction architectural approach (HTML to JSON conversion) before transmitting data to the large language model, which eliminates neural network hallucinations and guarantees the synthesis of syntactically correct code. Recommendations for use: the tool is recommended for use by QA teams as an AI assistant, and for integration into CI/CD pipelines to accelerate regression testing.