《AI 赋能敏捷测试：高效、智能、自动化的未来实践》 

—— 如何利用 AI 提升敏捷软件测试的效率、质量与覆盖率

工作坊简介：

本工作坊将帮助参与者掌握 AI 赋能敏捷测试 的核心方法，提升测试自动化水平，加快测试反馈速度，并提高软件质量。通过 实战演练，学员将学习如何利用 AI 驱动测试用例生成、智能缺陷检测、视觉回归测试 等技术，解决敏捷测试中的瓶颈问题。我们还将探讨 AI + DevOps 的最佳实践，帮助团队将 AI 测试工具无缝集成到 CI/CD 流程，实现 持续测试与智能化测试优化。此外，参与者将获得 AI 测试工具选型指南，从 PoC（概念验证） 到 规模化应用 的落地策略，助力团队提升测试效率，优化交付质量，让敏捷开发不再被测试拖慢，实现 更快迭代、更智能测试、更高质量交付。

分享大纲：

1. 引言与目标设定

 工作坊介绍：AI 如何影响敏捷测试流程与团队协作，为什么现在是应用 AI 测试的最佳时机？明确学习目标——掌握 AI 驱动的敏捷测试技术，提升测试效率与质量。

 参与者需求调研：了解参与者当前在敏捷测试中的挑战与期望，为后续内容定制化讲解。

2. 敏捷测试的挑战与 AI 驱动的解决方案

* 敏捷测试中的痛点：短周期迭代、测试覆盖率低、回归测试压力大、缺陷难以发现等问题。

* AI 如何解决这些问题：（实操演练）

    * 自动化测试优化：AI 在生成测试用例、自动化测试执行中的应用。

    * 智能缺陷检测与预测：AI 如何预测潜在缺陷，提前发现问题。

    * 自适应测试：根据测试结果自动调整测试策略，提升测试效率。

3、AI 自动化测试工具实操演练 

* 实操演练 1：AI 自动生成测试用例： AI 工具自动生成测试用例，优化覆盖率和回归测试效率。

* 实操演练 2：AI 驱动的视觉回归测试：如何通过 AI 执行视觉回归测试，自动检测 UI 变化，减少人工检查的时间和成本。

4. Q&A 互动答疑与总结

* 问题与讨论：开放问答环节，解答参与者在实际工作中遇到的 AI 测试难题，提供个性化的解决方案。

* 总结与关键要点回顾：回顾工作坊中的重点内容，帮助学员整理核心学习点，强化知识的实际应用。

听众收益：

本工作坊适合希望在敏捷开发中提高测试效率、质量，解决测试瓶颈问题，推动 AI 测试落地的团队和个人。

嘉宾介绍：

Jack Xu

资深IT专家，16年深耕，5年IBM核心开发+3年TIBCO产品测试开发+3年测试管理，精通DevOps、ACP、PMP、NPDP。5年+测试技术培训，全面掌握功能、接口、性能及自动化测试。技术深厚，实战经验丰富。

主办方：

北京敏捷社区建立北京敏捷社交圈子，定期组织下线活动，围绕企业敏捷落地实践、敏捷教练成长、组织转型和变革、敏捷跨界以及敏捷项目管理等内容，思想在碰撞中升华，助力组织发展。

往期活动照片：

敏捷与AI交流群：