Đây là hướng dẫn thực tế của ban biên tập về 7 công cụ AI có hiệu quả trực tiếp trong công việc đảm bảo chất lượng và QA, cũng như tài liệu đề xuất, email và tổ chức dữ liệu.
Các công cụ AI được đề xuất để đảm bảo chất lượng/QA
- 1 Mabl 3.21 Freemium Thích hợp cho các nhóm QA có thể duy trì thử nghiệm E2E trên web, thiết bị di động và API bằng AI và phát hành thường xuyên. Tạo các thử nghiệm cho các tuyến chính được sử dụng theo cách này bằng ngôn ngữ tự nhiên và kết hợp chúng vào CI dưới dạng thử nghiệm hồi quy sẽ không dễ dàng bị hỏng ngay cả sau khi thay đổi giao diện người dùng. Xem chi tiết về Mabl →
- 2 Applitools 3.27 Freemium Thích hợp cho Visual AI này có thể phát hiện sự khác biệt trên màn hình và rất mạnh trong việc kiểm tra sự khác biệt về từ ngữ, bố cục và hiển thị PDF. Bằng cách này, chúng tôi tạo đường cơ sở của màn hình sẽ được sử dụng trong sản xuất và phát hiện sự khác biệt về hình thức giữa trình duyệt và thiết bị trước khi phát hành. Tìm hiểu thêm về Applitools →
- 3 Testim 2.74 Các bài kiểm tra giao diện người dùng Freemium có thể được tạo bằng cách nhấp vào đây, giúp nhân viên QA dễ dàng tăng phối cảnh hồi quy mà không cần viết mã. Ghi lại thông tin đăng nhập, tìm kiếm, ứng dụng, thanh toán, cập nhật màn hình quản lý, v.v. được sử dụng theo cách này và kiểm tra các nguyên nhân có thể gây ra lỗi. Tìm hiểu thêm về Testim →
- 4 Qodo 3.08 Freemium Nó có thể hỗ trợ đánh giá mã và kiểm tra chất lượng, giúp dễ dàng tìm ra các thiếu sót trong đặc tả và kiểm tra chưa đầy đủ ở giai đoạn phát triển. Đối với mỗi PR được sử dụng theo cách này, hãy kiểm tra ý định thay đổi, giá trị ranh giới, hệ thống ngoại lệ và các bài kiểm tra đơn vị sẽ được thêm vào và nhận xét từ góc độ QA. Xem chi tiết về Qodo →
- 5 Semgrep AI 2.83 Freemium Thích hợp cho các tình huống trong đó phân tích tĩnh có thể phát hiện các mẫu triển khai nguy hiểm và khi bạn muốn xử lý các khía cạnh bảo mật và QA cùng một lúc. Thiết lập các quy tắc cho các mục đích sử dụng như thiếu ủy quyền, xác thực đầu vào không đầy đủ và sử dụng các phần phụ thuộc một cách nguy hiểm, đồng thời sử dụng CI để phát hiện chúng và sử dụng chúng làm tiêu chí gửi lại. Tìm hiểu thêm về Semgrep AI →
- 6 Flatt Security 3.36 Freemium Mạnh mẽ trong việc hỗ trợ chẩn đoán lỗ hổng ứng dụng web và dễ sử dụng khi bắt đầu QA bảo mật tại các trang web phát triển của Nhật Bản. Chẩn đoán từ góc độ Top 10 OWASP được sử dụng theo cách này và chuyển đổi kết quả xác nhận xác thực, quyền hạn, XSS, CSRF, v.v. thành phiếu cải tiến. Tìm hiểu thêm về Flatt Security →
- 7 ITO AI 1.61 Trả phí Tại đây, bạn có thể xác minh luồng người dùng bị ảnh hưởng bởi mỗi PR và điều này rất hữu ích trong việc xác định tác động của những thay đổi trong QA của nhóm nhỏ. Nó suy ra màn hình liên quan từ tệp thay đổi được sử dụng theo cách này và tự động xác nhận quy trình sau đăng nhập và gửi biểu mẫu. Xem chi tiết ITO AI →
Cách sử dụng nó trong công việc đảm bảo chất lượng/QA
Chúng tôi đã tóm tắt các nhiệm vụ phổ biến trong đảm bảo chất lượng và QA kèm theo lời nhắc mà bạn có thể thử bằng cách sao chép và dán. Chúng tôi khuyên bạn nên thử trước, sau đó viết lại từ ngữ cho phù hợp với tình hình của công ty bạn.
Tạo phối cảnh kiểm tra hồi quy
Từ ghi chú phát hành bên dưới, hãy tạo các quan điểm QA cho hệ thống bình thường, hệ thống bất thường, giá trị ranh giới, lỗi hiển thị và xác nhận của cơ quan có thẩm quyền, đồng thời sắp xếp chúng theo thứ tự ưu tiên.
Mẹo: Liên kết các thay đổi với các dây dẫn hiện có.
Tổ chức quy trình sao chép các ghi chú bị lỗi
Vui lòng sắp xếp cuộc điều tra này thành các điều kiện tiên quyết, các bước tái hiện, kết quả mong đợi, kết quả thực tế, bằng chứng được đính kèm và các câu hỏi để phát triển.
Mẹo: Hãy nhớ để lại thông tin về môi trường và tần suất xảy ra.
Công bố bản án
Dựa trên danh sách các lỗi chưa được giải quyết, sắp xếp tính khả dụng của bản phát hành, tác động của khách hàng, cách giải quyết, các mục giám sát và xác nhận sau khi phát hành. Vui lòng cho biết mức độ nghiêm trọng bằng bằng chứng.
Mẹo: Đừng nhầm lẫn mức độ nghiêm trọng với mức độ ưu tiên.
Những điều cần cẩn thận khi sử dụng AI để đảm bảo chất lượng/QA
- ● Các bài kiểm tra do AI tạo sinh phải được kiểm tra dựa trên các thông số kỹ thuật và tiêu chí chấp nhận.
- ● Không được thực hiện đánh giá lỗ hổng bảo mật trong môi trường sản xuất mà không được phép.
- ● Dữ liệu kiểm tra mặt nạ có chứa thông tin cá nhân.
Chúng tôi tập trung vào các vấn đề cụ thể về đảm bảo chất lượng và QA. Có ba nguyên tắc cơ bản phổ biến trong ngành: không chuyển thông tin cá nhân hoặc thông tin hợp đồng trực tiếp cho AI, không gửi đầu ra trực tiếp ra bên ngoài và đảm bảo rằng các hoạt động được người phụ trách xem xét.
Các bài viết chi tiết liên quan đến đảm bảo chất lượng và QA
20 lời nhắc ChatGPT có thể được sử dụng trong đảm bảo chất lượng và QA | Bộ sưu tập các mẫu sao chép và dán tức thì (phiên bản 2026)
Chúng tôi đã lựa chọn cẩn thận 20 lời nhắc ChatGPT có thể được sử dụng ngay trong trường QA, từ lập kế hoạch kiểm thử, tạo trường hợp kiểm thử, định dạng báo cáo lỗi và soạn thảo tập lệnh tự động hóa. Một bộ sưu tập thiết thực dành cho các nhóm đảm bảo chất lượng, tất cả đều ở định dạng mẫu có thể sao chép và dán cùng với các mẹo để áp dụng vào hoạt động.
Ngày 7 tháng 6 năm 2026
[Mới nhất năm 2026] 5 so sánh công cụ QA AI - Xếp hạng thực tế được lựa chọn bởi ứng dụng
So sánh năm công cụ AI có hiệu quả cho từng vấn đề trong lĩnh vực QA: thử nghiệm tự phục hồi, hồi quy trực quan và tự động hóa E2E. Ngoài các phương pháp định giá và lựa chọn, nó còn đề cập đến các kiểu lỗi triển khai phổ biến, vì vậy các nhóm lo lắng về thời gian thử nghiệm có thể quyết định nên thử kiểu nào tiếp theo. Nó cũng có thể được sử dụng để xem xét các môi trường đã cài đặt.
Ngày 7 tháng 6 năm 2026
Nâng cao hiệu quả hoạt động QA với AI | Các bước thực hiện và cạm bẫy để lấy lại 10 giờ mỗi tháng (ấn bản năm 2026)
Hướng dẫn sử dụng AI để giúp nhân viên QA lấy lại 10 giờ mỗi tháng trong bốn lĩnh vực: tự động hóa kiểm tra, kiểm tra hồi quy, tạo báo cáo lỗi và giảm thời gian đánh giá, bao gồm các bước triển khai. Tôi cũng đã liệt kê những cạm bẫy mà những người tiền nhiệm của tôi đã rơi vào. Một cấu trúc thực tế cho phép ngay cả các nhóm QA mới triển khai AI hiểu được nên bắt đầu từ đâu.
Ngày 7 tháng 6 năm 2026
JGLUE là gì? 5 nhiệm vụ và phương pháp đọc để đo khả năng AI của Nhật Bản (ấn bản 2026)
JGLUE là một tiêu chuẩn công khai miễn phí nhằm đo lường sự hiểu biết về AI của Nhật Bản. Chúng tôi đã sắp xếp nội dung của 5 nhiệm vụ MARC-ja, JSTS, JNLI, JSQuAD và JCommonsenseQA, cách đọc điểm chính xác, khi nào chúng có thể và không thể sử dụng khi chọn LLM thương mại và quy trình cho một bài kiểm tra đơn giản được thực hiện với 30 tài liệu của công ty mà không sử dụng thuật ngữ kỹ thuật.
Ngày 29 tháng 7 năm 2026
AI có thể làm gì trong phát triển trò chơi? 19 Công Dụng Thực Tế (Phiên bản 2026)
AI trong phát triển trò chơi đã được coi là một công cụ tiết kiệm thời gian cho từng quy trình, thay vì một công cụ kỳ diệu tự động tạo ra toàn bộ trò chơi. Có bốn lĩnh vực mà chúng tôi đang thấy lợi ích thực sự: hỗ trợ mã, nội dung nguyên mẫu, QA và bản địa hóa. Chúng tôi đã thu hẹp nó xuống còn 19 mục đích sử dụng thực sự được sử dụng trong hiện trường và sắp xếp chúng cho phù hợp.
Ngày 16 tháng 6 năm 2026
Câu hỏi thường gặp
Hỏi. Có thể tiết kiệm bao nhiêu thời gian mỗi tháng bằng cách sử dụng AI trong đảm bảo chất lượng/QA?
Câu hỏi: Công cụ AI nào phù hợp để đảm bảo chất lượng/QA?
Hỏi. Tôi nên thiết kế lời nhắc đảm bảo chất lượng/QA như thế nào?
Hỏi. Tôi nên cẩn thận điều gì khi sử dụng AI để đảm bảo chất lượng/QA?
Tư vấn miễn phí về việc sử dụng AI để đảm bảo chất lượng và QA
ban biên tập của chúng tôi sẽ cung cấp lời khuyên miễn phí từ quan điểm trung lập về cách chọn công cụ phù hợp với công việc đảm bảo chất lượng và QA của bạn, cách sử dụng chúng đúng cách và cách tiến hành triển khai nội bộ.
Phí tư vấn/phí giới thiệu 0 yên Nhật Thường trả lời trong vòng 1 ngày làm việc
Tại sao không xem xét việc sử dụng AI trong các ngành nghề khác?
Chúng tôi đã xuất bản hướng dẫn thực hành cho 25 ngành nghề.
