摘要
本申请公开了一种测试场景推荐方法、装置及设备,该方法包括:首先获取待测试的目标应用名称、构建信息、未覆盖类名称以及未覆盖代码行内容。然后根据获取到的数据,解析代码覆盖率报告;并将其中包含的未覆盖代码行转换为自然语言描述。接着将自然语言描述结合提示指令,输入至预设的AI模型,得到大语言模型输出的三类测试场景;其中,三类测试场景包括有效场景、边界场景、异常场景;再将三类测试场景转换为标准化测试用例模板,并将转换后的测试场景进行推荐。从而通过整合代码覆盖率分析技术与AI模型智能推理能力,实现了未覆盖代码的智能测试场景推荐,进而降低了测试人员对开发人员的依赖,提升测试效率与覆盖率,达到理想的测试效果。
技术关键词
测试场景
代码覆盖率报告
自然语言
人工智能AI模型
动态插桩技术
推荐方法
指令
代码覆盖率分析
抽象语法树
大语言模型
解析单元
智能推理
可读存储介质
终端设备
处理器
推荐装置
存储器
模板
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知识图谱管理
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语言模型训练方法
大语言模型
构建知识图谱
文本
生成训练数据
模拟测试方法
服务端
UDP通信协议
测试场景
路径规划方法