从社交媒体到技术世界，ChatGPT成为时代流行语。ChatGPT的潜力众所周知，经过半年来的验证，它对文案、销售、运营、开发、测试都有很大的帮助。

ChatGPT凭借处理自然语言命令的能力，允许用户以自然方式书写，这与需要结构和关键短语知识的任何模板类型的模型不同。因此，使用ChatGPT可以让测试团队简化任务，例如创建测试自动化脚本、定义类或函数，以及为自动化测试生成正面和负面测试用例。

除此之外，ChatGPT还可用于处理其他低代码测试任务，例如：  

补充不同编程语言、框架和库（如 Cypress 或 Cucumber）上的行为驱动开发； 

ChatGPT 可以使用页面对象模型来升级应用程序结构或元素定位器中的任何更改的代码；它可以将代码与测试用例分开，提高测试脚本生成的可维护性部分。

ChatGPT可以有效提高QA的速度，提高QA的速度可帮助组织在保持质量的同时更快地交付产品和服务。通过加快QA流程，公司可以在开发早期发现并解决问题，防止延误产生高昂的代价并降低最终产品出现缺陷的风险。这将帮助企业在当今快节奏的市场中保持竞争力，满足客户需求，并提高整体生产力。从简化操作流程到增进测试效率。那么问题来了，两者之间如何结合？

ChatGPT和测试结合的几种方式

API测试：ChatGPT可以部署用于生成像Postman这样的框架，或者创建测试脚本以使用流行语言（如 NodeJS、Java、Python等）处理API 。

单元测试：对于需要为编写测试用例生成语法的前端项目，可以在前端集成ChatGPT，以处理Javascript、Python、Swift等语言。

移动测试：ChatGPT甚至可以用于编写Appium等主要测试框架的测试脚本，进一步用于测试基于Swift、Java等的应用程序。  

集成测试：ChatGPT 可用于协助 Selenium 等工具创建测试脚本，这些脚本可以支持集成测试，同时支持HTML、CSS等。

端到端测试：对于端到端测试，QA团队可以共同为Puppeteer或Selenium等框架生成测试脚本，以创建有效的场景。

ChatGPT及其在软件测试中的局限性

为软件测试实施ChatGPT可能会展示或涉及各种差异。因此，完全依赖ChatGPT来自动化测试和测试用例生成可能会导致性能问题。在使用ChatGPT进行软件测试时可能遇到的一些最重要的限制包括：

有限的测试用例生成  

在测试用例生成方面，提供给系统的输入起着非常重要的作用。系统或操作的输出完全取决于输入，如果不相关或不全面，可能会影响质量。由于ChatGPT是一种AI工具，它无法处理需要更多批判性理解的边缘案例，例如：用户验收测试及其挑战。  

理解的挑战  

ChatGPT无法理解代码。如果对代码的了解有限，任何测试人员或工具都很难找到所有潜在的问题或缺陷。ChatGPT也不了解代码结构，所以只能在开发单元测试阶段提出建议，将实施和评估的任务留给用户。ChatGPT也无法识别上下文或者目的，这可能导致生成不准确的响应。

领域知识欠缺

尽管ChatGPT已经接受了大量信息的训练，但在涉及某些领域时，它仍然包含有限的专业知识。因此，ChatGPT 并不总是能够对测试场景提供最准确的响应。   

ChatGPT、软件测试和协作

总而言之，使用 ChatGPT 作为低代码测试工具可以简化更新和修复代码的整个任务。这可能涉及可以更改先前创建的代码以修复任何错误的命令，或者借助该工具的对话模型对代码进行任何精确更改的命令。

此外，使用ChatGPT可以重新定义软件测试的整个任务，提供许多显着的好处。其中包括重复任务的自动化，以消除测试代码中出现人为错误的可能性。此外，有效使用ChatGPT进行软件测试可以提高测试执行速度，从而加快整个过程。

最重要的是，ChatGPT作为一种人工智能对话工具，可以最大限度地减少或取消手动测试的要求，鼓励任何有经验的 软件 测试公司专注于其他复杂问题或其他重要任务。更重要的是，ChatGPT必须通过其最新版本和更新提供的准确性和一致性可以使整个测试任务更加顺利。