基于Fuzzing和ChatGPT结合的AI自动化测试实践
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有赞技术
有赞目前，结合insight接口自动化平台、horizons用例管理平台、引流回放平台、页面比对工具、数据工厂等，在研发全流程中，已经沉淀了对应的质量保障的实践经验，并在逐渐的进化中。 在AI能力大幅进步的背景下，笔者尝试将业务场景给到ChatGPT，进行了文本用例生成的测试，观察到其输出测试用例的逻辑和测试人员编写用例的逻辑有较大的相似之处。在对ChatGPT的输出结果进行简单的调整和修改后，就可以用于业务测试中了。笔者发现AI设计的测试用例场景既能包括正向场景，也能包括逆向的异常场景，并能较为准确的给出测试用例描述和预期结果。在自动化测试中，测试工程师需要花费较多的时间去设计、实现和维护用例，对于该场景，我们是否可以应用ChatGPT的内容生成能力，来提升自动化测试脚本的编写效率呢？如果结合Fuzzing的测试思路，借助大量的生成用例来执行是否能挖掘潜在的代码问题呢？下面将介绍目前在做的基于Fuzzing（模糊测试）和ChatGPT结合的探索实践。
