LambdaTest推出人工智能（AI）驅動分析工具，增強測試自動化見解和績效
前言：
LambdaTest推出全新人工智能（AI）驅動分析工具，助品質保證（QA）團隊加深見解、加快問題解決，並提高軟件品質和績效
2024年8月7日--領先雲端統一測試平台LambdaTest宣佈推出創新分析功能，使品質保證（QA）團隊能夠獲得更深入的見解和增強對測試自動化的控制權。新功能利用人工智能（AI）和機器學習（ML）來優化軟件品質和績效。
LambdaTest聯合創辦人兼產品主管Mayank Bhola表示：「我們很高興能將這些尖端分析工具引入我們的平台。」「我們的目標是為品質保證（QA）團隊提供必要的見解，以快速識別和解決問題，確保提高軟件品質和績效。這些功能將徹底改變使用者處理測試自動化的方式。」
主要功能包括：
人工智能副駕儀表板（AI Copilot Dashboard）透過允許用戶使用自然語言查詢輕鬆與數據互動，並獲得可操作的見解來簡化數據分析。該工具可提供預測性分析和智能建議，幫助團隊有效率地作出由數據驅動的決策。
採用人工智能（AI）支援的不穩測試分析（Flaky Test Analytics）分享測試套件行為的寶貴見解，使團隊能夠縮短測試執行時間並大幅提高軟件品質，並縮短發佈週期時間。團隊可根據其影響識別和按優先順序排列不穩測試，從而優化調試工作、加速測試週期，並提高測試可靠性。
LambdaTest的指令碼紀錄分析（Command Logs Analytics）可提供測試執行的詳細見解，使品質保證（QA）團隊能夠精確地找出問題並優化測試指令碼，而無需過時元素。透過分析指令碼層級資料，使用者可以識別效能瓶頸、有效地排解測試失敗，並主動解決每個工作階段執行的潛在問題。
測試個案見解（Test Case Insights）可簡化測試階段作業的每個步驟在LambdaTest上執行測試自動化的分析。這些見解有助於分析測試個案健康狀況，顯示成功與失敗率，並按組分析測試個案以識別經常失敗的測試。
帶有HyperExecute的Allure測試洞察（Allure Test Insights）提供使用Allure報告對測試執行結果的時間序列分析。使用者可以追蹤測試狀態、持續時間和套件詳細資訊、評估套件健康狀態、分析測試狀態比率，亦可使用多個自訂過濾器選項評估測試套件的平均測試持續時間。
全球所有LambdaTest使用者都可以使用這些功能，以解決常見的測試自動化挑戰，並提供對測試案例和執行趨勢的詳細見解。
如需有關LambdaTest最新功能的更多資訊，並開始利用這些強大的分析工具，請造訪https://www.lambdatest.com/。
關於LambdaTest
LambdaTest是一個智慧且全通道的企業執行環境，可透過即時測試協調（Just in Time Test Orchestration，英文簡稱「JITTO」）協助企業大幅縮短產品上市時間，確保能發佈合格的產品並加速數碼轉型。超過130個國家/地區的10,000多名企業客戶和超過200萬用戶依賴LambdaTest。
•「瀏覽器和應用程式測試雲端」（Browser & App Testing Cloud）協助用戶在3000多個不同的瀏覽器，實際裝置和操作系統環境中，手動和自動化測試Web和移動應用程式。
•HyperExecute可讓客戶在雲端中以高速執行和編排測試網格，針對任何架構和語言，從而縮短質量測試時間並協助更快速的軟件開發。
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