Kunstmatige Intelligentie (KI) kan het proces van het genereren, optimaliseren en onderhouden van CSS-selectors en XPath-expressies voor webautomatisering aanzienlijk verbeteren. Hier zijn verschillende manieren waarop KI in deze context kan helpen:
-
Automatische Selector Generatie Slimme Selector Generatie: KI kan de structuur van de webpagina analyseren en robuustere en efficiëntere selectors genereren die minder snel breken bij kleine wijzigingen in de DOM. Contextbewuste Selectors: KI kan de context waarin elementen worden gebruikt in overweging nemen, selectors genereren die elementen uniek identificeren op basis van hun omgeving, broers en zussen, of gebruikspatronen.
-
Selector Optimalisatie KI kan selectors verfijnen en optimaliseren om complexiteit te verminderen en prestaties te verbeteren. Het kan patronen identificeren en selectors voorstellen die beter bestand zijn tegen veranderingen in de structuur van de webpagina.
-
Dynamische Elementafhandeling KI kan leren van historische gegevens en selectors aanpassen om dynamische elementen te verwerken die vaak veranderen, zoals door gebruikers gegenereerde inhoud of elementen die asynchroon laden. Voorspellende Aanpassingen: KI kan veranderingen in de DOM voorspellen en selectors proactief aanpassen om de robuustheid van de tests te waarborgen.
-
Foutdetectie en Correctie KI kan onstabiele of gebroken selectors die testfouten veroorzaken detecteren en correcties voorstellen. Zelfherstellende Tests: KI kan zelfherstellende mechanismen implementeren die automatisch gebroken selectors tijdens de testuitvoering repareren, waardoor handmatige onderhoudsinspanningen worden verminderd. Als een selector tijdens de testuitvoering faalt, kan een door KI aangedreven tool de fout identificeren, een alternatieve selector vinden en het testscript on the fly bijwerken.
-
Visueel en Semantisch Begrip Visuele Herkenning: KI kan computervisie gebruiken om elementen te identificeren op basis van hun uiterlijk in plaats van hun HTML-attributen, wat nuttig kan zijn voor elementen die moeilijk te selecteren zijn met traditionele methoden. Semantische Analyse: KI kan het doel en de betekenis van elementen begrijpen, wat een meer intuïtieve en mensachtige interactie met de webpagina mogelijk maakt.
-
KI-aangedreven Recorders Verbeterde Opname: KI-verbeterde recorders kunnen niet alleen interacties vastleggen, maar ook de context analyseren en effectievere selectors voorstellen. Natuurlijke Taalverwerking (NLP): KI kan testers toestaan acties in natuurlijke taal te beschrijven, die de tool vervolgens vertaalt in testscripts met geschikte selectors.