testRigor

什麼是 testRigor AI

testRigor AI 是一款以人工智慧為核心的自動化測試工具，主打以自然語言撰寫端對端測試，讓測試人員與產品團隊能以貼近日常描述的英文句子，直接定義使用者操作流程與預期結果。相較於傳統依賴程式碼或脆弱定位器的做法，testRigor AI 透過語意理解與智慧化元素辨識，將高階意圖轉譯為可穩定執行的具體測試步驟，並支援 Web、行動裝置、桌面與大型主機等多種平台情境，協助團隊在跨系統、跨瀏覽器與跨裝置的真實環境中驗證關鍵流程。其核心價值在於降低自動化門檻、縮短腳本維護成本、提升回歸測試速度，讓測試與研發可以更早且更頻繁地獲得可靠的品質回饋。對於需要覆蓋複雜用戶旅程（如註冊、登入、搜尋、下單、通知與報表）的企業而言，testRigor AI 能以更直觀的方式打造高可讀、易協作且可重複使用的自動化資產，進一步強化 CI/CD 的品質保障與交付效率。

testRigor AI 主要功能

• 自然語言測試：以接近人類語句的英文描述測試步驟與斷言，降低撰寫與閱讀成本。
• AI 指令轉譯：將高階意圖自動轉為可執行的操作序列，涵蓋點擊、輸入、等待、比對與檔案處理等動作。
• 跨平台端對端：同時支援 Web、行動裝置、桌面應用與大型主機情境，覆蓋多層系統整合流程。
• 智慧元素定位：以語意與多訊號策略定位 UI 元素，降低因版面或屬性變動造成的測試脆弱度。
• 資料驅動測試：以多筆測資或外部資料源驅動情境，擴大覆蓋、提升邊界情況驗證能力。
• 平行與大規模執行：支援批次與平行執行，縮短回饋時間，適合頻繁回歸測試。
• 結果分析與報表：提供清晰的步驟記錄、截圖與錯誤訊息，輔助快速定位根因。
• CI/CD 整合：可融入既有的版本控制與管線工具，於提交或部署階段自動驗證。
• 權限與協作：團隊成員可共同撰寫、審閱與維護測試，建立可閱讀的測試規格。
• 環境與變數管理：支援多環境切換與機密變數控管，提升測試一致性與安全性。

testRigor AI 適用人群

testRigor AI 特別適合需要快速擴張自動化覆蓋率、又希望降低維護成本的團隊，包括軟體測試工程師、QA 團隊、SDET、產品經理、業務與支援人員等；對於不熟程式語言、但需參與驗收與情境設計的跨部門成員亦相當友善。無論是 SaaS、新創團隊希望加速迭代，或大型企業欲強化端對端品質管控（如電商、金融、電信、醫療、製造、政府與公共服務），皆能透過自然語言測試將需求、規格與驗證緊密連結，讓品質活動更早納入開發流程。

testRigor AI 使用步驟

1. 建立專案與目標環境：設定測試的目標系統、測試環境、帳號與必要的機密參數。
2. 定義測試範圍：以使用者旅程為核心，盤點關鍵路徑、例外情境與商業規則。
3. 撰寫自然語言腳本：用英文敘述操作與斷言（如「登入」、「搜尋商品並加入購物車」、「驗證金額與狀態」）。
4. 管理測資與變數：為不同情境指定帳號、輸入值與環境參數，建立資料驅動測試。
5. 執行與平行化：選擇瀏覽器/裝置組合與批次策略，啟動單次或排程執行。
6. 分析結果與除錯：檢視步驟記錄、截圖與錯誤細節，修正腳本語句或調整等待與條件。
7. 整合 CI/CD：將測試掛入版本控制與管線，在提交或部署階段自動觸發並回報。
8. 持續維護與優化：隨產品變更更新測試，將可重用片段抽象化，降低長期維護成本。

testRigor AI 行業案例

在電商領域，可以 testRigor AI 建立從搜尋商品、比較規格、加入購物車、優惠計算到結帳與通知的完整端對端流程，於促銷高峰前快速回歸。金融服務可覆蓋多因子驗證、轉帳限額與對帳報表比對，確保合規與風險控制。SaaS 產品能以自然語言描述新手上線、權限設定、計費與發票產出，搭配多租戶與多環境驗證。醫療與保險則可驗證掛號與理賠申請的跨系統流程，並對敏感資料操作施以嚴格斷言。製造與供應鏈可測試訂單同步、庫存更新與出貨追蹤，確保系統整合的穩定性。

testRigor AI 收費模式

testRigor AI 通常提供依功能與規模分級的訂閱方案，企業可依專案數量、執行資源與協作需求彈性選擇，並可與銷售團隊討論客製化與安全合規需求。是否提供免費版或試用、以及各層級功能差異，建議以官方公告與最新方案頁面為準。

testRigor AI 優點與缺點

testRigor AI 熱門問題

• 問：testRigor AI 是否支援行動裝置與桌面應用？

  答：是。其設計目標之一為跨平台端對端測試，涵蓋 Web、行動裝置與桌面應用情境，亦可延伸至大型主機流程。

• 問：若系統 UI 經常變動，測試是否容易壞掉？

  答：工具以語意導向與多訊號定位降低脆弱度，並透過步驟記錄與錯誤細節協助快速修復；仍建議以可重用片段與良好命名提升穩定性。

• 問：必須會寫程式才能使用嗎？

  答：不必。testRigor AI 以自然語言描述為主，適合非程式背景成員參與；進階情境則可結合資料驅動與條件設計。

• 問：能否整合既有的 CI/CD 管線與版本控制？

  答：可以。常見做法是在提交、佈署前後自動觸發測試，並回傳結果以做為品質關卡。

• 問：是否可用於回歸測試與跨瀏覽器驗證？

  答：可在多環境與多瀏覽器上平行執行，加速回歸並確保一致的使用者體驗。

• 問：如何提升腳本的可維護性？

  答：以使用者旅程為單位撰寫高可讀語句，抽取重複步驟為可重用片段，搭配資料驅動與環境變數管理，可顯著降低長期維護成本。