testRigor
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工具介绍:AI驱动的测试自动化，纯英文编写，无需代码；端到端覆盖网页、移动端、桌面与大型机，跨平台，减少脚本维护成本负担。
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收录时间:2025-10-28
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工具信息
什么是 testRigor AI
testRigor AI 是一款以人工智能为核心的测试自动化平台，面向复杂的端到端测试场景，强调以接近自然语言的方式编写与维护测试用例。它将高层次的业务意图自动翻译为可执行的具体步骤，减少对脚本与选择器的依赖，从而显著降低团队的技术门槛与维护成本。平台支持 Web、移动应用、桌面程序以及大型机等多种环境，适用于功能测试、回归测试、冒烟测试、跨浏览器与跨设备兼容性验证等关键质量环节。凭借智能元素定位与自愈机制，testRigor AI 能在界面或结构变化时自动适配选择器，提升用例稳定性；并通过数据驱动、并行执行与可视化报告，融入持续集成/持续交付流程，加快回归节奏。它还提供无代码编辑体验、可复用步骤与断言、环境与变量管理、权限与版本控制，帮助团队在复杂业务和多端协同场景下实现高效、可读、可追溯的测试自动化。
testRigor AI主要功能
- 无代码自然语言建模：以接近自然语言的语句描述用户行为与断言，降低学习成本，提升用例可读性与共享性。
- 跨平台端到端覆盖：支持 Web、移动、桌面与大型机等环境，贯通多系统联动流程，适配真实业务路径。
- AI 智能定位与自愈：基于语义与上下文的元素识别，在页面结构或属性变化时自动调整定位，显著减少维护。
- 数据驱动与可复用组件：支持参数化、环境变量与可复用步骤库，便于规模化构建与管理回归套件。
- 并行执行与跨浏览器/设备：灵活配置并发策略，覆盖多浏览器与多设备，加速回归执行。
- 可观测性与报告：提供执行日志、截图/视频与失败快照，快速定位问题，提升调试效率。
- 流程与集成：可融入持续集成/持续交付流水线，支持触发规则、结果回传与质量门禁。
- 治理与协作：权限控制、版本管理与审阅流程，助力多团队协作与规范化治理。
testRigor AI适用人群
适合希望以更低门槛推进测试自动化的团队，包括功能测试工程师、自动化测试工程师、业务测试与产品人员、开发与质量共担团队、DevOps 团队，以及需要覆盖 Web/移动/桌面/大型机等复杂异构系统的企业级项目。在高频发布、跨系统联动与回归压力大的场景中，能够有效缩短测试周期并提升稳定性。
testRigor AI使用步骤
- 创建账号与项目：配置被测环境与访问方式（如目标网址、应用包、桌面客户端或大型机连接方式）。
- 设置执行目标：选择浏览器/设备矩阵，准备测试数据、账户与环境变量。
- 编写用例：以自然语言描述业务流程与断言，沉淀为可复用步骤与统一命名规范。
- 配置策略：设置并发度、重试与超时规则，定义触发条件与通知策略。
- 运行与调试：本地或云端执行，查看日志、截图/视频与失败快照，快速定位与修复。
- 集成流水线：将回归套件接入持续集成/持续交付流程，设定质量门禁与结果回传。
- 维护与治理：利用自愈建议审阅变更，优化易碎用例，持续扩充步骤库与数据模型。
testRigor AI行业案例
电商与零售：覆盖登录、搜索、购物车、下单与支付的端到端流程，并行验证多浏览器与设备的兼容性。金融与保险：将前端与大型机后台处理串联校验，验证账务、批处理与报表准确性。SaaS 与企业级应用：多租户、权限与工作流回归测试，保障频繁迭代稳定性。移动互联网：应用升级后的关键路径验证与不同系统版本的适配。制造/供应链/ERP：桌面客户端与 Web 门户协同流程验证，确保跨系统数据一致性。
testRigor AI收费模式
该类企业测试自动化平台通常采用订阅制，按使用规模与能力分层，如并发执行数、项目/用例规模、集成功能与技术支持等级等。团队版与企业版常见，亦可根据安全、合规与交付要求定制方案。若需试用或概念验证、详细报价与功能清单，建议以官方网站的最新信息为准，并联系销售获取评估支持。
testRigor AI优点和缺点
优点：
- 以自然语言构建用例，显著降低学习与维护成本，提升可读性与协作效率。
- 覆盖 Web/移动/桌面/大型机的端到端场景，适配真实业务流程。
- AI 智能定位与自愈机制，减少因界面变更带来的脚本碎裂与维护量。
- 支持并行与流水线集成，缩短回归周期，提升发布效率与质量稳定性。
- 可复用步骤与数据驱动，利于规模化治理与持续演进。
缺点：
- 自然语言存在歧义风险，需要团队建立统一语法与命名规范。
- 极端复杂或非标准控件场景，可能需要定制扩展或配合部分手工验证。
- 对本地化指令与多语言支持程度受限时，可能影响编写体验。
- 订阅与并发资源成本需纳入长期预算，需评估投入产出比。
- 在高安全内网或大型机环境落地，可能需要额外的网络与权限配置。
testRigor AI热门问题
需要会编程才能使用吗？
不需要。平台以自然语言编写为主，配合参数化与步骤复用即可覆盖大多数场景；对极端复杂流程可通过配置与集成做扩展。
支持哪些平台与设备？
面向 Web、移动、桌面与大型机等多种环境，适用于跨系统的端到端业务流程验证与兼容性测试。
如何提升用例的稳定性？
借助 AI 元素定位与自愈机制，在界面结构变更时自动调整定位策略；同时建议建立统一命名、数据与步骤库规范。
能否做数据驱动测试？
支持参数化与环境变量管理，可为同一流程覆盖多数据集与多环境，提高回归覆盖面。
如何接入持续集成/持续交付流程？
可通过流水线任务触发执行、配置质量门禁与结果回传，将关键回归套件纳入每次构建或合并请求。
与传统脚本化工具相比有何差异？
重点在于无代码与自然语言建模、智能定位与自愈，维护成本更低；但在底层高度定制控制方面可能不如脚本框架灵活，需要平衡选择。