IA en Pruebas de API: Cómo Probar Más Rápido Con ChatGPT

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Esta charla discute el uso de la IA en las pruebas de API y proporciona una estrategia paso a paso para incorporar la inteligencia artificial con chat.dpt. Enfatiza la importancia de analizar la documentación y crear casos de prueba utilizando herramientas como Swagger y Cypress. La charla también aborda el papel de la participación humana en las pruebas, el equilibrio entre el trabajo manual y la asistencia de la IA, y la necesidad de validar las pruebas generadas por la IA. En general, la IA puede acelerar significativamente el proceso de prueba, pero el análisis y la vigilancia humana siguen siendo necesarios para obtener resultados precisos.

From Author:

Comienza a usar la IA a pleno rendimiento. Genera escenarios, escribe pruebas y crea datos de prueba más rápido con ChatGPT. La demostración se proporcionará a través de la herramienta Cypress.

This talk has been presented at TestJS Summit 2023, check out the latest edition of this JavaScript Conference.

FAQ

La intersección entre la inteligencia artificial y las pruebas de API se refiere al uso de tecnologías de IA para automatizar y optimizar las pruebas de APIs, facilitando tareas repetitivas y mejorando la eficiencia del proceso de pruebas.

La inteligencia artificial puede mejorar las pruebas de API al automatizar tareas repetitivas y monótonas, permitiendo delegar el trabajo pesado a la IA y enfocarse en aspectos más complejos y críticos de las pruebas.

La estrategia de testing de API que propone Olga incluye verificar primero las especificaciones para asegurar que los endpoints estén correctamente nombrados y representen el modelo adecuado. Luego, se realiza el testing propiamente dicho, que incluye verificar códigos de estado, la carga útil, las cabeceras de respuesta y el rendimiento básico.

Olga utiliza herramientas como chatGPT en su versión 3.5 y 4.0, Swagger para la documentación, y Cypress para escribir escenarios de prueba, tanto para REST como para GraphQL.

Es importante no utilizar datos sensibles en las pruebas para proteger la información confidencial de los usuarios y evitar riesgos de seguridad, asegurando que las pruebas sean seguras y no comprometan datos importantes.

La versión 3.5 de chatGPT es gratuita pero limitada solo a texto y con información desactualizada desde enero de 2022. La versión 4.0, aunque requiere pago para desbloquear características premium, admite varios formatos de archivos y tiene actualizaciones más recientes, la última en abril de 2023.

La IA ayuda a generar rápidamente casos de prueba y a automatizarlos, facilitando la creación de pruebas detalladas y estructuradas que pueden ser integradas en marcos de prueba como Cypress, lo que ahorra tiempo significativo en el proceso de desarrollo.

Olga sugiere comenzar con la versión gratuita de la herramienta para familiarizarse con su uso y, a medida que se gane experiencia, considerar versiones pagas que ofrecen más características y soporte para varios formatos de archivo.

Olga Trofimova
Olga Trofimova
26 min
07 Dec, 2023

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Video Transcription

1. Introducción a la IA y las pruebas de API

Short description:

¡Hola a todos! Hoy, compartiré una estrategia paso a paso para las pruebas de API y discutiré cómo incorporar la inteligencia artificial con chat.dpt puede elevar su proceso de pruebas. Vamos a adentrarnos en el corazón del asunto. La API es una capa importante en la aplicación, y el chat puede ayudarnos a delegar el trabajo monótono a la IA. Me uní a Spleeky como el único QA y tuve que empezar todo desde cero. El chat era una herramienta popular, así que decidí experimentar y probarlo. Vamos a centrarnos en las versiones 3.5 y 4.2.0, ya que tienen sus pros y contras.

Hola a todos, y gracias por acompañarme hoy. Mi nombre es Olga, y me siento honrada de ser su guía en la intersección entre la inteligencia artificial y las pruebas de API. Así que creo que aprenderán nuevos tips y enfoques hoy.

Hoy, compartiré con ustedes una estrategia para las pruebas de API, paso a paso, y discutiré por qué incorporar la inteligencia artificial, particularmente con chat.dpt, puede elevar su proceso de pruebas a un nuevo nivel. Así que en los ejemplos de hoy, aprenderemos y veremos cómo usar el chat para REST API y GraphQL.

Pero primero, un poco sobre mí. Mi posición actual es gerente de QA en Spleeky. Durante la mayor parte de mi vida, trabajé con automatización, construí procesos desde cero y probé diferentes marcos de pruebas. También, soy una gran fanática de la mejora de vida. Me encanta escalar montañas y así sucesivamente. Por ejemplo, el mes pasado escalé a una altura de 3,000 metros en los Alpes. Pero en el trabajo, me encanta facilitar, no complicar. Así que ahora vamos a adentrarnos en el corazón del asunto.

La API es una de las capas importantes en la aplicación. Es muy fácil entender por qué. Es importante cubrir. Si echamos un vistazo a mis pirámides de conspiración, aquí las pruebas de API se establecen en el nivel de integración, que se supone que es el segundo lote de nuestras pruebas. Entonces, ¿cómo puede el chat ayudarnos en esta etapa? El punto principal es que podemos delegar el trabajo monótono y repetitivo a la IA. Permítanme ilustrar cómo solían ser las cosas en mi empresa. Me uní a Spleeky este verano, y yo era el único QA en el proyecto. El equipo probaba las características por su cuenta, pero no había procesos de QA o QC ni documentación de pruebas, así que tuve que empezar todo desde cero. Teníamos pruebas unitarias, pero también necesitábamos pruebas de extremo a extremo y cubrir los puntos finales con pruebas de API. En ese momento, teníamos 30 puntos finales en REST y 20 en GraphQL. Cuando empiezas desde cero, generalmente estás presionado por el tiempo. Y estaba buscando una herramienta popular y conveniente para impulsar mi trabajo. El chat estaba en boca de todos, así que decidí experimentar y probarlo para averiguar si valía la pena o no. Y el chat tiene dos versiones, 3.5 y 4, pero también lanzaron la versión 4.2.0, pero hoy nos centraremos solo en las dos primeras. Por supuesto, todas estas tienen sus pros y contras. La versión 3.5 es gratuita, pero solo toma texto. Las noticias cometen errores.

2. Estrategia de Pruebas y Análisis de Documentación

Short description:

La última actualización fue en enero de 2022, y la versión 4.0 requiere pago por características premium. Sin embargo, admite varios formatos de archivo y puede generar imágenes. La estrategia de pruebas implica verificar las especificaciones y realizar varios pasos, como verificar los códigos de estado, la carga útil, las cabeceras y el rendimiento básico. La práctica comienza con el análisis de la documentación utilizando pasos específicos.

Y la última actualización fue en enero de 2022, lo que significa que no tiene acceso a la información más reciente. Y en cuanto a la versión 4.0, para desbloquear las características premium, necesitas pagar por ellas. Esa es la mala noticia.

Pero no solo toma texto, sino otros formatos de archivos como PDFs, tablas, imágenes, audio, videos y archivos. Además, puede generar imágenes por sí mismo. Y en cuanto a la actualización del conocimiento, la última vez fue en abril de 2023. Eso significa que esta versión es más relevante.

Ahora voy a entrar en la estrategia de testing. La estrategia de testing consta de dos pasos. En primer lugar, necesitamos verificar las especificaciones. Siempre necesitamos empezar desde este paso. Esto también es importante para asegurarnos de que los endpoints están nombrados correctamente, que los recursos y sus tipos representan el modelo correcto y que no hay falta de funcionalidad duplicada.

Luego viene el testing en sí. En cuanto al testing, se puede desglosar en varios pasos. En primer lugar, es necesario comprobar la actualidad del código de estado. Cuando envías, por ejemplo, una solicitud de post y creas un nuevo ítem, deberías obtener un código de estado 201. Si enviamos una solicitud que está prohibida, esperamos un código de estado 403. Luego verifica la carga útil. Comprueba que los nombres, tipos y campos del JSON del cuerpo son correctos. No olvides las solicitudes con una respuesta de error. La tercera cosa que necesitas es comprobar las cabeceras de la respuesta. Las cabeceras son críticas porque afectan la seguridad y el rendimiento. El último paso que necesitas hacer es comprobar el rendimiento básico. En caso de que la operación haya sido un éxito pero haya tardado mucho tiempo, la prueba aún se considera fallida.

Ahora, es hora de la práctica. Antes de empezar, por favor ten en cuenta que no es seguro compartir datos sensibles. Siempre bórralos. Empecemos con la primera etapa, la documentación. Así que crea un prompt y pídele al chat que analice la documentación. Para este propósito, podemos usar varios pasos.

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