Meistere Prompt Engineering: KI-gestützte Effizienz beim Software-Testing
Stell dir vor, du könntest die Zeit zur Erstellung von Testfällen um 98% reduzieren und gleichzeitig die Testabdeckung verbessern. Klingt nach Science-Fiction, ist aber die Realität dessen, was Prompting für Tester erreichen kann. Software-Testing hat sich dank KI-Tools wie ChatGPT stark verändert. Sie können Testfälle generieren, Testdaten erstellen und dir sogar helfen, diese nervigen Bugs zu finden. Allerdings nur, wenn du weißt, wie du sie richtig ansprichst. Der Erfolg deines QA-Teams hängt zunehmend von der Fähigkeit ab, effektive Prompts zu erstellen. In diesem Artikel erklären wir dir das Wie.
KI-Tools wie ChatGPT sind starke Unterstützer im modernen Software-Testing. Sie bieten Hilfe bei verschiedenen Testaktivitäten, die wir nacheinander durchgehen werden. Du kannst sie dir als spezialisierten Testpartner vorstellen. Ein Partner mit außergewöhnlichem Wissen und der Fähigkeit, Inhalte auf Abruf zu generieren.
Wenn ChatGPT richtig in deinen Testworkflow integriert wird, hilft es bei:
Testfall-Generierung: Du kannst umfangreiche Testfälle basierend auf Anforderungen generieren. Du musst diese Anforderung nur in die KI einspeisen und auf das Ergebnis warten.
Testdaten-Erstellung: Bei deinen Testbemühungen benötigst du auch realistische, synthetische Testdaten. KI kann problemlos Testdatensätze erstellen, die den Spezifikationen entsprechen.
Testskript-Entwicklung: Du kannst auch Automatisierungsskripte mit KI generieren und optimieren. Alles, was du brauchst, ist eine Beschreibung des Testflusses, damit die KI lesbaren, optimierten Code für die Testframeworks schreiben kann.
Bug-Analyse: Du kannst Muster von Problemen erkennen, indem du Fehlerprotokolle oder Berichte in die KI einspeist. Die Bots priorisieren Grundursachen, erkennen doppelte Bugs und schlagen mögliche Lösungen vor.
Dokumentationsunterstützung: Du kannst auch die Testdokumentation mit KI beschleunigen. Dafür musst du die KI befähigen, formatierte Zusammenfassungen, Testpläne und Berichte aus deinem Prompt oder deinen Testergebnissen zu generieren.
Ich nutze KI für die Dokumentation von Code. Erstellung kleiner Codeteile, Verbesserung von Fehlerberichten. Bestimmung von Edge Cases neuer Features. Das spart echt viel Zeit.
Für DevOps- und Agile-Teams bieten diese Lösungen besonders wertvolle Vorteile. Diese Umgebungen haben offensichtlich schnelle Iterationszyklen. Anforderungen entwickeln sich ständig weiter, und du kannst sie durch schnelle Testfall-Generierung und Updates verbessern. Anstatt Testfälle nach jedem Sprint-Planning-Meeting tagelang manuell zu aktualisieren, kannst du KI-Lösungen anweisen, innerhalb von Minuten neue Testszenarien zu generieren.
Nimm dieses Szenario: Ein Entwicklungsteam implementiert eine neue Funktion auf einer E-Commerce-Website zum Speichern von Kreditkarten. Anstatt stundenlang über Testszenarien nachzudenken, spart ein sofortiger Ausgangspunkt von Testfällen wie „Erstelle detaillierte Testfälle für eine neue Kreditkartenspeicher-Funktion, einschließlich Sicherheitsprüfungen, Ablaufdatum-Management und Maskierungsanzeige“ Zeit für die Entwicklung.
ChatGPT-Nutzer, die es gut einsetzen, sagen, dass sie bis zu 40% mehr Zeit für exploratives Testen und Testplanungsstrategien aufwenden, anstatt für langweilige Testfalldokumentation.
Stell dir jetzt vor, du hast eine Testmanagement-Lösung (TMS), die eine bessere Version von ChatGPT ist und sich vollständig deinen Testbemühungen widmet. Darüber hinaus respektiert sie die Privatsphäre und Sicherheit deines Unternehmens und verbessert kontinuierlich das Wissen über deine Projektdaten.
Wir stellen dir aqua cloud vor, ein KI-gesteuertes Testmanagementsystem, die erste Lösung, die KI in QA implementiert. Mit aqua kannst du Anforderungen mit einem kurzen Briefing oder einem Sprachprompt innerhalb weniger Sekunden generieren. Wenn du deine Anforderung hast, kannst du verschiedene Arten von Testfällen und Testszenarien mit einem einzigen Klick generieren. Im Vergleich zu manuellen Ansätzen brauchst du 98% weniger Zeit für die Umsetzung. Brauchst du auch realistische Testdaten? Aquas KI-Copilot generiert unbegrenzte synthetische Daten für dich mit deinem dritten Klick. Du brauchst nur 3 KLICKS, und aqua cloud spart dir bis zu 42% deiner Zeit in den Planungs- und Testdesign-Phasen. All das erreichst du bei 100% Abdeckung, Sichtbarkeit und Nachverfolgbarkeit.
Erhalte Anforderungen, Testfälle und unbegrenzte Testdaten mit nur 3 Klicks
Prompting ist nichts, worin du sofort gut wirst. Du musst deine KI sorgfältig trainieren, denn das Ergebnis hängt hier vollständig vom Input ab.
Bevor wir auf spezifische Prompts eingehen, beachte, dass effektive Prompts bestimmte Eigenschaften teilen: Sie liefern Kontext über das zu testende System Sie spezifizieren das gewünschte Ausgabeformat Sie beinhalten relevante Einschränkungen oder Anforderungen.
Der richtige Prompt wird deine Testeffizienz verändern. Hier sind praxiserprobte Prompts, kategorisiert nach Testaktivitäten, die außergewöhnliche Ergebnisse liefern.
Testfall-Generierungs-Prompts
Beginnen wir mit dem Kern der Testbemühungen, den Testfall-Generierungs-Prompts:
Anforderungsbasierter Testfall-Prompt: „Generiere Testfälle für [Feature-Beschreibung]. Berücksichtige positive Szenarien, negative Szenarien, Grenzwertbedingungen und Edge Cases. Formatiere jeden Testfall mit ID, Beschreibung, Vorbedingungen, Schritten, erwarteten Ergebnissen und Testdaten.“
API-Testing-Prompt: „Erstelle API-Testszenarien für einen [REST/SOAP/GraphQL]-Endpunkt, der [Endpunkt-Funktionalität]. Berücksichtige Tests für Statuscodes, Response-Validierung, Authentifizierungsfehler und Performance-Schwellenwerte. Strukturiere als Tabelle mit Request-Details und Validierungspunkten.“
Mobile-App-Testing-Prompt: „Generiere Testfälle für [spezifisches mobiles Feature] unter Berücksichtigung verschiedener Gerätegrößen, Ausrichtungen, Betriebssystemversionen (Android 11-13, iOS 15-16), Offline-Modus und Unterbrechungen wie Anrufe/Benachrichtigungen.“
Security-Testing-Prompt: „Erstelle Security-Testfälle für [Feature] mit Fokus auf Eingabevalidierung, Autorisierungsprüfungen, Datenverschlüsselung, Session-Management und Schutz vor gängigen Angriffen wie SQL-Injection und XSS.
Bug-Reporting-Prompts
Bug-Report-Vorlage: „Generiere einen umfassenden Bug-Report für das folgende Problem: [kurze Beschreibung]. Füge Zusammenfassung, Schritte zur Reproduktion, erwartete vs. tatsächliche Ergebnisse, Umgebungsdetails, Platzhalter für Screenshots, Schweregrad-Bewertung und potenzielle Auswirkungen hinzu.“
Bug-Analyse: „Analysiere diese Fehlermeldung und Stack-Trace: [Fehler einfügen]. Erkläre potenzielle Grundursachen, schlage Untersuchungsschritte vor und empfehle mögliche Lösungen.“
Testdaten-Generierung
Strukturierte Datenerstellung: „Generiere einen JSON-Datensatz mit 10 Datensätzen zum Testen eines Benutzerprofilmoduls. Füge Felder für Benutzer-ID, Name, E-Mail, Alter (18-65), Registrierungsdatum (innerhalb der letzten 3 Jahre), Abonnementtyp (kostenlos/premium/enterprise) und Nutzungsstatistiken hinzu.“
Edge-Case-Daten: „Erstelle Testdaten für Grenzwerttests eines Finanztransaktionssystems. Berücksichtige Beispiele an minimalen/maximalen Transaktionslimits, Währungs-Edge-Cases, Transaktionszeitpunkt-Edge-Cases und ungewöhnliche Zeichenverarbeitung.“
Risikobewertungs-Prompts
Risikoidentifikation: „Analysiere diese Anforderungen für [Feature] und identifiziere potenzielle technische, geschäftliche und Benutzererfahrungsrisiken. Bewerte jedes Risiko nach Auswirkung und Wahrscheinlichkeit und schlage risikoreduzierende Testansätze vor.“
Test-Priorisierung: „Gegeben diese User Stories [Stories auflisten] und begrenzte Testzeit von 3 Tagen, empfehle eine Test-Priorisierungsstrategie mit Begründung. Berücksichtige Geschäftsauswirkungen, technische Komplexität und Benutzersichtbarkeit.“
Du kannst jeden Prompt an deinen spezifischen Projektkontext anpassen. Experimentiere mit Variationen, um herauszufinden, was am besten für deine Testanforderungen funktioniert.
Best Practices für das Erstellen effektiver Prompts
Dein Erfolg mit KI-unterstütztem Testen hängt davon ab, wie gut du mit dem Modell kommunizierst. Wenn du diese bewährten Strategien zur Erstellung deiner Prompts befolgst, wirst du konsistente Ergebnisse erzielen.
Sei präzise und detailliert
Liefere Kontext: Bleib nicht vage. Füge umfassende Informationen über alles Relevante ein. 2 Minuten mehr Prompting können dir eine Stunde Hin und Her mit der KI ersparen. Du musst also den Anwendungstyp, die Zielbenutzer und relevante technische Details vollständig abdecken.
Spezifiziere das Ausgabeformat: Fordere strukturierte Outputs. Wenn dein Ergebnis ein einfacher Text ist, dann ist es von niedriger Qualität. Verlange Tabellen, nummerierte Listen oder JSON, wenn du es für passend hältst.
Füge Einschränkungen hinzu: Erwähne Beschränkungen und spezifische Fokusgebiete (z.B. „Konzentriere dich auf mobile Responsive-Design-Probleme“).
Setze klare Erwartungen: Gib genau an, was du erhalten möchtest (z.B. „Generiere 10 Testfälle mit Schritten und erwarteten Ergebnissen“). Wenn du nicht die Struktur der gewünschten Antwort hast, wie kann die KI sie dir geben? Sei nicht faul.
Verwende strukturelle Techniken
Few-Shot-Prompting: Nochmals zur Erinnerung: KI ist so gut wie deine Prompts, daher ist Training essentiell. Du musst Beispiele des gewünschten Outputs zeigen, bevor du nach neuen Inhalten fragst.
Chain-of-Thought: Bitte die KI, komplexe Testprobleme Schritt für Schritt zu zerlegen. Auf diese Weise vermeidest du vage, generische Antworten.
Rollenzuweisung: Weise die KI an, „als erfahrener Sicherheitstester“ oder eine ähnliche Rolle zu agieren. Mag lustig klingen, aber durch detailliertere Angaben wie „Stell dir vor, du bist ein 35-jähriger Sicherheitstester, unter den Top 1% deines Feldes für deine technischen Fähigkeiten“ kannst du deine KI noch leistungsfähiger machen.
Verwende Begrenzungszeichen: Trenne verschiedene Teile deines Prompts mit Zeichen wie ### oder „. Dies gibt der KI Klarheit und verhindert, dass alles vermischt wird.
Kontinuierliche Bearbeitung & Verfeinerung
Beginne breit, dann verengen: Beginne mit allgemeinen Prompts und verfeinere basierend auf den Ergebnissen. Beispiele für jedes Ergebnis zu liefern, hilft hier auch.
Bitte um spezifische Verbesserungen: Direkte Verfeinerungen wie „Mache diese Testfälle mehr auf Edge Cases fokussiert“ helfen KIs sehr.
Baue auf früheren Outputs auf: Beziehe dich in Folgeprompts auf früher generierte Inhalte. Konzentriere dich immer auf Klarheit, sag nicht einfach „basierend auf dem früheren Inhalt, mach x“. Stattdessen kopiere den gewünschten Inhalt und füge ihn in deinen aktuellen Prompt ein.
Behalte den Gesprächskontext bei: Baue einen Dialog auf, anstatt von vorne anzufangen. Bitte GPT, dir eine Liste von Fragen zu geben, bevor du weitermachst. Das wird sowohl dir als auch der KI in eurem Dialog helfen.
Hier sind meine folgenden Anwendungsfälle:
Generieren von Testszenarien für ein bestimmtes Feature. Das hilft mir sicherzustellen, dass ich alle möglichen Testfälle in einem Feature der App abdecke.
Beim Schreiben redundanter Automatisierungs-Testskripte. Ich hatte in der Vergangenheit GitHub Copilot in VSCode integriert verwendet. Es half mir, Codes wie Testblöcke, Describe-Blöcke, Page-Object-Klassen usw. automatisch zu vervollständigen.
Um bestehenden Code zu refaktorisieren. Ich verstand die Perspektive der zweiten Person in meiner Programmierarbeit. Es hat mir erheblich geholfen, andere Wege zu verstehen, denselben Code zu implementieren.
Häufige Muster, die beim Prompting zu vermeiden sind
Mit GPT-Lösungen zu arbeiten, sieht einfach aus, ist es aber nicht. Du musst einige „faule Fehler“ vermeiden, die die meisten Leute machen, damit du das Beste aus der KI herausholen kannst. Vermeide Folgendes:
Mehrdeutige Anfragen: „Generiere einige gute Testfälle“ ist zu vage. Erkläre, was für dich ein guter Testfall ist. Gib so viele Details wie möglich.
Übermäßig komplexe mehrteilige Fragen: Zerlege komplexe Anfragen in sequentielle Prompts. Überkomplizierung verwirrt auch die KI, daher ist Struktur beim Vorgehen ein Muss.
Fachbegriffe ohne Erklärung: Definiere bei Bedarf domänenspezifische Begriffe. Manchmal kann die KI diese spezifischen Begriffe, die mit denen anderer Bereiche oder Branchen identisch oder ähnlich sind, verwechseln. In diesem Fall können die Ergebnisse ganz anders sein als gewünscht.
Technisches Wissen voraussetzen: Die KI weiß nicht, wo du arbeitest, welche Frameworks, Sprachen oder Umgebungen du verwendest. Es liegt in deiner Verantwortung, diese in die KI einzuspeisen.
Wenn ein Prompt-Tester mit diesen Techniken experimentiert, verbessern sich die Ergebnisse massiv. Zum Beispiel produziert die Änderung von „Gib mir einige API-Testfälle“ zu „Generiere 5 Testfälle für eine REST-API, die Benutzerauthentifizierung verarbeitet, einschließlich Edge Cases für ungültige Anmeldedaten, Token-Ablauf und Rate-Limiting. Formatiere jeden Test mit Voraussetzungen, Request-Details, erwarteten Response-Codes und Validierungsprüfungen“ viel nützlichere und detailliertere Testfälle.
Herausforderungen und Grenzen der KI im Software-Testing
KI-Unterstützung bietet enorme Vorteile, aber du musst auch ihre Grenzen verstehen. Das hilft dir, KI effektiv zu nutzen und potenzielle Probleme in deinem Testprozess zu vermeiden:
Kontext-Einschränkungen
ChatGPT hat keinen direkten Zugriff auf deine Codebasis oder Anwendung, was mehrere Herausforderungen mit sich bringt:
Begrenztes Verständnis von Anwendungsspezifika: Das Modell kann deinen tatsächlichen Code oder das Anwendungsverhalten nicht inspizieren Kein Bewusstsein für aktuelle Änderungen: Es kann Code-Änderungen oder Updates nicht verfolgen, es sei denn, du beschreibst sie explizit Fehlender historischer Kontext: Es erinnert sich nicht an frühere Bugs oder Musterproblemen in deiner spezifischen Software
Lösung: Stelle relevante Code-Schnipsel, Architekturdiagramme oder detaillierte Beschreibungen des Anwendungsverhaltens bereit, wenn du deine Prompts erstellst.
Bedenken zur technischen Genauigkeit
KI-Modelle produzieren gelegentlich ungenaue oder veraltete technische Informationen:
Framework-spezifische Syntaxfehler: Generierte Testskripte können Syntaxfehler oder veraltete API-Aufrufe enthalten Inkonsistente Namenskonventionen: Generierte Testfälle folgen möglicherweise nicht den Konventionen deines Teams Veraltete Praktiken: Einige vorgeschlagene Ansätze entsprechen möglicherweise nicht den aktuellen Best Practices
Lösung: Überprüfe und verifiziere technische Outputs immer vor der Implementierung. Verwende die KI für erste Entwürfe, die du verfeinerst, anstatt für Endprodukte.
Risiken der Überabhängigkeit
Hilfe von KI zu bekommen ist für Geschwindigkeit und Effizienz fast obligatorisch. Aber zu stark auf KI-Unterstützung zu vertrauen, birgt Risiken:
Verkümmerung des kritischen Denkens: Tester könnten einige analytische Fähigkeiten verlieren, wenn sie routinemäßig das Denken an KI auslagern Übersehen neuartiger Probleme: KI neigt dazu, sich auf gängige Muster zu konzentrieren und könnte sehr ungewöhnliche Edge Cases übersehen Falsches Vertrauen: Gut formatierte, professionell aussehende Outputs können ungerechtfertigtes Vertrauen erzeugen
Lösung: Verwende KI als ergänzendes Werkzeug und nicht als Ersatz für menschliche Expertise. Halte ein gesundes Gleichgewicht zwischen KI-Unterstützung und manuellen Testbemühungen.
Datenschutz- und Sicherheitsüberlegungen
Mit KI-Modellen geteilte Daten werfen wichtige Überlegungen auf:
Preisgabe sensibler Informationen: Vermeide das Teilen privater Benutzerdaten, Anmeldedaten oder proprietären Codes Compliance-Probleme: Beachte regulatorische Anforderungen bezüglich der Datenverarbeitung Bedenken zum geistigen Eigentum: Überlege, welche proprietären Informationen du bereit bist zu teilen
Lösung: Bereinige sensible Informationen, bevor du sie mit KI teilst. Verwende synthetische Daten und allgemeine Beschreibungen, wenn du über proprietäre Systeme sprichst.
Wir haben gute Nachrichten für dich: Das KI-gestützte TMS aqua cloud hilft dir sogar bei den oben genannten Herausforderungen und Grenzen. Um einen detaillierten, vollständigen Testfall zu generieren, musst du der KI nur deine Anforderung mitteilen. Unbegrenzte Testdaten erfordern einen zusätzlichen Klick von dir, nichts weiter. Komplexität ist für aquas KI auch kein Problem: Es kann den Kontext verstehen und ist speziell für deine Testbemühungen konzipiert. Aqua erfüllt höchste Sicherheits- oder Compliance-Standards, sodass du keine Angst vor dem Durchsickern deiner sensiblen Daten haben musst. Deine Daten bleiben innerhalb deines Projekts und werden nie verwendet, um die KI außerhalb davon zu trainieren. Der KI-Chatbot beantwortet alle deine Bedenken und Fragen auf dem Weg, während du 100% Nachverfolgbarkeit, Abdeckung und Sichtbarkeit behältst. Lass es uns also in einen Kontext für dich stellen: aqua cloud ist viel besser und absolut sicherer als ChatGPT, und das speziell für deine Testbemühungen.
Tauche ein in die Welt des KI-Testens mit begrenztem Prompting-Wissen
Prompt Engineering ist bereits eine essentielle Fähigkeit für moderne Software-Tester. Es hilft dir, echten Wert aus KI-Tools wie ChatGPT zu ziehen. Lerne, klare, strukturierte Prompts zu erstellen, und du kannst Aufgaben wie Testfall-Generierung, Dokumentation und Bug-Analyse beschleunigen. Der Schlüssel liegt darin, spezifisch zu sein, deine Prompts basierend auf Ergebnissen zu verfeinern und KI als intelligenten Assistenten zu behandeln, nicht als Ersatz. Großartige Teams bauen und teilen Prompt-Bibliotheken, lernen voneinander und verbessern sich kontinuierlich. Je mehr du übst, desto mehr wirst du deinen Fokus von repetitiven Aufgaben auf das Finden von Bugs verlagern, die tatsächlich Auswirkungen auf die Benutzer haben.
Ein QA-Prompt ist eine sorgfältig formulierte Anweisung, die einem KI-Tool wie ChatGPT gegeben wird, um testbezogene Inhalte wie Testfälle, Testdaten, Bug-Reports oder Risikobewertungen zu generieren. Effektive QA-Prompts enthalten Kontext über das zu testende System, spezifische Output-Anforderungen und relevante Einschränkungen.
Wie führt man Prompt-Testing durch?
Prompt-Testing beinhaltet das Experimentieren mit verschiedenen Anweisungen an KI-Tools, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Beginne mit einer grundlegenden Prompt-Vorlage, führe sie aus, um Ergebnisse zu sehen, und verfeinere sie dann iterativ, indem du mehr Spezifität, Beispiele oder strukturelle Anleitungen hinzufügst. Pflege eine Bibliothek erfolgreicher Prompts zur Wiederverwendung und zum Teilen mit deinem Team.
Was ist Prompting mit einem Beispiel?
Prompting mit einem Beispiel (auch Few-Shot-Prompting genannt) bedeutet, ein oder mehrere Beispiele deines gewünschten Outputs bereitzustellen, bevor du die KI bittest, ähnliche Inhalte zu generieren. Zum Beispiel: „Hier ist ein Beispiel für einen guten Testfall für die Login-Funktionalität: [Beispiel]. Generiere jetzt 5 ähnliche Testfälle für die Passwort-Reset-Funktionalität.“
Was bedeutet Prompt im Testen?
Im traditionellen Testing bezieht sich ein Prompt auf eine Nachricht oder ein Interface-Element, das eine Benutzereingabe anfordert. Im KI-unterstützten Testing bezeichnet ein Prompt die Anweisung, die einem KI-Modell gegeben wird, um Testing-Artefakte zu generieren. Beide Definitionen konzentrieren sich auf Kommunikation, die eine Antwort auslöst.
Beginnen Sie Ihre Arbeit nicht mit gewöhnlichen E-Mails: Fügen Sie eine gesunde Dosis an aufschlussreichen Softwaretest-Tipps von unseren QS-Experten hinzu.
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