Open source AI for Playwright, Pillars of Continuous Testing and more

Summary

El episodio de 'Test Skill News Show' cubre novedades en soluciones de AI para pruebas, diferencias entre AI Ops y ML Ops, y pilar de prueba continua. Se presenta 'Apply Tools', una plataforma de validación AI, y tres características nuevas en 'Mabel Experience Conference'. Se discuten AI Ops y ML Ops, destacando su integración en sistemas cerrados. Se introduce 'Auto Playwright', un proyecto de código abierto que integra IA en flujos de trabajo de prueba. Se menciona un marco para prueba continua y herramientas como 'Spec to Test AI' y la experiencia de Kubernetes de Dynatrace, así como la plataforma DevSecOps de CloudB, enfocándose en la optimización y la seguridad en entornos de desarrollo.

Takeaways

• 🌟 La conferencia Mabel Experience presentó tres nuevas características: generación de IA auto-curativa, pruebas de carga de navegador y pruebas de móvil en beta privada.
• 🤖 La diferencia entre AI Ops y ML Ops se aclaró, destacando cómo AI Ops mejora las operaciones IT y ML Ops se enfoca en la implementación y monitoreo de modelos de aprendizaje automático.
• 🚀 Se introdujo Auto Playwright, una solución de código abierto que integra la inteligencia artificial en el flujo de trabajo de pruebas con Playwright.
• 📝 Se destacó la importancia de los cuatro pilares para la prueba continua: prueba focalizada, resultados informativos, confiabilidad y procesos repetibles.
• 🔍 Se mencionó Spec to Test AI, una herramienta de gestión de proyectos que utiliza IA para mejorar la visibilidad y el análisis de requisitos.
• 🛠️ Se anunció una nueva experiencia de Kubernetes por parte de Dynatrace, con capacidades avanzadas de observabilidad, seguridad, AI y automatización.
• 🌐 CloudB lanzó una plataforma nativa en la nube para DevSecOps, impulsada por Amazon Elastic Kubernetes Services, para redefiner los estándares de DevSecOps en la nube.
• 🔗 Se invitó a los espectadores a visitar los enlaces proporcionados para obtener más información sobre las herramientas y soluciones mencionadas en el programa.
• 🎁 Se promocionó la oferta de cuenta gratuita de Applause Tools para mejorar las pruebas de automatización utilizando IA visual.
• 📢 El presentador, Joe, enfatizó su misión de ayudar a los espectadores a crear pipelines de automatización de pila completa y de extremo a extremo.

Q & A

¿Qué es la plataforma de validación AI visual que se menciona en el guion y cómo puede ayudar a los proyectos de animación?

La plataforma de validación AI visual mencionada es Apply Tools. Se describe como un cambio de juego que permite a los usuarios probarla gratuitamente creando una cuenta con un enlace especial en los comentarios. Ayuda a llevar proyectos de animación al siguiente nivel mediante la validación AI visual.

¿Cuáles son las tres nuevas funciones presentadas en la conferencia Mabel Experience?

Las tres nuevas funciones son: 1) Auto healing impulsado por inteligencia artificial, que mejora las capacidades existentes y reduce el mantenimiento de pruebas en un 95%. 2) Pruebas de carga de navegador, que simplifican las pruebas de rendimiento. 3) Pruebas móviles, actualmente en beta privada, que ofrecen una cobertura de pruebas automatizadas para aplicaciones Android e iOS.

¿Qué diferencia hay entre AI Ops y ML Ops según el artículo mencionado en el guion?

AI Ops se centra en mejorar y automatizar operaciones de TI utilizando IA y aprendizaje automático, ofreciendo soluciones proactivas y optimización de costos. Mientras tanto, ML Ops se enfoca en la implementación, monitoreo y gestión de modelos de aprendizaje automático en producción, asegurando su reproducibilidad y escalabilidad.

¿Qué es Auto Playwright y cómo integra la inteligencia artificial en el flujo de trabajo de pruebas?

Auto Playwright es un proyecto de código abierto que integra la inteligencia artificial en el flujo de trabajo de pruebas. Permite crear pruebas rápidamente utilizando texto plano sencillo y traduce instrucciones en texto plano en comandos de prueba reales, simplificando el proceso de ejecución de pruebas con Playwright.

¿Cuáles son las cuatro pilares para el testing continuo según el artículo de BOS mencionado en el guion?

Los cuatro pilares son: 1) Pruebas focalizadas, que deben apuntar a los componentes y capas adecuados de la aplicación. 2) Resultados informativos, que proporcionan retroalimentación clara y útil. 3) Confiabilidad, donde las pruebas deben reflejar con precisión el estado del software. 4) Procesos repetibles, con estrategias sólidas para datos de prueba y entornos.

¿Qué herramienta de gestión de proyectos se menciona en el guion y cómo ayuda a superar las limitaciones de las herramientas tradicionales?

Se menciona Spec to Test AI, una herramienta que supera las limitaciones de herramientas tradicionales como JIRA. Ayuda con el análisis de requisitos, optimización de tareas, generación de casos de prueba y análisis de riesgos de ciberseguridad, ofreciendo una aproximación más inteligente y completa a la gestión de proyectos.

¿Qué anuncio hizo Dynatrace y cómo afecta a la experiencia de Kubernetes para los equipos de ingeniería de plataformas?

Dynatrace anunció una experiencia de Kubernetes innovadora para equipos de ingeniería de plataformas. Esta experiencia mejora la gestión y optimización de entornos de Kubernetes con capacidades de AI avanzadas en observabilidad, seguridad y automatización, incluyendo mantenimiento predictivo que detecta y pronostica anomalías en los clústeres de Kubernetes.

¿Qué plataforma de DevSecOps nativa en la nube anunció CloudB y qué ventajas ofrece?

CloudB anunció el lanzamiento de su nueva plataforma de DevSecOps nativa en la nube, impulsada por Amazon Elastic Kubernetes Services. Esta plataforma ofrece integración sin problemas con AWS, capacidad de escalar, medidas de seguridad proactivas, y simplificación de la gestión de flujos de trabajo.

¿Qué es el modelo de Auto healing y cómo contribuye a la reducción del mantenimiento de pruebas?

El modelo de Auto healing es una característica que utiliza un modelo de lenguaje grande para mejorar las capacidades de curación automática existentes, lo que ayuda a reducir el mantenimiento de pruebas en un 95% y a aumentar significativamente la productividad.

¿Cómo se describe el uso de la inteligencia artificial en el campo de las pruebas de carga de navegador?

La inteligencia artificial se utiliza para simplificar las pruebas de rendimiento, permitiendo a los equipos convertir pruebas de navegador y API de bajo código en pruebas de rendimiento, asegurando que el rendimiento de la aplicación se alinee con la experiencia del usuario real.

¿Qué beneficios se mencionan al integrar AI Ops y ML Ops en un sistema cerrado?

La integración de AI Ops y ML Ops puede crear sistemas cerrados donde las insights impulsadas por IA de AI Ops informan y automatizan acciones dentro de ML Ops, trabajando juntos para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones en operaciones de datos e inteligencia artificial.

Outlines

00:00

😀 Introducción a soluciones AI y testing

El primer párrafo introduce una nueva solución de código abierto que integra AI en el testing, y diferencia entre AI Ops y ML Ops. Se menciona una plataforma de validación AI visual llamada 'Apply Tools', y se anuncian tres características nuevas en la conferencia Mabel Experience: Auto healing impulsado por IA, testing de carga de navegador y testing móvil en beta privada. Además, se discuten los beneficios de AI Ops y ML Ops y cómo pueden integrarse para mejorar operaciones y modelos de aprendizaje automático.

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😉 Herramientas y marcos para testing continuo

El segundo párrafo presenta un marco para el testing continuo basado en un artículo de BOS, que aborda cuatro pilares clave: testing enfocado, resultados informativos, confiabilidad y procesos repetibles. Se discute un nuevo herramienta llamada 'Spec to Test AI' que ofrece una aproximación inteligente al análisis de requisitos y gestión de proyectos, y se menciona la integración de IA para mejorar la seguridad cibernética y la generación de casos de prueba. Finalmente, se anuncian dos plataformas DevSecOps: una experiencia de Kubernetes de Dynatrace y una plataforma nativa de la nube de CloudB, ambas enfocadas en agilidad, seguridad y optimización de experiencias.

Keywords

💡AI Ops

AI Ops se refiere a la integración de inteligencia artificial y aprendizaje automático en operaciones de TI para mejorar y automatizar tareas. En el video, se menciona que AI Ops ofrece soluciones como la resolución proactiva de problemas, automatización de tareas rutinarias, mayor visibilidad de la infraestructura de TI, reducción de tiempo de inactividad y optimización de costos, lo que es fundamental para el tema de la automatización y eficiencia en las operaciones tecnológicas.

💡ML Ops

ML Ops es el enfoque en la implementación, monitoreo y gestión de modelos de aprendizaje automático en producción. En el video, se destaca que ML Ops se centra en la asegurabilidad de la reproducibilidad, escalabilidad, gobernanza y fiabilidad de los modelos de aprendizaje automático, lo cual es esencial para la integración y operacionalización exitosa de la IA en los flujos de trabajo.

💡Auto healing

El 'Auto healing' es una característica que permite la corrección automática de problemas en aplicaciones o sistemas. En el contexto del video, se menciona que una nueva función de generative AI potenciada por un modelo de lenguaje grande puede reducir el mantenimiento de pruebas en un 95% y aumentar significativamente la productividad, lo que es un ejemplo claro de cómo la IA está transformando las prácticas de mantenimiento y pruebas.

💡Pruebas de carga de navegador

Las 'pruebas de carga de navegador' son una innovación que simplifica las pruebas de rendimiento, permitiendo a los equipos convertir pruebas de navegador y API de bajo código en pruebas de rendimiento. En el video, se presenta esta característica como una tendencia creciente en la inversión de empresas en pruebas de rendimiento que utilizan navegadores reales y pruebas automatizadas existentes, lo que es crucial para garantizar que el rendimiento de la aplicación se alinee con la experiencia del usuario real.

💡Pruebas móviles

Las 'pruebas móviles' son una característica en fase de beta privada que ofrece una cobertura de pruebas automatizadas completa y confiable para aplicaciones de Android e iOS. En el video, se discute cómo esta función permite la creación y ejecución de pruebas más rápidas, lo que es fundamental para el tema de la eficiencia y confiabilidad en el testing de aplicaciones móviles.

💡Autoplaywright

Autoplaywright es un proyecto de código abierto recién surgido que integra la inteligencia artificial en el flujo de trabajo de pruebas. En el video, se describe cómo este proyecto permite la creación rápida de pruebas utilizando texto plano simple y cómo la IA puede traducir instrucciones en texto plano en comandos de prueba reales, lo que es un ejemplo de cómo la IA está simplificando y mejorando el proceso de pruebas automatizadas.

💡Pruebas continuas

Las 'pruebas continuas' son un marco que ayuda a mejorar la integración continua y el despliegue continuo en el ciclo de vida del software. En el video, se menciona un artículo que describe cómo las pruebas continuas deben ser enfocadas, informativas, fiables y repetibles, lo que es clave para entender cómo se puede mejorar la calidad y eficiencia en el proceso de desarrollo y pruebas de software.

💡Specto Test AI

Specto Test AI es una herramienta de gestión de proyectos que supera las limitaciones de las herramientas tradicionales de gestión de proyectos. En el video, se describe cómo esta plataforma ofrece un enfoque comprensivo e inteligente al análisis de requisitos, optimización de tareas y generación de casos de prueba, lo que es un ejemplo de cómo la IA está transformando la gestión y visibilidad de proyectos en el ámbito de la prueba de software.

💡DevSecOps

DevSecOps es un enfoque que integra la seguridad en el proceso de desarrollo y operaciones de software, asegurando una mayor seguridad y confiabilidad. En el video, se anuncia una nueva experiencia de Kubernetes que mejora cómo se gestionan y optimizan los entornos de Kubernetes, lo que es un ejemplo de cómo DevSecOps está siendo implementado en prácticas de gestión de infraestructuras modernas.

💡CloudB

CloudB es una plataforma nativa de la nube que redefine los estándares de DevSecOps en la nube. En el video, se presenta cómo esta plataforma ofrece integración sin problemas con AWS, la capacidad de escalar y optimizar tanto el rendimiento como la efectividad de costos, y medidas de seguridad proactivas, lo que es un reflejo de cómo las empresas están adoptando soluciones de DevSecOps para mayor agilidad y seguridad.

Highlights

New open source solution integrating AI into testing workflows.

Differences between AI Ops and ML Ops explained.

Introduction of three new features at the Mabel experience conference: generative AI, browser load testing, and mobile testing.

Generative AI can reduce test maintenance by 95% and boost productivity.

Browser load testing simplifies performance testing, converting existing tests into performance tests.

Mobile testing in private beta offers automated test coverage for Android and iOS apps.

AI Ops and ML Ops serve distinct roles in IT and data operations, with AI Ops focusing on proactive problem resolution and ML Ops on machine learning model management.

Integration of AI Ops and ML Ops can create closed-loop systems for automated actions within MLOps.

Open source project Auto Playwright integrates AI into testing workflows using simple plain text instructions.

Auto Playwright leverages open AI technology for intuitive and effective test automation.

Framework for enhancing continuous testing in CI/CD with four pillars: Focus testing, informative results, trustworthiness, and repeatable processes.

Spec to Test AI as a project management invisibility tool offering comprehensive and intelligent project visibility and management.

Spec to Test AI's features include requirement analysis, AI-assisted task optimization, and automatic test case generation.

Din Trace's new Kubernetes experience for platform engineering teams with advanced observability, security AI, and automation capabilities.

CloudB's new cloud-native DevSecOps platform powered by Amazon Elastic Kubernetes Services for seamless AWS integration and scalability.

CloudB platform's benefits include proactive security measures, simplified workflow management, and continuous innovation support.

Links to valuable resources and sponsor offers provided in the first comment of the video.

Transcripts

want to know a new open source solution

that brings AI to play right what's the

difference between AI Ops versus ml Ops

and what are some pillars to continuous

testing find out in this episode of the

test skill news show for the week of

November 12th so grab your favorite cup

of coffee a tea and let's do this but

first are you looking to take your

animation projects to the next level

look no further than apply tools in the

visual AI validation platform trust me

it is a game changer plus you can try it

out for yourself by creating a free

account now by using the special link in

the comment down below and see the

difference for yourself so at the annual

Mabel experience conference they

unveiled three new features the first is

really no surprise it's generative AI

powered Auto healing and this feature

enhances Mabel's existing Auto healing

capabilities using a large language

model to help reduce test maintenance by

95% and significantly boost productivity

the second new feature was browser load

testing and this innovation simplifies

performance testing allowing teams to

convert low code browser and API tests

into performance tests ensuring app

performance aligns an actual user

experience this is a growing Trend we

seeing more and more companies invest in

this area for performance testing using

real browsers and leveraging existing

automated tests as performance test and

the third Innovation is mobile testing

So currently in a private beta and this

feature offers comprehensive and

reliable automated test coverage for

Android and iOS apps and enabling faster

test creation and execution so you

probably heard a lot about AI Ops and ml

Ops but you may not be sure of the

differences while I have a resource for

you that goes over what the two are and

what the key differences are and

benefits of both so I actually found

this post on LinkedIn by Scott Moore

posting to this article so thank you

Scott for letting me know about this

resource and the article itself is what

actually dives into AI Ops and mlops and

how they're often confused but they

serve distinct and critical roles when

you're using them within it and data

operations and this blog post sheds

light on the differences between the two

and approaches of their unique

application so and it goes into detail

how AI Ops applies Ai and machine

learning to enhance and automate it

operations and some of the benefits it

offers is proactive problem resolutions

automation of routine task and enhanced

visibility of it infrastructure reduced

downtime and cost optimization and it

also then Compares it to mlops which

which is really streamlining machine

learning which focuses on deployment

monitoring and management of machine

learning models in production and some

of its benefits is to help you ensure

reproducibility

scalability uh governance and

reliability of machine learning models

and it also concludes by saying while AI

Ops and mlops are different they are not

mutually exclusive and their integration

can create closed loop systems where AID

driven insights from AI Ops informs and

automates actions within mlops so they

actually work together all right pretty

much every time we talk about AI with

automation tooling on this show it has

to do with vendor-based uh Solutions

well I found a open source solution that

just came out it's in its infancy called

Auto playwright which is an open source

project that integrates artificial

intelligence into your testing workflow

with playwright let's check it out so I

first heard about this on a comment on

my LinkedIn post by Luke who goes hey I

may find this interesting I clicked on

the link and said wow I know you all

definitely would find this interesting

and he also goes over how you definitely

want to check out some other things he

talked about on Reddit that explains it

a little more in detail and the link to

GitHub goes over how you can use

automating playwright steps using chat

GPT and how it really streamlines your

testing workflow and simplifies the

process of running playwright test using

AI making it more intuitive and

effective and so some key features of

this particular solution is ease of use

so autop play right allows for rapidly

creating tests using simple plain text

AI J prompts you can also use this tool

to leverage open AIS technology to

translate plain text instructions into

actual testing commands and auto

playright can handle various tasks from

clicking links to performing complex

queries and assertions and like I said

this is really brand new and I think Luc

is looking for input so definitely give

you input in the comment down below or

I'll have him tagged within the post

post as well so let them know features

you'd like to see or improvements that

could be made to Auto playright it's a

great step forward for folks that are

looking for open source solutions that

actually integrate AI so thank you Luke

for this new tool for the community

appreciate it are you looking for ways

to enhance your continuous testing in

your cicd well I have a framework that

can help you do this I actually came

across this article on my LinkedIn

YouTube feed it was a post by Amala that

caught my attention how she talked about

how this post by BOS helped her really

realize the potential of her continuous

testing efforts and she links to bz's

article that he recently updated on

supporting continuous testing with

fighter or fitr test Automation and this

model goes over Focus testing which is

automated tests must Target the right

application components and layers

ensuring the efficient and relevant the

second pillar is informative results

test should provide clear actable

feedback tailored to different audiences

from developer to managers the third is

trustworthiness reliability is key test

must accurately reflect the state of the

software avoiding false positives and

negatives and the fourth pillar is

repeatable processes so test should be

able to run on demand necessitating

robust strategies for test data

environments and it goes over some of

the challenges and solutions such as

different hurdles that you can use or to

get over when you're doing continuous

testing definitely a must read article

by BOS that you should check out and

that first comment down below I also

came across a new tool I haven't heard

of before from Scott on

LinkedIn and he talks about a project

management invisibility tool that they

came out called spec to test Ai and this

solution is a platform that transcends

the limitations of traditional project

management tools like jera offering a

comprehensive and intelligent approach

to project visibility and management I

know a lot of testers and developers

struggle with with current Solutions and

this article goes into detail on how

spec to test AI helps with Comprehensive

requirement analysis like unlike

traditional platforms that simply create

catalog user stories spec to test AI

conducts an in-depth examination of

requirements across five categories

uring Clarity and alignment with

business goals it also leverages AI to

analyze requirements and minutes a task

typically takes usually over an hour

providing feedback and optimization it

also helps with cyber security risk it a

needs in developing robust security

requirements and test cases from the

start it also has automatically test

case generation which generates

prioritize test cases that address

functionality complexity and

interdependencies with minimal user

intervention so if you haven't checked

this out if this is tool us sounds

useful for you definitely check it out

and let me know about it in the comments

down below and this announcement goes

over how din trce announced a

groundbreaking kubernetes experience for

platform engineering teams and this new

offering empowered

din traces Advanced observability

security Ai and automation capabilities

and it's helped set to transform how

kuet environments are managed and

optimized and it also has predictive

maintenance with AI leveraging din

traces casual and predictive AI the

platform could automatically detect and

forecast anomalies in your kuber

clusters and this can Empower you to

proactively address issues preventing

negative impacts on user experience and

the new experience also supports key Dev

SEC Ops processes including automated

quality Gates and validation of builds

deployments and releases and this really

ensures a reliable secure and scalable

kubernetes environment optimizing

developer experience and testers

experience and if you're looking for a

devs Ops platform I have another

announcement and this one is from Cloud

B and Cloud B announced the launch of

its new Cloud native Dev SEC Ops

platform and this platform is powered by

Amazon elastic kubernetes services and

it sets to redefine the standards of Dev

SEC Ops in the cloud and some of the key

benefits of this platform is it has

seamless AWS integration it offers the

ability to scale up or down

transparently ensuring both cost

Effectiveness and performance

optimization it allows for proactive

security measures it helps simplify

workflow management and this is really a

trend I see a lot more companies trying

to bring companies more agility security

and versus utility to Enterprises enable

them to innovate continuously in an

application and experience first world

and these are just two platforms that

can help you do that and you can check

them all in that first link down below

and for links of everything of value we

covered in this news episode head on

over to Links in that first comment down

below and while you're there make sure

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how to take your automation testing to

the next level leveraging visual AI so

that's it for this episode of the test

skill new show I'm Joe my mission is

help you succeed in creating end to- end

full stack pipeline automation

awesomeness as always test everything

and keep the good cheers