Bir AI Probe ürünü
AI Testing Probe
Yapay zekâ taslak hazırlar, uzman karar verir.
Manuel test varlıklarınızı otomasyona taşıyan, öğrenen test mühendisliği platformu. AI Testing Probe manuel senaryolarınızı sisteme aktarır, ekibinizin onaylarından öğrenir, prompt kalitesini sürekli geliştirir ve senaryoları otomatikleştirir.
Mevcut araçlarınızın üzerinde, kendi bulut ortamınızda çalışır.
AI Testing Probe · manuel senaryo aktarımı
- Aktarılan manuel senaryo2.480 senaryo · Excel, Word, ALMTamam
- StandartlaştırmaAdım, beklenen sonuç, test verisiTamam
- Yinelenen senaryolar312 birleştirme önerisiİncelemede
- Gereksinime bağlamaJira hikâyeleriyle eşleştirmeTamam
- Otomasyona uygunluk%61 aday · öncelik sırasıylaOnay bekliyor
- Prompt kalitesiv14 · kabul oranı %74 → %81İyileşti
Aktar. Öğren. İyileştir. Otomatikleştir.
Kurumların elinde yıllar içinde biriken binlerce manuel senaryo vardır: farklı formatlarda, farklı araçlarda, çoğu gereksinime bağlı değil. AI Testing Probe bu birikimi düzenli, izlenebilir ve otomasyona hazır bir varlığa dönüştürür.
- 01
Aktar
Excel, Word ve eski araçlardaki manuel senaryoları okur, standart formata çevirir, yinelenenleri işaretler ve test yönetim sisteminize aktarır.
- 02
Öğren
Analistlerin her onayı ve ret nedeni kural ve prompt kütüphanesine geri beslenir. Platform sizin ekibinizin kalite standardını öğrenir.
- 03
İyileştir
İyi sonuç veren promptlar şablona dönüşür; her prompt sürümünün kabul oranı ölçülür. Senaryo kalitesi zamanla artar.
- 04
Otomatikleştir
Otomasyona uygun senaryoları önceliklendirir ve web, masaüstü, mobil ve API otomasyon kodunu üretir. Kod pull request ile incelemeye gelir.
Her onay ve her ret platformu geliştirir.
Analist bir taslağı reddederken nedenini seçer: eksik ön koşul, yanlış beklenen sonuç, kapsam dışı, tekrar eden senaryo. Bu nedenler kural ve prompt kütüphanesine geri beslenir; bir sonraki taslak aynı hatayı yapmaz.
Model yeniden eğitilmez ve verileriniz eğitimde kullanılmaz. Öğrenme, sizin ortamınızda tutulan versiyonlu bir kütüphanede gerçekleşir; her değişiklik izlenebilir ve geri alınabilir.
- 01
Taslak
Yapay zekâ kütüphanedeki kural ve promptlarla senaryo hazırlar.
- 02
Onay veya ret
Analist kontrol listesiyle karar verir, ret nedenini seçer.
- 03
Geri besleme
Ret nedenleri kural ve prompt güncellemesine dönüşür.
- 04
Ölçüm
Her kütüphane sürümünün kabul oranı izlenir ve raporlanır.
Manuel senaryodan sonuca: kim ne yapar?
Her adımda yapay zekânın ve uzmanın rolü baştan bellidir. Yapay zekânın ürettiği hiçbir şey onaysız test yönetim aracına, kod deposuna ya da sürüm kararına girmez.
| # | Adım | Yapay zekâ ne yapar | Uzman ne yapar | Nereye yazılır |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Manuel senaryoları aktar | Excel, Word ve eski test yönetim araçlarındaki senaryoları okur; adım, beklenen sonuç ve test verisi alanlarına ayırır; yinelenenleri işaretler. | Test analisti aktarımı örneklem üzerinden kontrol eder ve onaylar. | ALM Octane, Jira, Xray |
| 2 | Gereksinime bağla | Senaryoları ilgili Jira veya Azure DevOps hikâyeleriyle eşleştirir; kapsanmayan kabul kriterlerini gösterir. | Analist eşleştirmeyi ve kapsam boşluklarını doğrular. | Test yönetim aracı |
| 3 | Yeni senaryo üret | Yeni gereksinimlerden pozitif, negatif ve sınır senaryolarını risk etiketiyle taslak olarak hazırlar. | Analist her taslağı kontrol listesiyle onaylar veya ret nedeniyle reddeder. | ALM Octane, Jira, Xray |
| 4 | Öğren | Onay ve ret nedenlerini kural ve prompt kütüphanesine geri besler; aynı hatayı tekrar etmez. | Kalite yöneticisi kütüphane değişikliklerini gözden geçirir. | Versiyonlu kütüphane |
| 5 | Otomasyon adayı seç | Hangi manuel senaryoların otomasyona uygun olduğunu tekrar sıklığı ve riske göre önerir. | Otomasyon lideri listeyi önceliklendirir. | Otomasyon backlog’u |
| 6 | Otomatikleştir | Onaylı senaryodan web, masaüstü, mobil veya API otomasyon kodu üretir. | Mühendis kodu pull request olarak inceler; güvenlik ve kalite kapılarından geçer. | GitHub, Azure Repos |
| 7 | Koş | Yapay zekâ bu adımda çalışmaz. | CI hattı yalnızca onaylı, deterministik scriptleri çalıştırır. | Azure Pipelines, GitHub Actions, Jenkins |
| 8 | Analiz et | Başarısız testleri ortam, veri, uygulama hatası ve kararsız test olarak sınıflandırır; locator onarımı önerir. | Test ekibi sınıflandırmayı doğrular. | Jira, ALM Octane |
Neden AI Testing Probe?
Kurumsal ekipler için fark yaratan, aracın ne kadar otonom olduğu değil, ne kadar kontrol edilebilir olduğu ve mevcut birikimi ne kadar iyi değerlendirdiği.
- Birikiminiz çöpe gitmez. Yıllar içinde yazılan manuel senaryolar silinip baştan yazılmaz; düzenlenir, gereksinime bağlanır ve otomasyona taşınır.
- Mevcut araçlarınızın üzerinde çalışır. Jira, ALM Octane, Ranorex, Selenium, Appium, Playwright ve CI hatlarınız yerinde kalır.
- Kendi bulut ortamınızda çalışır. Konteyner olarak kurumunuzun ortamına kurulur; kimlik, ağ ve güvenlik kontrolleri sizindir.
- Kilitlenme yoktur. Üretilen her senaryo ve script zaten sizin araçlarınızda yaşar.
- Ekibinizin standardını öğrenir. Genel bir model değil; sizin analistlerinizin onay ve ret kararlarıyla şekillenen bir kütüphane.
- Uzman onayı zorunludur. Her senaryo, her kod birleştirme ve her sürüm kararı bir insanın onayından geçer.
- CI’da yapay zekâ yoktur. Yapay zekâ tasarım ve bakım aşamasında çalışır; koşular deterministiktir.
- Kendi hızınızda benimsersiniz. Her yetenek proje bazında açılıp kapatılabilir; test hizmeti bundan etkilenmez.
Faydası ölçülerek kabul edilir.
Fayda bir vaat değil, başlangıçta ölçülen değerlere karşı izlenen bir hedeftir. Bir yetenek kabul kapısını geçmeden yaygınlaştırılmaz.
- ≥ %70
- yapay zekâ senaryolarının küçük düzeltmeyle kabul edilmesi; pilot kabul kapısı
- ≥ %60
- yapay zekâ scriptlerinin ilk incelemede derlenip çalışması; pilot kabul kapısı
- %30–50
- hikâye başına senaryo hazırlık süresinde hedeflenen azalma; başlangıç ölçümünden sonra kesinleşir
- %20–25
- senaryo başına otomasyon script geliştirme süresinde hedeflenen azalma
Hedefler, aynı hikâye setlerinin yapay zekâ ile ve yapay zekâ olmadan farklı analistlerce çalışılmasıyla ölçülür ve aylık raporlanır.
Bugün kullanıma hazır.
AI Testing Probe’un tüm yetenekleri hazır ve devreye alınabilir durumda.
| Yetenek | Durum | Ne sağlar |
|---|---|---|
| Manuel senaryoların sisteme aktarımı ve öğrenen kütüphane | Hazır | Mevcut senaryoların standartlaştırılması, gereksinime bağlanması; onay ve retlerden öğrenme. |
| Gereksinimden test senaryosu üretimi | Hazır | Daha hızlı senaryo hazırlığı; pozitif, negatif ve sınır kapsamı, izlenebilirlikle. |
| Yapay zekâ destekli otomasyon geliştirme | Hazır | Framework’e uygun kod üretimi ve bakımı; pull request ile inceleme. |
| Hata sınıflandırma ve kümeleme | Hazır | Ortam ve veri hatalarını gerçek uygulama hatalarından ve kararsız testlerden ayırır. |
| Locator onarım önerileri | Hazır | Locator bakım yükünü azaltır; doğrulama kuralı değişiklikleri hata olarak kalır. |
| Test yönetimi ve Jira bağlantıları | Hazır | Onaylı senaryoların, koşu sonuçlarının ve hataların otomatik aktarımı; başarısız koşudan otomatik Jira kaydı. |
| Yapay zekâ destekli keşif testi | Hazır | Uygulamada senaryo dışı yolları keşfeder, bulguları uzman incelemesine sunar. |
| Risk bazlı regresyon seçimi | Hazır | Değişikliğe göre en riskli regresyon setini seçer; tam koşuya karşı en az %95 hata yakalama 4 sprint boyunca sağlanınca devreye alınır. |
Mevcut araçlarınızla çalışır.
İş takibinden tasarıma, test yönetiminden cihaz bulutuna ve uygulama dağıtımına kadar ekibinizin kullandığı araçlara bağlanır. Mevcut senaryolarınız ve otomasyon paketleriniz korunur.
- Gereksinim ve iş takibi
- Jira, Azure DevOps, GitHub Issues, Confluence
- Test yönetimi
- OpenText ALM Octane, OpenText ALM, TestRail, Zephyr Scale, Xray, Azure Test Plans
- Manuel senaryo kaynakları
- Excel, Word ve yukarıdaki tüm test yönetim araçları
- Tasarım
- Figma, Zeplin
- Web
- Playwright (MCP), mevcut Selenium ve Playwright paketleri
- Masaüstü
- Ranorex ile koşu, FlaUI-MCP ile yapay zekâ desteği
- Mobil ve cihaz bulutu
- Appium (iOS ve Android), Sauce Labs gerçek cihazlar
- Uygulama dağıtımı
- Firebase App Distribution, Bitrise, Azure DevOps
- API ve paket uygulamalar
- REST, SOAP, OpenAPI; RestAssured, Postman; SAP ve Salesforce akışları
- Kod ve CI/CD
- GitHub, Azure Repos; Azure Pipelines, GitHub Actions, Jenkins
- Yapay zekâ istemcileri
- Teams ve Copilot Studio, GitHub Copilot, Claude Code
- Raporlama
- QA Portal, Power BI
Yapay zekâ ajanlarınızı ve sohbet botlarınızı test etmek mi istiyorsunuz? AI Agent Probe’u inceleyin
Sahada kullanımda.
AI Testing Probe’un otomasyon desteği bir FMCG müşterisinin çok ülkeli mobil regresyonunda ve perakende ile bankacılık sektörlerindeki müşteri ortamlarında kullanılıyor.
- 13
- ülke-dil yapılandırmasında Android regresyonu, 7 gerçek cihazda 51–56 dakikada
- %0,9
- 21 günde 37 cihaz modelinde 1.143 koşuda altyapı kaynaklı hata oranı
- 6
- perakende ve bankacılık müşteri ortamında test süreçlerini çalıştırıyor
Test ekibinizin zamanını senaryo yazmaktan kurtarın.
Bir uygulama ve birkaç gerçek gereksinimle başlayalım. Yapay zekâ taslaklarının ne kadarının onaydan geçtiğini birlikte ölçelim.