面向特征的端到端测试生成
软件工程
2025-01-08 v2
摘要
端到端（E2E）测试对于确保Web应用质量至关重要。然而，手动测试创建耗时，且当前的测试生成技术产生不连贯的测试。在本文中，我们提出了AutoE2E，一种利用大型语言模型（LLM）来自动生成语义上有意义的、面向特征的Web应用E2E测试用例的新方法。AutoE2E智能推断Web应用中的潜在特征并将它们转换为可执行的测试场景。此外，我们通过引入E2EBench来解决研究社区中的一个关键空白，这是一个用于自动评估E2E测试套件特征覆盖率的新基准。我们在E2EBench上的评估表明，AutoE2E实现了平均79%的特征覆盖率，超越最佳基线558%，突显了其在生成高质量、全面测试用例方面的有效性。
引用
@article{arxiv.2408.01894,
title = {Feature-Driven End-To-End Test Generation},
author = {Parsa Alian and Noor Nashid and Mobina Shahbandeh and Taha Shabani and Ali Mesbah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.01894},
year = {2025}
}