AI के साथ दस्तावेज़ीकरण को स्वचालित करना: QA इंजीनियर के लिए एक गाइड

परीक्षण मामलों और चेकलिस्ट जैसे दस्तावेज़ लिखना QA इंजीनियरों के लिए एक थकाऊ और समय लेने वाला कार्य हो सकता है। एपीआई का परीक्षण करते समय, यूआई व्यवहार का विश्लेषण करते समय, और बग ढूंढते समय, दस्तावेज़ीकरण की दोहराव वाली प्रकृति अक्सर थकान और अधिक कुशल समाधान की इच्छा की ओर ले जाती है। यह लेख बताता है कि AI इस दर्द को कैसे कम कर सकता है।

पहले चरण में AI को एक स्पष्ट कार्य परिभाषा प्रदान करना शामिल है। यह प्रश्न में स्क्रीन के स्क्रीनशॉट को अपलोड करके या उस कार्यक्षमता का वर्णन करके किया जा सकता है जिसके लिए एक चेकलिस्ट की आवश्यकता है। अतिरिक्त संदर्भ प्रदान करना, जैसे कि स्क्रीन का उपयोग कहाँ किया जाता है, उपलब्ध नियंत्रण, और अपेक्षित व्यवहार, AI की समझ को और बढ़ा सकता है। AI तब चेकलिस्ट का एक प्रारंभिक मसौदा तैयार करेगा, जिसमें आम तौर पर बटन डिस्प्ले, क्लिक प्रतिक्रिया और स्क्रीन संक्रमण जैसे बुनियादी जांच शामिल होंगे। हालांकि यह प्रारंभिक आउटपुट सही नहीं हो सकता है, यह एक मूल्यवान प्रारंभिक बिंदु के रूप में कार्य करता है।

यहीं से पुनरावृत्ति प्रक्रिया शुरू होती है। AI-जनित चेकलिस्ट की समीक्षा की जाती है, और किसी भी कमी को दूर करने के लिए प्रतिक्रिया प्रदान की जाती है। सामान्य मुद्दों में 'बैक' और 'क्लोज' बटन भूल जाना, हेडिंग और इंटरैक्टिव तत्वों के बीच अंतर करने में विफल होना, आइकन व्यवहार को अनदेखा करना और गैर-मानक पैटर्न को नजरअंदाज करना शामिल है। AI का मार्गदर्शन करने के लिए विशिष्ट प्रतिक्रिया प्रदान की जाती है, अक्सर वांछित परिणाम का विवरण दिया जाता है। कई पुनरावृत्तियों के माध्यम से, AI अनुकूलित होता है और एक अधिक परिष्कृत आउटपुट उत्पन्न करता है जो व्यावहारिक उपयोग के लिए तैयार है।

एक बार जब चेकलिस्ट की सामग्री संतोषजनक हो जाती है, तो AI को विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार इसे प्रारूपित करने का निर्देश दिया जाता है। इसमें अपघटन के स्तर (अनुभाग और चरण) को परिभाषित करना, प्रत्येक आइटम को नंबर देना, एक विशिष्ट लेखन शैली लागू करना और डेटा को आईडी, स्क्रीन, अपेक्षित परिणाम, प्राथमिकता और व्यवहार जैसे फ़ील्ड के साथ संरचित करना शामिल हो सकता है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि AI वांछित प्रारूप को समझता है, संदर्भ के रूप में एक टेम्पलेट या आवश्यकताओं के साथ एक पीडीएफ प्रदान किया जा सकता है। सही और गलत स्वरूपण के उदाहरण भी अपेक्षाओं को और स्पष्ट करने के लिए दिए जा सकते हैं।

अगले चरण में मेटाडेटा और विशेषताएँ जोड़ना शामिल है जो AI स्वचालित रूप से शामिल नहीं कर सकता है। इसमें प्राथमिकता (उच्च/मध्यम/निम्न), व्यवहार प्रकार (सकारात्मक/नकारात्मक), घटक (मॉड्यूल लिंकिंग के लिए), और आवश्यकताओं के लिंक शामिल हो सकते हैं। यदि AI इनमें से किसी भी विशेषता को छोड़ देता है, तो उसके व्यवहार का मार्गदर्शन करने के लिए स्पष्ट निर्देश या उदाहरण प्रदान किए जाते हैं। वांछित आउटपुट को प्रदर्शित करने वाले स्क्रीनशॉट जैसे दृश्य सहायता भी प्रभावी हो सकती है।

एक बार जब चेकलिस्ट आवश्यक मानकों को पूरा कर लेती है, तो इसे टेस्ट मैनेजमेंट सिस्टम के साथ संगत प्रारूप में निर्यात किया जाता है। CSV एक विशेष रूप से सुविधाजनक प्रारूप है, क्योंकि AI प्रत्येक पंक्ति को एक अलग जांच के रूप में एक तालिका उत्पन्न कर सकता है और TestRail, Qase, या Allure TestOps जैसे टूल में आयात के लिए सभी फ़ील्ड सही क्रम में हो सकते हैं। Markdown या JSON जैसे अन्य प्रारूपों का भी उपयोग किया जा सकता है, जो दस्तावेज़ीकरण के गंतव्य पर निर्भर करता है।

AI की प्रारंभिक स्थापना और प्रशिक्षण में लगभग 40 मिनट लग सकते हैं। हालांकि, एक बार AI प्रशिक्षित हो जाने और संवाद सहेजे जाने के बाद, बाद के कार्यों को 3-5 गुना तेजी से पूरा किया जा सकता है। उस सत्र को बनाए रखना महत्वपूर्ण है जहां पुनरावृत्तियां की गई थीं, क्योंकि यह एक कार्य वातावरण के रूप में कार्य करता है जहां AI स्थापित शैली, संरचना और आवश्यकताओं को याद रखता है।

यह पहचानना महत्वपूर्ण है कि AI शायद ही कभी पहले प्रयास में सही परिणाम देता है। प्रत्येक चरण में पढ़ने, सुधारने, परिष्कृत करने और अपेक्षाओं के मुकाबले तुलना करने का एक चक्र शामिल होता है। AI पर आँख बंद करके भरोसा करना उचित नहीं है, क्योंकि यह एक सहायक लेकिन अपूर्ण उपकरण है। त्रुटियों को पकड़ने के लिए एक अच्छे परिणाम का क्या मतलब है, इसकी ठोस समझ आवश्यक है। इसलिए, AI उन लोगों के लिए सबसे उपयुक्त है जिनके पास पहले से ही मैन्युअल रूप से दस्तावेज़ीकरण लिखने का कौशल है। टेम्पलेट्स को विशिष्ट कार्य के अनुकूल बनाया जाना चाहिए, और नई परियोजनाओं के लिए समायोजन की आवश्यकता हो सकती है। कानूनी जोखिमों पर भी विचार किया जाना चाहिए, और एनडीए के तहत काम करते समय संवेदनशील जानकारी को अज्ञात किया जाना चाहिए।

यदि दस्तावेज़ीकरण लिखना एक चुनौतीपूर्ण खोज की तरह लगता है, तो AI को आज़माने पर विचार करें। हालांकि कुछ प्रारंभिक सेटअप की आवश्यकता है, यह एक वास्तव में उपयोगी उपकरण में बदल सकता है। जो लोग पहले से ही परीक्षण में AI का उपयोग कर रहे हैं, उनके लिए टिप्स और ट्रिक्स साझा करने से उद्योग के मैन्युअल प्रक्रियाओं से अधिक स्वचालित और कुशल दृष्टिकोण में संक्रमण तेज हो सकता है।