Hoe ik ChatGPT gebruik in Consultancy: Een vooruitblik op de Blogserie

Introductie

In deze serie leid ik je door hands-on demonstraties van hoe we ChatGPT inzetten in onze dagelijkse consultancy activiteiten. Van testdatacreatie tot scriptgeneratie - ontdek hoe AI de manier waarop we testen fundamenteel verandert.

De Uitdaging: Van XML Parsing naar Python Scripting

Ervaring van Vandaag

Vandaag sprak ik met een Tosca-expert (een zeer hardwerkende kerel overigens) en we hadden het over hoe lang het zou duren om een XML-dataset te parsen om een BSN-structuur te genereren voor een bepaalde activiteit voor een van de projecten. Ik daagde hem uit om het totaal anders te doen en hij koos voor Python.

De Grote Vraag

Kan ChatGPT samenwerken om hem te helpen een Python-script te maken door een tester die geen programmeervaardigheden heeft? 😅

Het antwoord is… ja 😉, maar er zijn nuances! 🚀 👩‍💻 👨‍💻

ChatGPT kan inderdaad helpen bij het maken van een Python-script, zelfs voor een tester die geen programmeerexpertise heeft. 😃 Er zijn echter bepaalde complexiteiten in scripting die misschien een diepere duik of wat hands-on oefening vereisen om er volledig grip op te krijgen. Maar met de juiste begeleiding is alles mogelijk!

Stap-voor-Stap Implementatiegids

Stap 1: Omgeving Voorbereiden

Het eerste wat ik hem adviseerde te doen is Faker te installeren - een bibliotheek die nepgegevens kan genereren in verschillende talen. Dit wordt essentieel voor het vullen van onze XML-structuur.

pip install Faker

Stap 2: Het Script Ontwikkelen

Om de XML te structureren, gebruiken we ET.Element - een krachtige tool voor XML-manipulatie:

from faker import Faker
import xml.etree.ElementTree as ET

fake = Faker('nl_NL')  # Dutch locale

def generate_dutch_citizen_data():
    citizen = ET.Element("citizen")
    
    # First name and last name
    name = ET.SubElement(citizen, "name")
    name.text = fake.name()
    
    # BSN
    bsn = ET.SubElement(citizen, "bsn")
    bsn.text = fake.ssn()  # In the Dutch locale, ssn() generates a BSN.
    
    return citizen

def main():
    root = ET.Element("citizens")
    
    # Generate data for 10 citizens
    for _ in range(10):
        citizen = generate_dutch_citizen_data()
        root.append(citizen)
    
    # Convert the XML data to a string and save
    tree = ET.ElementTree(root)
    tree.write("dutch_citizens_data.xml")

if __name__ == "__main__":
    main()

Technische Diepduik

Faker Library: De Faker bibliotheek kan nepgegevens genereren voor elke taal die kan worden gebruikt in de te maken XML-structuur.

ET.Element (ElementTree): Dit was een nieuwe ontdekking voor mij via ChatGPT! Het zet eigenlijk een ElementTree object op voor XML en dan kun je gegevens invoeren op basis van de tagstructuur. Ongelooflijk krachtig en intuïtief.

Stap 3: Resultaat Validatie

Wanneer het script is gemaakt en je het lokaal hebt uitgevoerd, kun je zien dat het een perfecte XML-structuur heeft gecreëerd met realistische Nederlandse testdata.

Voordelen & Beperkingen

✅ Voordelen

Snelheid: Het is ongelooflijk snel - zowel Python als JavaScript blinken uit in het genereren van deze gegevens.

Integratie: Door het te integreren met tools zoals:

• Tosca
• Katalon
• Robot Framework
• WebdriverIO
• Cypress

kun je je testdatamanagement en testautomatiseringssucces aanzienlijk verbeteren.

⚠️ Kanttekeningen

Programmeervaardigheden Vereist: Je moet nog steeds enige programmeervaardigheden hebben. Het is geweldig dat ChatGPT code genereert en suggesties doet, maar je moet nog steeds interpreteren of de code efficiënt en werkend is.

Voor Niet-Technische Testers: Duik in de studieboeken en leer! De AI is een krachtige partner, maar kennis blijft essentieel.

Uitgebreide ChatGPT Toepassingen in Testing

1. Testcase Creatie

ChatGPT kan helpen bij het maken van uitgebreide testcases voor je software. Als je het vertelt wat een gebruiker doet op een website, kan het verschillende scenario’s bedenken om te testen:

• Negatieve Scenarios: Wat gebeurt er als het wachtwoord verkeerd is?
• Edge Cases: Wat als een gebruiker te vaak probeert in te loggen?
• Boundary Testing: Validatie van input-limieten

2. Testdocumentatie

Testrapportage: Automatische generatie van testresultaten en bevindingen Proces Documentatie: Stap-voor-stap testprocedures Requirements Traceability: Koppeling tussen requirements en testcases

3. Exploratory Testing Support

ChatGPT kan testers helpen bij het systematisch verkennen van software om fouten te vinden door:

• Gerichte Teststrategie: Suggesties voor testgebieden
• Bug Prediction: Raden waar de software problemen zou kunnen hebben
• Risk Assessment: Prioritering van testgebieden

4. Cursus & Training Ontwikkeling

Ik heb een gedetailleerde blogpost gemaakt over hoe je dit kunt implementeren: AI Generated Course Leveraging on Chat GPT

5. Cross-Functional Communicatie

Technische Vertaling: ChatGPT helpt bij het overbruggen van de communicatiekloof tussen technische en niet-technische teamleden door complexe concepten om te zetten in begrijpelijke teststappen.

Praktische Resources

Code Repository

Meer informatie over hoe je dit voorbeeld Python-bestand kunt maken, inclusief uitgebreide voorbeelden en variaties:

📂 GitLab Repository: Create Test Data Python BSN

Community & Netwerking

Voor vragen, discussies en verdere samenwerking:

🔗 LinkedIn: Ralph van der Horst

Toekomstperspectief

Dit is slechts het begin van wat mogelijk is met AI in testing. De potentie is enorm en we staan aan de vooravond van een revolutie in:

Test Automatisering: Intelligentere test generatie en uitvoering Data Management: Geavanceerde testdata creatie en beheer
Quality Assurance: Predictive analysis en proactive bug detection Team Efficiency: Gestroomlijnde workflows en betere samenwerking

Volgende Stappen

1. Experimenteer met de voorbeeldcode
2. Integreer ChatGPT in je dagelijkse testing workflow
3. Deel je ervaringen met de community
4. Blijf leren over nieuwe AI-mogelijkheden in testing

Conclusie

ChatGPT transformeert de manier waarop we testdata creëren en testprocessen ontwikkelen. Hoewel technische kennis belangrijk blijft, democratiseert AI de toegang tot geavanceerde testing capabilities.

De combinatie van menselijke expertise en AI-ondersteuning opent deuren naar efficiëntere, effectievere en innovatievere testbenaderingen. Het is tijd om deze krachtige tools te omarmen en de toekomst van testing vorm te geven.

Deze blogserie wordt voortgezet met meer praktische voorbeelden en geavanceerde implementaties. Blijf op de hoogte voor de volgende aflevering!