Beschreibung
Testers.ai entwickelt CARBON, ein KI-Testwerkzeug, das dafür konzipiert ist, innerhalb der Codierungsagenten zu arbeiten, die Entwickler bereits verwenden, anstatt sie zu ersetzen. Das Konzept ist, dass CARBON einen KI-Codierungsagenten in einen mit einem Qualitätssicherungsteam verwandelt: Es fügt Testwissen, wiederholbare QA-Workflows und spezialisierte KI-Unteragenten zu Tools wie Claude, Codex, Cursor und Antigravity hinzu, die über das Model Context Protocol (MCP) verbunden sind.
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CARBON folgt einem risikobasierten Testzyklus: Es analysiert den Code und die bestehende Abdeckung, um risikobehaftete Bereiche zu kennzeichnen, plant Tests basierend auf realen Benutzerreisen und Abdeckungsdefiziten, generiert und führt Testfälle aus und erstellt eine Vertrauensbewertung, die durch Beweise untermauert wird, anstatt nur eine Pass- oder Fehlermeldung zu liefern. Spezialisierte KI-Unteragenten konzentrieren sich auf spezifische Anliegen, einschließlich Sicherheit, OWASP-Prüfungen, Barrierefreiheit und WCAG-Konformität, Benutzerfreundlichkeit, Leistung, Lokalisierung, Datenintegrität, Formulare und Checkout-Prozesse, unter anderem. Das Tool wird innerhalb des Codierungsagenten mit Slash-Befehlen aufgerufen, zum Beispiel /carbon, um den gesamten Zyklus auszuführen, oder /carbon-security für einen fokussierten Sicherheitsdurchlauf, und es gibt mehr als 50 Befehle, die alles von der KI-Bewertungsdesign bis zur Überprüfung des Release-Risikos abdecken.
CARBON Local Harness läuft innerhalb eines bestehenden Codierungsagenten und liest den eigenen Code und die Tests des Projekts; es ist kostenlos zu verwenden und erfordert nur das bestehende Abonnement oder den API-Zugang des Entwicklers. CARBON Cloud funktioniert anders: Bei Angabe einer URL erkundet es autonom eine Live-Website, führt reale Benutzerreisen durch und meldet Fehler mit unterstützenden Beweisen, ohne Zugriff auf den Quellcode des Projekts zu benötigen. Eine kostenlose Beispielprüfung in der Cloud ist ohne Konto oder Kreditkarte verfügbar, unterliegt jedoch Dienstleistungsgrenzen.
CARBON wurde von Jason Arbon entwickelt, dessen Hintergrund QA- und Testarbeiten bei Google, Microsoft, Bing und Applause umfasst und der Bücher über Softwaretests veröffentlicht hat. Das Produkt richtet sich an Entwicklungsteams, die eine strukturierte, evidenzbasierte QA auf KI-unterstütztem Codieren aufbauen möchten, anstatt einen separaten manuellen Testprozess zu verwenden, sowie an Teams, die KI-Funktionen veröffentlichen und Modelle, Eingabeaufforderungen und das Verhalten von Agenten neben traditionellen funktionalen Tests bewerten müssen.
- KategorieKI-Code-Review & -Testing
- PreismodellFreemium
- BereitstellungCloud
- PlattformenLokal, Cloud
Testers.ai's Kernfunktionen
CARBON Local Harness läuft innerhalb von Claude, Codex, Cursor und Antigravity über MCP
CARBON Cloud testet eine Live-URL autonom, ohne dass Quellcodezugriff erforderlich ist
Risikobasierter Testzyklus: Code analysieren, Abdeckung planen, Tests generieren, Vertrauen bewerten
24 spezialisierte KI-Unteragenten für Bereiche wie Sicherheit, Barrierefreiheit und Leistung
Über 50 Slash-Befehle für fokussierte Testaufgaben
KI-Bewertungstools für Modelle, Eingabeaufforderungen, RAG und Agentenverhalten
Empfehlungen zur Release-Bereitschaft, die durch Beweise untermauert werden
Kostenloses lokales Werkzeug; kostenlose Beispielprüfung für das Cloud-Produkt
Wie verwendet man Testers.ai?
Installieren Sie CARBON: Fügen Sie das CARBON-Plugin zu Claude, Codex, Cursor oder Antigravity über MCP hinzu
Führen Sie den gesamten Zyklus aus: Verwenden Sie /carbon, um den Code zu analysieren, Tests zu planen und Beweise zu sammeln
Konzentrieren Sie sich auf einen Bereich: Führen Sie einen spezifischen Befehl wie /carbon-security oder /carbon-accessibility aus
Überprüfen Sie die Vertrauensbewertung: Prüfen Sie, was CARBON als bereit oder nicht bereit kennzeichnet
Testen Sie eine Live-Website: Geben Sie CARBON Cloud eine URL, um Release-Risiken ohne lokale Einrichtung zu erkunden
Iterieren: Führen Sie /carbon-more oder /carbon-auto erneut aus, um die Abdeckung zu erweitern, während sich der Code ändert
Testers.ai's Anwendungsfälle
- KI-unterstützte QA in Codierungsagenten
- Risikoprüfungen vor der Veröffentlichung
- Live-Website-Tests
- Bewertung von KI-Funktionen
