설명
Testers.ai는 개발자가 이미 사용하는 코딩 에이전트 내부에 위치하도록 설계된 AI 테스트 하네스인 CARBON을 만듭니다. CARBON은 AI 코딩 에이전트를 QA 팀이 부착된 형태로 변환하는 것을 목표로 합니다: 이는 Claude, Codex, Cursor 및 Antigravity와 같은 도구에 테스트 지식, 반복 가능한 QA 워크플로우 및 전문 AI 하위 에이전트를 추가하며, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 연결됩니다.
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CARBON은 위험 기반 테스트 루프를 따릅니다: 코드를 분석하고 기존 커버리지를 검토하여 위험한 영역을 표시하고, 실제 사용자 여정 및 커버리지 격차를 기반으로 테스트를 계획하며, 테스트 케이스를 생성하고 실행하고, 단순한 통과 또는 실패 수치가 아닌 증거에 기반한 신뢰도 점수를 생성합니다. 전문 AI 하위 에이전트는 보안, OWASP 검사, 접근성 및 WCAG 준수, 사용성, 성능, 현지화, 데이터 무결성, 양식 및 체크아웃 흐름 등 특정 문제에 집중합니다. 이 도구는 슬래시 명령어를 통해 코딩 에이전트 내부에서 호출되며, 예를 들어 전체 루프를 실행하기 위해 /carbon을 사용하거나 보안 점검을 위해 /carbon-security를 사용할 수 있으며, AI 평가 설계에서 릴리스 위험 검토에 이르기까지 50개 이상의 명령어가 포함되어 있습니다.
CARBON 로컬 하네스는 기존 코딩 에이전트 내부에서 실행되며 프로젝트의 자체 코드와 테스트를 읽습니다; 사용은 무료이며 개발자의 기존 에이전트 구독 또는 API 접근만 필요합니다. CARBON 클라우드는 다르게 작동합니다: URL를 제공하면 라이브 사이트를 자율적으로 탐색하고 실제 사용자 여정을 수행하며, 프로젝트의 소스 코드에 접근하지 않고도 버그와 지원 증거를 반환합니다. 계정이나 신용 카드 없이 서비스 한도 내에서 무료 샘플 클라우드 검사가 가능합니다.
CARBON은 Jason Arbon에 의해 구축되었으며, 그는 Google, Microsoft, Bing 및 Applause에서 QA 및 테스트 작업을 수행한 경력을 가지고 있으며 소프트웨어 테스트에 관한 책을 출판했습니다. 이 제품은 AI 지원 코딩에 구조화된 증거 기반 QA를 추가하고자 하는 개발 팀과 전통적인 기능 테스트와 함께 모델, 프롬프트 및 에이전트 행동을 평가해야 하는 AI 기능을 출시하는 팀을 대상으로 합니다.
- 카테고리AI 코드 리뷰 및 테스트
- 요금제프리미엄
- 배포클라우드
- 플랫폼로컬, 클라우드
Testers.ai의 핵심 기능
CARBON 로컬 하네스는 MCP를 통해 Claude, Codex, Cursor 및 Antigravity 내부에서 실행됩니다.
CARBON 클라우드는 소스 코드 접근 없이 라이브 URL을 자율적으로 테스트합니다.
위험 기반 테스트 루프: 코드 분석, 커버리지 계획, 테스트 생성, 신뢰도 점수 산출
보안, 접근성 및 성능과 같은 분야를 위한 24개의 전문 AI 하위 에이전트
집중 테스트 작업을 위한 50개 이상의 슬래시 명령어
모델, 프롬프트, RAG 및 에이전트 행동을 위한 AI 평가 도구
증거에 기반한 릴리스 준비 권장 사항
무료 로컬 하네스; 클라우드 제품에 대한 무료 샘플 검사
Testers.ai 사용 방법은?
CARBON 설치: MCP를 통해 Claude, Codex, Cursor 또는 Antigravity에 CARBON 플러그인을 추가합니다.
전체 루프 실행: /carbon을 사용하여 코드를 분석하고 테스트를 계획하며 증거를 수집합니다.
특정 영역 집중: /carbon-security 또는 /carbon-accessibility와 같은 특정 명령어를 실행합니다.
신뢰도 점수 검토: CARBON이 준비 또는 준비되지 않은 것으로 표시한 내용을 확인합니다.
라이브 사이트 테스트: CARBON 클라우드에 URL을 제공하여 로컬 설정 없이 릴리스 위험을 탐색합니다.
반복: 코드 변경에 따라 /carbon-more 또는 /carbon-auto를 다시 실행하여 커버리지를 확장합니다.
Testers.ai의 사용 사례
- 코딩 에이전트에서 AI 지원 QA
- 출시 전 위험 점검
- 라이브 사이트 테스트
- AI 기능 평가
