AIによるE2Eテスト自律生成を目指した挑戦と学び - Tabelog Tech Blog

1. はじめに：なぜ私たちはAIによるE2Eテスト自律生成を目指したのか はじめまして。食べログオーダーチームのしら酢です。本記事では、食べログオーダーの店舗管理画面（以下、店舗管理画面）で行なったE2Eテストの自律生成の取り組みについて紹介します。 店舗管理画面は、メニュー・テーブル管理、UI設定、ダッシュボードなど飲食店業務の中核を担う多機能なWebアプリケーションです。複数のエンティティに跨る仕様の複雑さに加えて外部POSとの連携といった特殊条件が絡み合うことで検証環境の整備が難しく、リグレッションリスクも高いため、テストの充実は長年の課題でした。 2023年からの大規模リプレースを経て、単体テストの文化は根付きました。カバレッジは22.48%から残り僅かなリプレース未完了のページを除けば約85%に達しています。 一方でE2Eテストは別の歩みをたどりました。2024年の4月から5人の

[uehaj]

スキル使いなさいよ。スキル自己書き換えによる自己改善がない。出し直し