Quy trình tự động hóa từ Requirements đến Bug Classification

User Story / Feature Description

Input: Mô tả User Story/Feature

Process: Sử dụng mô hình AI (Qwen3-8B + Prompt Engineering)

Output: 80-100 JSON test cases

Coverage: Happy case, Negative case, Boundary testing

✓ Tối ưu với Few-shot Prompting
✓ JSON Schema validation

Input: Manual test cases (JSON format)

Process: Action mapping + Code generation với AI

Output: Selenium Python automation scripts

Pattern: Page Object Model (POM)

✓ Tuân thủ Best Practices
✓ Maintainable Code

Execution: Sau khi chạy automation script

Bug Detection: Ghi nhận lại lỗi (screenshot + logs)

Đánh giá: Machine Learning phân loại Severity + Priority

Output: Lỗi được đánh giá và phân loại chi tiết

✓ Auto Bug Report
✓ Priority Recommendation

Test Cases + Automation Code + Bug Reports