De la user story au défaut levé — sans écrire le test
Connectez RobotActions à Jira, Azure DevOps ou TestRail. L'agent IA lit vos stories et critères d'acceptation, génère des scénarios de test, les exécute sur de vrais appareils Android, iOS et navigateurs, et lève les défauts directement dans votre ALM. Utilisez notre IA interne avec des crédits prépayés, ou apportez la vôtre — Anthropic, OpenAI, Google, OpenRouter ou xAI.
Sept capacités. Un flux QA de bout en bout.
Chacune fonctionne de manière autonome. Ensemble, elles couvrent le parcours complet d'un ticket dans votre backlog jusqu'au défaut levé contre un échec vérifié sur un vrai appareil.
Intégration Jira, Azure DevOps et TestRail
Une section centralise vos tokens d'authentification pour Jira, Azure DevOps et TestRail. L'agent les utilise pour lire les stories, les critères d'acceptation, et lever les défauts dans le même ALM.
Lit les stories et les critères d'acceptation
L'agent extrait la user story complète et ses critères d'acceptation comme contexte principal — chaque scénario de test généré est ancré dans ce que « terminé » signifie réellement pour ce ticket.
Génération de scénarios de test
Pointez l'agent vers une story et il génère les scénarios de test — chemin nominal, cas limites, cas négatifs — dérivés des critères d'acceptation.
Exécution sur de vrais appareils et navigateurs
Chaque scénario généré s'exécute sur de vrais appareils Android, iOS et navigateurs dans le cloud RobotActions. Aucun émulateur, aucun simulateur.
Lève les défauts automatiquement
Tout échec devient un défaut levé directement dans Jira, Azure DevOps ou TestRail — avec les journaux, les captures d'écran et le scénario en échec joints. Aucune étape de triage manuelle.
Coffre-fort de données de test et d'URL d'environnement
Stockez les données de test, les URL d'environnement et tous les autres secrets liés aux tâches QA dans un coffre-fort accessible par l'agent à l'exécution. Aucun copier-coller entre systèmes, aucun identifiant en clair.
Apportez votre propre IA — ou utilisez la nôtre
Utilisez l'IA interne avec des crédits prépayés, ou connectez votre propre fournisseur de modèle — Anthropic, OpenAI, Google, OpenRouter ou xAI. Vous choisissez le modèle et le payez directement ; nous exécutons le flux QA par-dessus.
Comment une story devient un défaut levé
Un flux continu. L'agent reste dans le même contexte du ticket original au défaut levé contre un échec vérifié.
- Étape 01
Connectez votre ALM
Stockez votre token d'authentification Jira, Azure DevOps ou TestRail une seule fois. L'agent le réutilise à chaque exécution.
- Étape 02
Lire la story + les critères d'acceptation
L'agent extrait la user story et ses critères d'acceptation comme contexte de base pour chaque scénario qu'il génère.
- Étape 03
Générer les scénarios de test
Scénarios de test — chemin nominal, cas limites, cas négatifs — générés à partir des critères d'acceptation.
- Étape 04
Exécuter sur de vrais appareils
Chaque scénario s'exécute sur de vrais appareils Android, iOS et navigateurs, en utilisant les données de test et les URL d'environnement extraites du coffre-fort.
- Étape 05
Lever les défauts dans votre ALM
Les échecs deviennent des défauts dans Jira, Azure DevOps ou TestRail — avec les journaux, les captures d'écran et le scénario en échec joints.
- Étape 06
Votre IA, votre contrôle
Choisissez le modèle IA qui exécute le flux : interne (crédits prépayés) ou apportez votre propre fournisseur. Même flux, votre choix de moteur.
S'intègre à l'ALM que votre équipe utilise déjà
Une connexion par ALM. L'agent lit les stories et lève les défauts dans votre outil existant.
Arrêtez d'écrire le même test deux fois
Laissez l'agent lire la story, générer les scénarios, les exécuter sur de vrais appareils et lever les défauts. Votre équipe valide et livre.