Schreiben effektiver Aufforderungen

Aufforderungen dienen als Kommunikationsmechanismus für Autopilot™ und fungieren als Anweisungen, mit denen Sie die gewünschte Ausgabe von Autopilot erhalten.

Eine effektive und gut strukturierte Aufforderung kann die Fähigkeit von Autopilot, nützliche Ergebnisse zu produzieren, erheblich verbessern. Hier sind einige Tipps zum Schreiben von effektiven Aufforderungen:

• Stellen Sie sicher, dass Ihre Anweisungen klar und eindeutig sind.
• Erstellen Sie Anweisungen, die zu Aktionen auffordern.
• Formulieren Sie Ihre Erwartungen klar und deutlich.
• Verwenden Sie Aktiv für klare Anweisungen.
• Definieren Sie das gewünschte Format der Ausgabe.
• Verwenden Sie relevante Schlüsselwörter, um die Antwort von Autopilot in eine bestimmte Richtung zu lenken.
• Legen Sie bei Bedarf Grenzen und Einschränkungen fest.
• Testen Sie verschiedene Versionen Ihrer Anweisungen und optimieren Sie sie nach Bedarf.
• Achten Sie auf Grammatik und Interpunktion.
• Be mindful of Autopilot’s limitations.

Für Ausdrücke

Hier finden Sie einige Beispiele dafür, wie Sie effektive Aufforderungen für Ausdrücke in Studio schreiben können.

Datum und Uhrzeit

• Finde das Datum für den nächsten Sonntag.
• Lade heute erhaltene E-Mails mit dem Datumsformat „tt/mm/jjjj“ herunter.
• Konvertiere vom Format „MM/tt/jjjj hh : mm : ss“ in das Format „jjjj-MM-tt hh : mm : ss“.
• Stelle eine Verzögerung von einer Sekunde ein.

Text und Zahl

• Rufe die letzten 4 Stellen ab.
• Rufe den Dateinamen aus dem vollständigen Pfad ab.
• Überprüfe, ob das Ergebnis ein Palindrom ist.
• Gib die erste Palindromzahl größer als 152 zurück.

Datenvorgänge

• Korrigiere den Ausdruck, indem du die Variable deklarierst und initialisierst, bevor du die erste Methode damit aufrufst.
• Speichere die Liste der Strings in einem Array.

Dateivorgänge

• Get all .pdf files from the folder.

Excel-Vorgänge

• Lies die Bereiche B3 bis B9 aus der Excel-Tabelle.

Für Workflows

Hier finden Sie einige Beispiele dafür, wie Sie effektive Aufforderungen für Workflows in Studio schreiben können.

Speicherdienste

• Wenn eine neue PDF-Datei in OneDrive erstellt wird, teile ihre Seiten in separate Dateien auf.
• Kombiniere alle PDF-Dateien in einem OneDrive-Ordner in einer einzigen PDF-Datei und lade die zusammengeführte Datei in einen angegebenen Ordner hoch.
• Stelle jeden Samstag eine Verbindung zu unserem OneDrive her und sichere alle neuen Dateien, die während der Woche im Ordner „Projekte“ hinzugefügt wurden, im AWS-Cloudspeicher.
• Lade signierte Dokumente aus DocuSign in Dropbox hoch.

Kommunikationsdienste

• Sende die Aufzeichnung auf Slack, sobald die Aufzeichnung auf Zoom bereit ist.
• Sende eine SMS-Nachricht über Twilio, wenn ein Vorfall mit hoher Priorität in ServiceNow erstellt wird.

Microsoft 365

• Wenn eine neue Zeile zur Anbietertabelle hinzugefügt wird, benachrichtige das Team über Slack und sende eine Bestätigung über Microsoft Outlook.
• Füge für jede ungelesene E-Mail in einem Microsoft Outlook-Ordner eine neue Zeile zu einer Excel-Tabelle hinzu und markiere die E-Mail dann als gelesen.
• Erstelle mit Microsoft 365 einen Flow, der die E-Mails in einem bestimmten Ordner liest. Lade dann die Anhänge herunter und berücksichtige nur PDF-Anhänge. Lies dann den Text aus der PDF-Datei.
• Extrahiere Daten aus einer neuen Rechnungsdatei in OneDrive und speichere sie in Excel.
• Benachrichtige mich in Teams, wenn ein kritischer Fehler in Jira erstellt wird.
• Ich muss die neuesten Bitcoin-Daten aus Yahoo Finance extrahieren und in eine Excel-Datei schreiben.

Google Workspace

• Extrahiere Daten aus einer neuen Rechnungsdatei in Google Drive und speichere sie in Google Tabellen.
• Lade neue Zoom-Aufzeichnungen als Videodateien herunter und lade sie in Google Drive hoch.
• Löse eine Automatisierung über Gmail aus und speichere den Anhang in Google Drive.
• Erstelle einen neuen Eintrag in Google Tabellen für ein neues Kundensupport-Ticket von Zendesk.
• Extrahiere die letzten 100 E-Mails aus dem aktuellen Monat aus Gmail und erstelle einen Google Tabellen-Bericht mit dem Absender und Betreff.
• Erstelle für neue Rechnungen, die in Gmail erhalten wurden, einen Ausgabenbericht mit Expensify.
• Fasse eine neue Gmail-E-Mail mit OpenAI zusammen und teile die Zusammenfassung über Slack.

Salesforce

• Generiere für einen neuen Salesforce-Lead eine personalisierte E-Mail mit OpenAI und sende die E-Mail über Outlook.
• Veröffentliche eine Kudos-Nachricht in Slack, wenn eine Salesforce-Opportunity gewonnen wurde.
• Sende eine Nachricht an mich in Teams, wenn ein neuer Lead in Salesforce erstellt wird.
• Wenn sich der Status eines Leads in Salesforce ändert, sende eine Benachrichtigung auf Slack an das Vertriebsteam mit den Details des Leads.

OpenAI

• Extrahiere Produkt, Preis und Bewertung aus der angegebenen URL und sende das Ergebnis an OpenAI, um die beste Option unter Berücksichtigung von Bewertung und Preis zu finden.

Für die Anforderungsauswertung

Sie können Autopilot^TM im Test Manager anweisen, Anforderungen aus verschiedenen Perspektiven zu bewerten, z. B. Benutzerflow, Konsistenz, Relevanz, Klarheit, Vollständigkeit und Sicherheit, und dann die wichtigsten zehn Verbesserungsvorschläge generieren. Sie können Autopilot auch verwenden, um spezielle Analysen durchzuführen, die sich nur auf Folgendes konzentrieren:

• Sicherheitsaspekte wie Zugriff, Schutz, Authentifizierung, Sicherheitslücken und Compliance.
• Leistungsaspekte wie Reaktionszeiten, Durchsatz, Skalierbarkeit, Ressourcennutzung und Lasthandhabung.

Sie können Autopilot auch unterstützende Dokumente bereitstellen, z. B. Sicherheitsrichtlinien, Richtlinien für die Barrierefreiheit, Prüfungsberichte, Spezifikationen für den Benutzerzugriff und Compliance-Checklisten, um die Beschreibung einer Anforderung zu verbessern.

Unter KI-gestützte Auswertung erfahren Sie die verfügbaren Best Practices und Richtlinien für die Anforderungsauswertung.

Für die manuelle Testgenerierung

Autopilot^TM im Test Manager verwendet KI, um Testfälle zu generieren, und ist auf die Genauigkeit der Anforderungsbeschreibungen angewiesen. Dazu gehören die folgenden Komponenten:

• Kurze, benutzerspezifische Anweisung, die den Zweck der Anforderung hervorhebt.
• Umfassende Beschreibung der Anwendungslogik und Benutzererfahrung.
• Klare, messbare Akzeptanzkriterien, die sowohl positive als auch negative Szenarien einschließen.

Durch genaue Anforderungsbeschreibungen kann Autopilot^TM präzise und detaillierte Testschritte generieren. Sie können Autopilot^TM auch zusätzliche Anweisungen geben, sei es für die End-to-End-Flow-Überprüfung oder die schnelle Generierung von Testideen, um die Testfallgenerierung für bestimmte Szenarien anzupassen.

Sie können unterstützende Dokumente wie Prozessdiagramme und -modelle, Compliance-Dokumente und Diskussionsprotokolle bereitstellen, um Autopilot^TM zusätzlichen Kontext zu geben und genauere und relevantere Testfälle zu generieren.

Unter KI-gestützte Testgenerierung erfahren Sie die verfügbaren Richtlinien und Best Practices für das Generieren von Testfällen mit Autopilot^TM.

Für die Testautomatisierung

Autopilot^TM in Studio Desktop unterstützt Sie bei verschiedenen Aktionen, z. B. beim Konvertieren manueller Testfälle in Automatisierungen, beim Umwandeln von Text in Code und beim Generieren synthetischer Testdaten.

Um manuelle Testfälle in Automatisierungen umzuwandeln, benötigen Sie ein konsistentes Objekt-Repository, da Autopilot UI-Automatisierungsfunktionen verwendet, um auf UI-Elemente zu verweisen. Es ist wichtig, eine konsistente Namenskonvention für UI-Elemente innerhalb manueller Schritte beizubehalten, um sicherzustellen, dass die generierte Automatisierung relevant ist. Sie sollten auch allgemeine Aktivitätsnamen in manuellen Schritten verwenden, damit sie einfach in entsprechende UiPath-APIs in Studio Desktop konvertiert werden können.

Um Text in Code umzuwandeln, können Sie Autopilot Anweisungen zum Generieren von C#-Code, zum Refactoring von vorhandenem Code oder zum Generieren einer UiPath-Automatisierung geben.

Wenn Sie synthetische Testdaten generieren, berücksichtigt Autopilot die vorhandenen Argumente in Ihrem Workflow und die zusätzlichen Anweisungen, die in der Aufforderung zum Generieren der Testdaten bereitgestellt werden. Sie können auch Anweisungen bereitstellen, um einer bestimmten Kombination von Daten zu folgen oder Ihr Dataset anzupassen.

Unter KI-gestützte Automatisierung erfahren Sie die Richtlinien und Best Practices für die Automatisierung Ihrer Tests mit KI.

Für die Testergebnisanalyse

Autopilot^TM bietet im Test Manager Erkenntnisse für fehlgeschlagene Testfälle und Empfehlungen zur Reduzierung der Fehlerquote in Ihrem Testportfolio. Je mehr Testergebnisse Sie beim Generieren des Berichts bereitstellen, insbesondere bei fehlgeschlagenen Testfällen, desto effektiver ist er. Das Ziel der Testerkenntnisse besteht darin, die Hauptgründe dafür zu verstehen, warum Ihre Tests fehlschlagen.

Jeder Abschnitt im Bericht zu den fehlgeschlagenen Tests zeigt Informationen über einen bestimmten Bereich Ihrer Testergebnisse, z. B.:

• Häufige Fehler: Gruppiert ähnliche Fehlermeldungen semantisch, um die häufigsten Probleme hervorzuheben.
• Fehlermuster: Unterteilt fehlgeschlagene Testfälle in größere Kategorien. Diese spezifischen Kategorien identifizieren wiederkehrende Themen und systemische Probleme und ermöglichen ein klareres Verständnis der zugrundeliegenden Probleme in Ihrer Testausführung.
• Empfehlungen: Liefert umsetzbare Empfehlungen für Verbesserungen, die Sie bei Ihren nächsten Schritten zur Optimierung der Stabilität Ihrer Testausführung unterstützen.