BotGauge

Eine kurze Beschreibung

BotGauge ist ein Service für autonomes QA als Lösung, bei dem künstliche Intelligenz-Agenten Tests erstellen, ausführen und selbst beheben. Anschließend überprüfen Experten für Qualitätskontrolle in dem jeweiligen Bereich die Abdeckung sowie die vorhandenen Fehler. Dadurch kann das Entwicklerteam kontinuierliche Tests in den Entwicklungs- und Veröffentlichungsprozess integrieren.

Einführung in die Tools

BotGauge AI Inc. bietet Softwareteams, die eine schnelle Iteration betreiben, autonome QA-Dienste an – diese umfassen Tests zu Funktionen, der Benutzeroberfläche, APIs, Integrationen, Regressionstests sowie End-to-End-Tests. Nachdem die Kunden ihre Produktanforderungen, Benutzerprozesse, Screenshots, Designs oder Demo-Videos bereitgestellt haben, erstellen die Plattform sowie die spezialisierten FDE-Teams gemeinsam Testsets.

Es legt derzeit den Schwerpunkt auf die „Lieferung nach Ergebnissen“ statt auf den Verkauf von Self-Service-Plätzen: BotGauge ist für das Testen, Erstellen, Ausführen, Warten, Fehleranalyse und Berichterstattung zuständig, während der Kunde hauptsächlich das Testumfeld, den Geschäftskontext sowie die Akzeptanzkriterien bereitstellt. Dieses Modell ähnelt eher kontinuierlichem QA-Hosting als dem einfachen Kauf eines codefreien Testeditors.

Der aktuelle Produktpositionierung

Die offizielle Website bezeichnet die Produkte als „Autonomous QA for the AI Era“ und „AQaaS“. Das Ziel ist es, sicherzustellen, dass der von KI erzeugte Code bei jeder Übermittlung kontinuierlich überprüft wird. Der Service setzt sich aus Testagenten, einer Infrastruktur zur automatischen Ausführung, Selbstheilungsmechanismen sowie menschlichen Experten in den jeweiligen Bereichen zusammen.

Die alte Website konzentrierte sich auf parallele Sitzungen sowie Pakete für die Selbstbedienungsplattform. Die aktuelle Seite bietet nun zwei Lösungsansätze: Launch und Scale. Der Menüaufbau sollte der aktuellen Positionierung der Hosted-Dienste entsprechen – es ist nicht mehr möglich, weiterhin die alten Pakete Starter, AI Foundation oder Advanced AI zu verwenden.

Hauptfunktionen

Produktinformationen einlesen

BotGauge kann PRDs, User Stories, UX-Prozesse, Screenshots, Designunterlagen sowie Demo-Videos entgegennehmen, um die Funktionalitäten des Produkts sowie die wichtigsten Nutzerprozesse zu verstehen. Je vollständiger die eingegebenen Informationen sind, desto leichter lässt sich eine Teststrategie entwickeln, die die tatsächlichen Geschäftsregeln sowie abweichende Abläufe abdeckt.

Von KI erzeugte Testfälle

Der Testgenerierungs-Proxy wandelt den Produktkontext in strukturierte Testfälle um, die die Benutzeroberfläche, Funktionen, APIs sowie die Integrationsebenen abdecken. Auf der offiziellen Website wird betont, dass der Kunde keine Automatisierungsskripte warten muss, doch der Kunde muss weiterhin Anforderungen, Umgebung und erwartete Ergebnisse bestätigen.

Prüfung durch Fachexperten

Jedes Testset wird von einem Team aus Experten für FDE oder QA überprüft, um festzustellen, ob die Tests die tatsächlichen Geschäftsabsichten widerspiegeln, und um Fehler sowie falsche Meldungen, die durch reinen AI-Generierungsprozesse entstehen, zu reduzieren. Die manuelle Überprüfung ist ein wesentlicher Unterschied zwischen BotGauge und vollständig selbstständigen AI-Testwerkzeugen.

Fortlaufende Ausführung und paralleler Betrieb

Die Tests können in die Prozesse des Code-Commitzens, der Pull-Anfragen sowie des Builds und Veröffentlichens integriert werden und laufen automatisch bei Änderungen. Die offizielle Website bewirbt den Dienst mit unbegrenzter Anzahl an Ausführungen sowie hoher Parallelisierungsfähigkeit; konkrete Beschränkungen hinsichtlich der Parallelität, der Warteschlangen und der gerechten Nutzung müssen im Auftrag festgelegt werden.

Selbstheilungstest

Der Selbstheilungs-Agent erkennt anhand des Kontexts Änderungen in den Benutzeroberflächenelementen oder -prozessen und versucht, die betroffenen Tests zu aktualisieren. Änderungen mit geringer Zuverlässigkeit sollten von Experten überprüft werden, um zu verhindern, dass echte Funktionen fälschlicherweise als funktionierend markiert werden.

Ursachenanalyse und Defekterfassung

Nach einem Fehler kann die Plattform anhand von Ausführungsprotokollen, Screenshots, Videos sowie dem Kontext der Ausführung eine Ursachenanalyse sowie einen detaillierten Defektrapport erstellen. Der Bericht kann in die vorhandenen Tools zur Verwaltung und Kommunikation von Fehlern im Team eingefügt werden, wodurch die Zeit, die die Ingenieure für die erneute Datenerhebung benötigen, reduziert wird.

Überwachungsanalyse und Testmanagement

Das Team kann Testsets, Status, Ausführungshistorie sowie die Abdeckungsrate einsehen und nach Funktion, Priorität oder Risikomanagement-Szenarien sortieren. Zudem ermöglicht das Produkt die Exportierung oder Übertragung von Tests; im Vertrag müssen das zu verwendende Exportformat sowie die Verfügbarkeit nach Beendigung festgelegt werden.

BotGauge MCP

BotGauge MCP bietet Funktionen wie Erstellung, Anzeigen, Massenänderung, Ausführung, Untersuchung von Fehlern, Überprüfung von Änderungen sowie Berichterstattung über Fehler – und integriert diese in KI-Hilfen, die MCP unterstützen. Diese Funktionen sind bis zurzeit noch als Beta gekennzeichnet; es ist notwendig, sich mit dem Team in Verbindung zu setzen, um sie zu aktivieren.

Vollständiger Arbeitsablauf

1. Mit dem BotGauge-Team die Produktbereiche, Schlüsselprozesse, Veröffentlichungsfrequenz, Testumgebungen und Qualitätsziele festlegen.
2. Es werden PRD-Dokumente, User Stories, Designs, Screenshote, Demo-Videos, Schnittstellenbeschreibungen sowie vorhandene Testunterlagen bereitgestellt.
3. Verbinden Sie sich nur mit Test- oder Vorab-Laufumgebungen und bereiten Sie maskierte, zurücksetzbare Nicht-Produktions-Testdaten vor.
4. Ein AI-Agent kartiert den Produktprozess und erzeugt Vorschläge für UI, Funktionen, APIs sowie Integrationstests.
5. Das FDE-Team im Bereich überprüft die Testschritte, die erwarteten Ergebnisse, die Abweichungswege sowie die Geschäftsrisiken.
6. Verbinden Sie die Tests mit dem Code-Repository, CI/CD, der Fehlerverwaltung und Kommunikationswerkzeugen.
7. Beim Each Submission oder Veröffentlichung ausführen, selbstheilende Änderungen vornehmen und Fehlschläge in ausführbare Defektrapporte umwandeln.
8. Regelmäßige Überprüfung von Abdeckung, Fehlalarmen, ausgelassenen Tests sowie Produktänderungen, um den Testumfang und die Akzeptanzkriterien zu aktualisieren.

30-tägiger Pilotprozess

1. Wählen Sie ein bis drei Testprozesse aus, die einen hohen Einfluss auf den Umsatz oder die Nutzer haben und gleichzeitig leicht isoliert werden können.
2. Ein unabhängiges Testumfeld sowie Testkonten werden erstellt, ohne echte Kunden- oder Produktionsdatenbanken zu kopieren.
3. Stellen Sie BotGauge Anforderungen, Prozesse, Schnittstellen sowie Kriterien für das Erkennen von Fehlern zur Verfügung und bestätigen Sie den Umfang der Berechtigungen.
4. Lassen Sie das Team die ersten Tests erstellen und manuell überprüfen, wobei die normalen, abweichenden sowie Berechtigungs-Szenarien einzeln geprüft werden.
5. Innerhalb von 30 Tagen werden Abdeckung, Ausführungszeit, Falschalarme, Übersehungen, Korrektheit der Selbstheilung sowie die eingesetzten Ressourcen überwacht.
6. Überprüfen Sie, ob die Berechtigungen für das Git-Repository, CI, das Fehlermanagement-System sowie die Benachrichtigungskanäle dem Prinzip der Minimierung entsprechen.
7. Vergleichen Sie die weiteren Nutzungskosten mit den Gesamtkosten für interne QA, Code-Frameworks oder andere Hosting-Dienste.
8. Vor Abschluss des Pilotprojekts muss die endgültige Preisgestaltung, die SLAs, die Löschung der Daten sowie die Vorgaben für die Exportierung und Beendigung schriftlich bestätigt werden.

MCP-Anmeldeprozess

1. Kontaktieren Sie BotGauge, um MCP Beta anzufordern, und überprüfen Sie den Umfang der Konten, Projekte, Tools sowie der Datengrenzen.
2. Wählen Sie einen AI-Client, der MCP unterstützt, und erstellen Sie für die Testumgebung separate Anmeldeinformationen mit minimalem Berechtigungsumfang.
3. Zunächst werden nur die Anzeige von Tests und das Lesen der Ergebnisse ermöglicht, um Identitäten zu überprüfen, Projekte voneinander zu trennen sowie Audit-Protokolle zu führen.
4. Die Tests erzeugen Fallbeispiele aus dem PRD; erst nach manueller Überprüfung wird die Massenänderung oder Ausführung des Sets gestattet.
5. Es sollten klare Benutzerbestätigungen, eine Whiteliste für Umgebungen sowie Beschränkungen bezüglich der Anzahl der Ausführungen, Änderungen und Fehlererfassungen festgelegt werden.
6. Überprüfen Sie, ob die Protokolle der Fehlversuche, Screenshots und Berichte Schlüssel oder echte Benutzerdaten in das Chat-Fenster zurückgeben.
7. Protokollieren Sie Aufrufe der Tools sowie die ausführenden Personen, wechseln Sie regelmäßig die Zugangsdaten und deaktivieren Sie Clients, die nicht mehr verwendet werden.

Für welche Teams geeignet

• Schnell iterierendes SaaS-Team: Häufige Veröffentlichungen, aber nicht ausreichend automatisierte QA-Ressourcen.
• AI-Programmierteam: Wir möchten für die Erstellung von Code durch KI kontinuierliche Qualitätskontrollen sowie Standards für die Veröffentlichung einrichten.
• Start-ups: Sie müssen wichtige Prozesse schnell abdecken und möchten zunächst kein vollständiges Team für die Automatisierung von Tests einstellen.
• Wachstumsorientierte Ingenieurorganisation: Es gibt bereits CI/CD, Fehlermanagement und Code-Repositorys; es wird ein gehosteter Testlayer hinzugefügt.
• E-Commerce- und FinTech-Produkte: Die Schlüsseltransaktionsprozesse sind komplex und erfordern eine gemeinsame Überprüfung von Funktionen, Benutzeroberflächen und Schnittstellen.
• HealthTech und regulierte Teams: Es sind Datentrennung, Audits sowie Sicherheitsmaßnahmen erforderlich, doch eine Konformitätsprüfung muss dennoch selbst durchgeführt werden.
• Produktmanager: Ich möchte aus dem PRD und den Benutzerprozessen überprüfbare Akzeptanz- und Regressionstests erstellen.
• Entwickler: Es wird erwartet, dass Tests direkt bei der Code-Übermittlung oder über den AI-Assistenten ausgeführt werden können, um die Ursache zu ermitteln.

Typische Anwendungsszenarien

• Regressionen verhindern: Jeder Code-Commit führt automatisch wichtige Benutzerprozesse aus und verhindert offensichtliche Regressionen.
• Test des Zahlungsprozesses: Gleichzeitige Überprüfung der Benutzeroberfläche, der Schnittstellen, der Rückrufe von Drittanbietern sowie der Fehlerrichtungen.
• Rechtemessung: Überprüfung der Zugriffskontrolle unter verschiedenen Rollen, Anmeldezuständen und Grenzsituationen.
• Prüfung neuer Funktionen: Aus PRD, Design und User Stories werden Tests erstellt und an Fachexperten zur Überprüfung weitergeleitet.
• Über-Browser-Verifizierung: Im Scale-Modell werden verschiedene Kombinationen aus Browsern und Betriebssystemen getestet.
• API-Regression: Erstellung von Normal-, Fehl- und Integrationstests gemäß den Schnittstellenspezifikationen und Geschäftsprozessen.
• Defektscheidung: Verwendung einer Ursachenanalyse, um Produktprobleme, Umweltprobleme und instabile Tests voneinander zu unterscheiden.
• Schlusskreis der AI-Entwicklung: Tests werden in Cursor, Claude, Windsurf oder anderen MCP-Clienten durchgeführt.

Vorteile des Produkts

• Die Kombination von durch KI-Tests erzeugten Ergebnissen mit der Überprüfung durch Fachexperten verringert Probleme durch unüberprüfte Modelleinträge.
• Der vollständige Testlebenszyklus, der die Verständnis der Anforderungen, die Erstellung von Use Cases, die Ausführung, das Selbstheilungsvermögen, die Analyse sowie die Berichterstattung umfasst.
• Aufgrund der Testergebnisse und der abgedeckten Bereitstellung ist es nicht notwendig, dass der Kunde selbst zahlreiche Skripte sowie die Infrastruktur zum Betrieb wartet.
• Unterstützt UI-, Funktions-, API- und Integrationstests, geeignet für benutzerzentrierte Prozesse über verschiedene Ebenen.
• Es ist möglich, Code-Repositorys, CI/CD-Systeme, Fehlerverwaltungstools sowie Kommunikationswerkzeuge zu verbinden, um den Wechsel zwischen verschiedenen Workflows zu verringern.
• Der aktuelle Plan besagt, dass es keine Beschränkung bezüglich der Anzahl der Ausführungen gibt, und es wird die parallele Ausführung sowie eine kontinuierliche Aktivierung ermöglicht.
• MCP Beta ermöglicht es Ingenieuren und Produktentwicklern, Testprozesse in natürlicher Sprache zu steuern.
• Die offizielle Website gibt SOC 2 Type II an; Unternehmen können außerdem einen Prüfbericht sowie Informationen zum Umfang der Kontrollen anfordern.

Einsatzbeschränkungen und Risiken

• BotGauge ist ein Hosted-Service und kein vollständig selbstbedienungsfähiges Framework, wodurch die Kunden nur begrenzte direkte Kontrolle über die Implementierung und den Betrieb der Testinfrastruktur haben.
• Derzeit gibt es keinen offiziellen Festpreis; die Abrechnung erfolgt nach den Testfällen und Ergebnissen, wofür eine Verkaufsbeurteilung erforderlich ist. Ein Vergleich der Budgets ist daher nicht sofort möglich.
• Angaben auf der offiziellen Website zu Übertragungsgeschwindigkeit, wartungsfreier Betrieb und Stabilität gehören zu Marketingversprechen und müssen durch Pilotprojekte sowie vertragliche Prüfungen bestätigt werden.
• Selbstheilung kann tatsächliche Produktveränderungen verbergen; Reparaturen mit geringer Zuverlässigkeit sowie kritische Prozesse sollten einer manuellen Überprüfung unterzogen werden.
• Testeingaben, Screenshote, Protokolle und Videos können sensible Informationen enthalten; die Hochladen von Produktionsdaten ist ausdrücklich verboten.
• Laut der Datenschutzerklärung können Kundendaten zur Verbesserung von Dienstleistungen durch tiefes Lernen verwendet werden; Unternehmen müssen den Umfang sowie Mechanismen zur Trennung und zum Austritt festlegen.
• Die Datenschutzerklärung bezeichnet den Dienst weiterhin als Autify, was darauf hindeutet, dass im rechtlichen Text alte Namen oder Vorlagen übrig geblieben sind.
• MCP ist weiterhin Beta – Schnittstellen, Tools, Berechtigungen, Stabilität und Preis können sich ändern.
• Das Produkt bietet keine offiziellen, vollständigen API- oder SDK-Dokumentationen; die Tiefe der Anpassungen muss in der Implementierungsphase festgelegt werden.
• Mehr als 60 Integrationen bilden eine Gesamtkommunikation; das bedeutet nicht, dass jede von ihnen über dieselben Funktionen, eine bidirektionale Synchronisierung sowie denselben Support-Level verfügt.
• Auch bei kostenlosen Testversionen wird auf das Testumfeld zugegriffen; es sollten isolierte Konten, minimale Berechtigungen sowie maskierte Daten verwendet werden.
• Managed QA kann die gesamten Aufgaben von Sicherheitstests, Leistungsprüfungen, Zugänglichkeitsaudits und professionellen Konformitätsbewertungen nicht ersetzen.

Preise und Pakete

Stand dem 20. August 2026 bietet die Preisseite von BotGauge zwei Tarifoptionen namens Launch und Scale an; ein konkreter Preis in US-Dollar wird nicht angegeben. Auf der alten Website sowie im historischen offiziellen Blog wurden zwar Beispiele für monatliche Gebühren oder Abrechnung nach Anzahl der gleichzeitigen Verbindungen gezeigt, diese sollten jedoch nicht als aktuelle Angebote angesehen werden.

Laut den FAQ auf der offiziellen Website kann der Abonnementvertrag jederzeit gekündigt werden – ohne dass eine Kündigungsgebühr anfällt. Nach der Kündigung entstehen keine Kosten für weitere Zahlungszyklen mehr, doch für den laufenden Zyklus werden weiterhin Gebühren berechnet. Zur Zahlung sind hauptsächlich Kreditkarten möglich; für größere Beträge oder Unternehmenslösungen kann auch eine Banküberweisung verwendet werden.

Bei der Beschaffung sollten die Definitionen der Testfälle klar festgelegt werden, da BotGauge den gesamten Prozess der aktiven Nutzer als einen Testfall betrachtet. Ebenso muss geklärt werden, wie neue Prozesse, Anzahl der Änderungen, Konkurrenzzustände, Umgebungen, Browser, Supportleistungen, Arbeitszeit für menschliches Personal sowie Aufgaben außerhalb des üblichen Rahmens abgerechnet werden.

Vergleich von Launch und Scale

Unterstützte Testarten

Integration und Liefermethoden

Auf der offiziellen Website werden gängige Integrationen wie Jira, Linear, Slack, GitHub, GitLab, ClickUp, Postman, Discord, TestRail, Zephyr und Xray aufgeführt, wobei insgesamt mehr als 60 Tools unterstützt werden. Die genauen Funktionen der Anbindungen, die verfügbaren Felder sowie die Richtung hängen vom Projekt ab.

Daten Sicherheit und Privatsphäre

Die aktuelle Datenschutzrichtlinie verlangt ausdrücklich, dass die Kunden ausschließlich Testumgebungen sowie nicht-produktive Daten verwenden dürfen. Es ist ihnen nicht gestattet, echte, vertrauliche oder identifizierbare personenbezogene Informationen hochzuladen, zu verarbeiten oder zu speichern. Die Kunden müssen selbst dafür sorgen, dass ihre Testkonten und -daten maskiert und isoliert werden.

Die Plattform sammelt Informationen zur Registrierung, zu Unternehmen, Kontaktdaten, Rechnungen, Protokollen, Geräten, Zugriffsprotokollen sowie freiwillig von den Nutzern bereitgestellte Daten. In der Richtlinie heißt es außerdem, dass Kundendaten mit Nutzungsdaten zusammengeführt werden können, um die Dienste durch Deep Learning zu verbessern, doch es wird betont, dass diese Daten nicht mit den Daten anderer Kunden zusammengeführt werden.

Der Name des Dienstes auf der Datenschutzseite wird weiterhin als Autify angegeben, während der Name des Unternehmens BotGauge AI Inc. ist. Dies könnte daran liegen, dass die historischen Vorlagen oder rechtlichen Texte nicht synchronisiert wurden. Die Vertragsparteien sollten darauf achten, ob der aktuelle Dienst, der Name des Unternehmens, die Auftragsverarbeiter sowie die Vereinbarungen zur Datenverarbeitung übereinstimmen.

• Verbinden Sie sich nur mit Test- oder Vorab-Laufumgebungen – das Hochladen von Produktionsdatenbanken sowie echten Kundendaten ist untersagt.
• Mit synthetischen Konten, virtuellen Bestellungen und wiederherstellbaren Daten wird getestet, wobei die Daten nach dem Test automatisch gelöscht werden.
• Für Code-Repositorys, CI, Fehlermanagement-Plattformen und MCP werden jeweils minimale Berechtigungen vergeben.
• Überprüfen Sie Screenshote, Videos, Protokolle und Fehlermeldungen, um zu verhindern, dass Token und persönliche Informationen aufgezeichnet werden.
• Fordern Sie vom Lieferanten den Umfang des SOC 2-Berichts, den Prüfzeitraum, die Ausnahmen sowie den Übergangsbrief an.
• Schriftliche Bestätigung der Regeln für die Verarbeitung der Kundendaten, der Anbieter der Modelle, der manuellen Zugriffe sowie für die Aufbewahrung und Löschung.
• Exportieren Sie die Testressourcen vor Ablauf des Vertrags und überprüfen Sie den Löschvorgang für Konten, Backups und Drittkopien.

Indikatoren für die Prüfung im Pilotprojekt

API, MCP und Entwicklerfähigkeiten

Die Dienstbedingungen definieren die API und ermöglichen die Nutzung einiger Dienstfunktionen durch Integration durch Dritte, doch auf der offiziellen Website werden keine vollständigen REST-Dokumentationen, Informationen zur Authentifizierung, Rate Limits, eine Entwicklerkonsole oder allgemeine SDKs bereitgestellt. Die Unternehmens-Schnittstellen müssen in den Bestell- und Implementierungsunterlagen festgelegt werden.

BotGauge MCP ist derzeit die klarste Eingangsmöglichkeit für Entwickler, um Tests von kompatiblen AI-Clienten zu erstellen, anzusehen, zu ändern und auszuführen, Fehlschläge zu untersuchen und Abdeckungsraten einzusehen. Es befindet sich noch in der Beta-Phase; die Aktivierung erfolgt durch Kontaktaufnahme mit dem Team, anstatt es direkt nach öffentlicher Herunterladung und Installation zu verwenden.

Open-Source-Situation

BotGauge ist ein kommerzieller Service mit geschlossenem Quellcode. Die Nutzungsbedingungen verbieten Reverse Engineering, Dekompilierung, Zerlegung, Crawling sowie wettbewerbsbezogenen Zugriff. Auf der offiziellen Website werden weder die Quellcodes für die Test-Agenten, den Ausführungsmotor noch für den MCP-Service bereitgestellt.

Es wurden weder offiziell zertifizierte GitHub-Produktrepositorien noch offizielle Open-Source-SDKs gefunden. Die Unterstützung für die Integration mit GitHub bedeutet lediglich, dass Verbindungen zu Code-Repositorien sowie zum Entwicklungsprozess hergestellt werden können; es ist jedoch nicht möglich, dies als eigenständiges Open-Source-Produkt von BotGauge zu nutzen.

Grundlegende Informationen

Empfehlungswert

Die Empfehlungsbewertung liegt bei 4,1 von 5 Punkten. BotGauge vereint AI-Testagenten, Branchenexperten, kontinuierliche Ausführung, Selbstheilungsfunktionen sowie Engineering-Integration zu einem umfassenden, vollständig verwalteten QA-Dienst – ideal für Teams, die schnell eine Abdeckung der wichtigsten Prozesse schaffen möchten, ohne die gesamte Infrastruktur selbst aufbauen zu müssen.

Die Abzüge resultieren aus der Nichtoffenlegung des aktuellen Preises, davon, dass MCP noch in der Beta-Phase ist, aus unzureichenden öffentlichen APIs und SDKs sowie aus der Datenschutzrichtlinie, die alte Bezeichnungen von Autify sowie Angaben zu Trainingszwecken enthält. Unternehmen sollten die angegebenen Kennzahlen durch einen 30-tägigen Pilotversuch sowie durch SOC 2-Dokumente und Verträge einzeln überprüfen.

Häufige Fragen

Was ist BotGauge?

Es handelt sich um einen selbstständigen QA-Hosting-Dienst, bei dem künstliche Intelligenz-Agenten Tests erstellen, ausführen und warten, während Fachleute für Testung die Abdeckung sowie Fehler überprüfen.

Ist BotGauge eine Plattform oder ein Service?

Der aktuelle Fokus liegt auf Hosting-Diensten. Kunden können die Plattform sowie die Integrationen nutzen, doch das BotGauge-Team ist für den gesamten Testprozess vom Anfang bis zum Ende sowie für die Ergebnisse der Bereitstellung verantwortlich.

Muss man die Testskripte selbst schreiben?

Laut der offiziellen Website müssen die Kunden keine Skripte erstellen oder warten – das übernehmen die Teams für KI und FDE. Die Kunden müssen weiterhin Anforderungen, ein Testumfeld, Geschäftsregeln sowie Kriterien für die Abnahme bereitstellen.

Welche Tests werden unterstützt?

Hauptunterstützungsfunktionen, UI, API, Integration, Regressionstests sowie End-to-End-Tests. Der genaue Umfang der Tests für Mobilfunk, Leistung, Sicherheit und spezielle Konformitätsanforderungen muss separat festgelegt werden.

Wie wird BotGauge berechnet?

Derzeit wird nach Testfällen oder Ergebnissen abgerechnet; weder bei Launch noch bei Scale gibt es eine offiziell festgelegte Gebühr. Der Endpreis hängt von dem Prozess, dem Umfang, der Umgebung sowie den Anforderungen in Bezug auf Integration und Support ab.

Gibt es eine kostenlose Version?

Es gibt keine öffentliche, dauerhaft kostenlose Selbstbedienerversion. Die offizielle Website bietet einen 30-tägigen kostenlosen Probemonat sowie die Möglichkeit, Fehler zu melden. Die Umfang des Probemonats, die Voraussetzungen sowie die Bedingungen für eine Umstellung auf die vollständige Version müssen noch geklärt werden.

Kann man es jederzeit stornieren?

Laut den FAQ zu den aktuellen Preisen kann der Vertrag jederzeit gekündigt werden, ohne dass eine Kündigungsgebühr anfällt. Für den laufenden Abrechnungszeitraum wird weiterhin eine Gebühr erhoben; für zukünftige Zeitperioden fallen keine Gebühren mehr an. Bei Unternehmensbestellungen gilt weiterhin das Vertragswerk.

Was ist ein Selbstheilungstest?

Wenn sich die Benutzeroberflächenelemente oder Abläufe ändern, versucht das System im Kontext der Umstände, die Tests zu aktualisieren. Wichtige Abläufe sollten überprüft werden, um zu verhindern, dass echte Rückfälle fälschlicherweise als normale Veränderungen angesehen werden.

Wird der Test bei jedem Submit ausgeführt?

Es ist möglich, CI/CD zu verbinden, wodurch Abläufe bei der Abgabe, dem Pull-Request, beim Kompilieren oder Veröffentlichen ausgelöst werden. Die genauen Auslösebedingungen sowie die Blockierstrategien werden durch die Projektkonfiguration festgelegt.

Was kann BotGauge MCP leisten?

Es kann in kompatiblen AI-Hilfen Tests erstellen, durchsehen, in Batches bearbeiten und ausführen, Ausfälle untersuchen, Abdeckungen ansehen und Defektrapporte erstellen. Derzeit ist es noch in der Beta-Version.

Welche Clients werden von MCP unterstützt?

Die offizielle Website listet kompatible Umgebungen wie Claude, Cursor, Windsurf, GitHub Copilot, VS Code, Amp und IntelliJ IDEA auf, die auch mit anderen MCP-Clients verbunden werden können.

Kann man Produktionsdaten verwenden?

Das ist nicht möglich. Die Datenschutzrichtlinien verlangen ausdrücklich, dass ausschließlich Testumgebungen sowie nicht-produktive Daten verwendet werden dürfen. Das Hochladen von echten, vertraulichen oder personenbezogenen Informationen ist untersagt.

Wird die Kundendaten für das Training verwendet?

Laut der Datenschutzerklärung können Kundendaten mit Nutzungsdaten zusammengeführt werden, um die Dienstleistungen durch Deep Learning zu verbessern – doch es findet keine Aggregation mit Daten anderer Kunden statt. Das Unternehmen sollte durch Verträge die konkreten Felder, Modelle sowie die Verfahren zur Trennung, zum Widerruf und zur Löschung festlegen.

Warum wird in der Datenschutzerklärung auf Autify Bezug genommen?

Der Unternehmensträger auf dieser Seite ist BotGauge AI Inc., doch der Name des Services wird weiterhin als Autify angegeben – vermutlich aufgrund alter Vorlagen oder weil rechtliche Dokumente noch nicht aktualisiert wurden. Vor Abschluss eines Vertrags sollte man eine Klärung bei den Verantwortlichen einholen sowie die für den aktuellen Service geeigneten Unterlagen erhalten.

Wird eine öffentliche API oder SDK bereitgestellt?

Es wurden weder vollständige Referenzen zu offenen APIs, Eingänge für Entwickler-Schlüssel noch offizielle SDKs in der jeweiligen Sprache gefunden. API-Funktionen sowie Integrationsmöglichkeiten auf Projektebene sind über das Vertriebs- und Implementierungsteam erhältlich.

Ist BotGauge Open Source?

Keine Offenlegung des Quellcodes. Die Integration in GitHub, das MCP-Protokoll sowie die Exportfunktionen für Tests bedeuten nicht, dass der Quellcode des Kern-Proxies oder der Ausführungsplattform öffentlich zugänglich ist.

Was sollte bei dem 30-tägigen Pilotversuch in erster Linie überprüft werden?

Es wird insbesondere auf die Abdeckung der Schlüsselprozesse, echte Fehler, Fehlalarme, übersehene Fehler, die Genauigkeit der Selbstheilung, die Rücklaufzeit, die notwendigen Wartungskosten, die Integrationserlaubnisse, die Datenverarbeitung sowie die Gesamtkosten geachtet.