Devzery Latest

一句話介紹

Devzery是一套面向開發與QA團隊的AI API功能回歸測試平台，它從項目描述、介面結構和真實請求中生成測試場景，並將端到端使用者流程、缺陷、覆蓋率以及CI/CD觸發進行集中管理。

工具簡介

Devzery是由Devzery Technologies Pvt Ltd所創建，主要為中小型軟體團隊、微服務專案，以及那些需要持續驗證介面的工程組織提供服務。該平台強調無代碼或低代碼的維護方式，如此一來，測試內容就能隨著API的變更而自動調整，不必每次發布時都手動重寫腳本。

VideoDB於2025年11月宣布收購Devzery，並聲明現有產品將持續獲得支持，未來還會加強對影片資料管線及智慧應用的測試整合。因此，目前的條目應標示為仍在持續運營中的產品，不宜保留含糊的「Latest」版本名稱。

Devzery能解決什麼問題

• 從PRD或專案上下文生成針對具體業務的API測試用例。
• 將多個介面依真實使用者流程排序，並在步驟之間傳遞依賴變數。
• 在代碼合併或部署後自動運行回歸測試，盡早發現介面行為變化。
• 隨著API調整更新測試，降低固定腳本頻繁失效的維護成本。
• 為缺陷生成預期結果、實際結果、錯誤說明、影響和關聯用例。
• 統計測試套件覆蓋率與請求方法分佈，定位未被驗證的介面。
• 從介面結構生成Swagger文件，減少文件與實際行為的脫節。
• 將測試結果送入GitHub、Jenkins和Jira等現有工程流程。

核心能力總覽

主要功能

生成式API測試套件

Devzery的AI引擎能夠分析PRD或專案細節，並結合介面結構來產生與產品上下文相關的測試用例。所生成的測試內容不僅涵蓋單個端點，還會包含跨介面的使用者流程以及邊界情境。

端到端回歸測試

團隊可以在 API 層面執行完整的業務流程，例如註冊、認證、建立資源、付款以及查詢狀態等。API 級別的測試通常比介面測試的執行速度更快，但無法取代對瀏覽器佈局、可訪問性以及真實裝置互動功能的驗證。

接口序列與變數依賴

測試管理介面支援拖放來調整API的順序，並能將前一步驟的回應變數傳遞給後續請求。此功能適用於驗證令牌、資源ID、分頁游標以及多階段交易等具有狀態依賴性的流程。

自適應測試維護

AI Agent會識別API的變化並更新相關測試，以維持連續的回歸測試覆蓋率。雖然可以自動調整，但仍需進行程式碼審查，因為接口的變更可能代表真正的缺陷，也可能是經過核准的新規格。

多環境執行

測試套件可以在不同的環境中運行，協助團隊比較開發、預發布及生產前的環境。環境變數、憑證和測試資料應分別設定，以避免將生產用金鑰或真實的使用者資料複製到非生產系統中。

AI缺陷報告

失敗的測試可以產生包含狀態、相關用例、預期與實際結果以及錯誤說明的 Bug 記錄。團隊還能以標籤進行分類，並根據影響程度與風險來決定修復的優先順序。

Swagger文件生成

Devzery能夠分析複雜的資料結構並產生Swagger Schema，協助開發者維護易於理解的介面參考文件。自動生成的文件應與正式的API契約及程式碼實作相互驗證，尤其是要檢查認證機制、錯誤代碼以及可選欄位。

瀏覽器擴充功能

Basic定價中列出了用於錯誤管理的瀏覽器擴充功能，適合在測試過程中快速記錄問題。公開頁面無法穩定顯示目前的商店版本、權限及更新日期，安裝前應在官方入口核對。

Middleware SDK

Devzery提供用於收集API請求與回應的Middleware SDK，支援Node.js、Java、Python和Go。中間件嵌入應用後會記錄介面互動，為AI測試的資料產生、即時日誌以及持續回歸測試提供相關上下文資訊。

官網將這些組件稱為SDK，但公開資料並未對每個倉庫的版本、許可證、支援框架及相容範圍進行明確列舉。在正式接入之前，應先檢查相關倉庫的說明、最新提交內容以及依賴項目的安全性，而非僅依據行銷頁面來判斷。

CI/CD與項目管理集成

• GitHub連接可選擇專案倉庫，並將工作流程對應到相關的微服務。
• GitHub Actions可以在每次代碼合併或部署時觸發目標回歸測試。
• Jenkins連線用於在現有的建構流程中執行Devzery測試，並查看測試結果。
• Jira能夠根據測試結果來建立問題，從而減少手動複製錯誤資訊的機會。
• Basic僅列出CI/CD集成，但Pro才明確包含常見項目管理與CI/CD集成，實際範圍需在帳號確認。
• Enterprise可依據組織現有系統訂製專案管理與流水線整合。

完整工作原理

1. 建立專案並說明產品、主要使用流程以及需要驗證的 API 範圍。
2. 透過 Middleware SDK、介面資料或專案輸入，讓 Devzery 取得請求、回應及業務上下文。
3. AI生成測試用例，並把相關介面編排為包含依賴變量的流程。
4. QA或開發人員檢查預期結果、測試數據、認證與邊界條件。
5. 選擇開發或預發布環境運行套件，記錄覆蓋、失敗和行為差異。
6. 確認真實缺陷後同步到Jira或現有流程，並由團隊修復。
7. 將測試加入GitHub Actions或Jenkins，於後續合併與部署中持續執行。
8. API發生變化時審查AI建議的測試更新，確保契約變化沒有掩蓋回歸。

Devzery使用教學

第一步：定義測試範圍

先選擇一個邊界清晰的服務或關鍵用戶流程，不要第一次接入就導入整個生產系統。準備目前的API契約、測試帳號、PRD以及已知的邊界，讓AI了解預期的行為。

第二步：接入請求數據

1. 根據後端語言選擇Node、Java、Python或Go中間件。
2. 在非生產環境安裝SDK，並為Devzery連接配置獨立憑證。
3. 建立脫敏規則，排除密碼、令牌、支付資訊和不必要的個人數據。
4. 運行一組已知業務流程，讓中間件捕獲介面順序和資料依賴。
5. 在平台檢查請求方法、路徑、狀態碼和回應Schema是否正確識別。
6. 確認採集開銷和錯誤處理符合要求後，再擴大覆蓋範圍。

第三步：生成與審查測試

1. 上傳或輸入PRD、接口目標和關鍵用戶故事。
2. 生成測試用例後按業務風險篩選，不直接接受全部AI結果。
3. 補充權限、併發、重複請求、非法輸入、超時和回滾等邊界。
4. 檢查各步驟的依賴變數與測試數據清理，防止一次執行影響下一次。
5. 在預發布環境運行並確認預期值，移除不穩定或沒有業務意義的斷言。
6. 將通過人工審核的測試標記為回歸基線。

第四步：接入發布流程

1. 連接GitHub Actions或Jenkins，並選擇需要保護的代碼庫及部署環境。
2. 先把少量高風險用例作為非阻斷檢查，觀察執行時間與誤報。
3. 修正不穩定測試後，再將關鍵流程設置為合併或部署門禁。
4. 連接Jira並定義何時自動建立Issue、標籤、負責人及優先級。
5. 定期審查失敗趨勢、覆蓋空白和自動更新的測試，保持套件可維護。

適合哪些用戶

• 後端開發團隊：在代碼合併和部署前自動檢查介面回歸。
• QA工程師：從需求和請求數據快速建立測試基線，再補充專業邊界。
• DevOps與平台團隊：將API驗證加入GitHub Actions或Jenkins流水線。
• 微服務團隊：編排跨多個服務的用戶流程並管理依賴變數。
• 創業公司：利用Basic的免費額度來驗證單一專案，從而降低前期測試工具的成本。
• 成長型軟體團隊：使用Pro可支援多達5名使用者，以及2個專案的持續回歸。
• 企業工程組織：透過訂製方案獲得更多用戶、專案、報表與專屬支援。
• 影片與AI基礎設施開發者：運用收購後規劃的VideoDB及智慧管線的可靠性功能。

典型使用場景

• 驗證登入、令牌刷新、權限和帳戶設定等身份流程。
• 測試購物車、訂單、付款、退款及狀態回呼的跨介面鏈路。
• 在微服務發布後檢查上下游契約和關鍵用戶旅程。
• 從PRD生成第一版測試，再由QA補充法規與業務邊界。
• 在每次合併後執行目標回歸，阻止已知關鍵功能破壞。
• 將失敗結果自動整理為Jira問題，保留預期、實際和關聯用例。
• 統計介面和請求方法覆蓋，識別長期未被測試的端點。
• 根據現有API結構生成Swagger文件草稿，並由開發者核閱。

產品優勢

• 聚焦API功能回歸和用戶流程，不只是發送單個請求的通用接口客戶端。
• 可從PRD、項目上下文和實際請求生成測試，降低創建第一版套件的門檻。
• 支援介面排序與跨步驟變數依賴，適合真實業務鏈路。
• 將測試、缺陷、覆蓋率和文件整理在同一平台，減少上下文分散。
• 提供Node、Java、Python和Go中間件，覆蓋常見後端技術堆疊。
• 可與GitHub Actions、Jenkins和Jira連接，便於納入現有的交付流程。
• Basic免費提供單用戶、單專案，以及每月150個AI測試用例。
• VideoDB收購後官方確認產品繼續支援，並規劃更深入的AI基礎設施整合。

使用限制與注意事項

• AI生成的測試可能遺漏業務規則或產生錯誤斷言，不能替代QA和開發人員審查。
• API層並不等同於完整的產品，其介面、裝置、可訪問性以及實際網路表現仍需其他測試。
• 自適應測試可能把未批准的介面變更當成新基線，更新前應核對契約和變更單。
• 中間件會處理請求與回應，必須先脫敏密碼、令牌、支付和個人資料。
• Basic每個月只有150個AI生成的用例，且限1名使用者與1個專案。
• Pro雖列出無限AI生成用例，但執行、環境、接口量或其他資源上限沒有在價格頁完整說明。
• 官網入口顯示加入候補或聯絡創始人，帳號開通可能不是即時自助購買。
• 產品收購後的路線可能調整，規劃中的VideoDB集成不應當作目前已普遍開放功能。
• 價格頁面中的效率倍數和成本下降屬於行銷指標，不能直接作為自身項目ROI的保證。
• 測試生產API可能改變真實數據或觸發外部動作，應優先使用隔離環境和可回滾測試帳戶。

隱私與資料安全

Devzery會收集帳戶資料、付款資訊、使用者輸入的內容、檔案、回饋意見、裝置資訊、日誌以及使用數據。隱私政策中會說明，一般服務內容可能被用來改進服務品質或用於訓練相關模型，同時也會提供退出選項；至於代表企業客戶處理的業務內容，則以客戶協議為準。

• 接入前應確認客戶合同對請求日誌、保留、刪除和模型訓練的具體約定。
• 隱私政策說明數據可能在印度處理和儲存，並可能傳給其他地區的服務商。
• 涉及歐洲或英國個人數據時，應評估合法基礎、跨境機制和DPA。
• 只採集測試需要的最小字段，避免把完整生產響應預設發送到第三方。
• 為SDK和CI連接使用獨立、最小權限金鑰，並定期輪換。
• 在非生產環境準備合成數據，避免使用真實客戶、患者或支付記錄。
• 審查日誌與缺陷導出，防止敏感回應隨著Jira或CI報告進一步傳播。
• 平台採用商業上合理的安全措施，但明確不保證互聯網與電子郵件絕對安全。

價格與套餐

以下為2026年8月22日核驗到的公開價格。官網的月付與年付資訊位於同一頁面，Pro版月付25美元、年付250美元，年付頁面標註有15%的優惠；Enterprise版則需要另行報價。

Pro提供2週的免費試用期，Basic則屬於免費層級。稅金、執行資源、支援範圍以及Enterprise版合同的相關條款可能另有規定，最終的價格與可用功能將以實際訂購時的內容為準。

退款與取消

價格變更通常在發布後14天後才會生效，但因法律上的原因或Beta服務的調整，價格也可能立即變更。如有帳單相關的爭議，應在發票日期起30天內提出；企業則應妥善保存訂單、發票以及取消確認的記錄。

平台與輸出

GitHub與開源情況

Devzery的主API測試平台、AI測試引擎以及託管服務均非開源專案，其服務條款還限制了逆向工程以及提取底層模型、算法和系統的行為。官方在GitHub上提供的工具是一個獨立的UI測試用例生成工具，這個工具不能與商業用的API回歸測試平台混為一談。

該UI測試用例生成器使用Flask、CrewAI、BeautifulSoup與LangChain，根據HTML結構輸出功能測試用例，並採用Apache-2.0許可證。它可以替換LangChain所支援的模型，但使用者仍需自行配置相應的模型密鑰。

基本資訊

推薦指數

推薦指數為4.0分，滿分為5分。Devzery將測試、介面編排、自適應維護、CI/CD以及缺陷管理等功能整合在一起，其Basic免費版以及Pro版每月25美元的價格，讓小型團隊能夠以較低的成本進行試用。

主要不足是公開的幫助文件、SDK版本及資源額度不夠完整，帳號入口也採用候補或聯繫創始人的形式。團隊應先驗證收購後的實際開通流程、數據協議以及自身API類型的相容性。

常見問題

Devzery是什麼工具？

它是一個用於API功能回歸測試的AI測試平台，能夠根據產品的上下文來生成相關的測試用例、安排接口處理流程、自動執行回歸測試，並管理其中的缺陷。它並不等同於通用的接口調試工具，也無法涵蓋所有的UI及設備測試。

Devzery免費嗎？

Basic版免費，包含1名使用者、1個專案，以及每月150個由AI生成的測試用例。若選擇年度付款，則每年度可獲得1,800個用例，其餘資源的上限則需在開通時確認。

Pro多少錢？

Pro版每月費用為25美元，或每年250美元，可支援多達5名使用者及2個專案，且不限制AI生成的應用場景數量。Pro版還提供2週的免費試用期。

支援哪些開發語言？

官方Middleware SDK頁面列出了Node.js、Java、Python和Go。各語言的框架相容性、版本與許可證需查看對應的儲存庫，不能假設它們完全一致。

可以接入GitHub Actions嗎？

可以，Devzery支援連接GitHub專案，並在工作流程中自動觸發AI回歸測試。在正式設定為合併門禁之前，應先解決誤報、執行時間以及測試數據的清理問題。

支援Jenkins和Jira嗎？

支援，Jenkins用於在Pipeline中執行測試，Jira則用於同步或建立缺陷記錄。Pro版本列出了常見的專案管理與CI/CD整合功能，而Enterprise版本則可進行客製化設定。

Devzery被收購後還能用嗎？

VideoDB在2025年11月的官方公告中說明產品繼續支援，並規劃更深入的VideoDB整合。規劃中的功能可能會逐步發布，目前可用的範圍仍應以帳號及官方溝通為準。

Devzery是開源的嗎？

主平台並未開源。官方的UI測試用例產生器採用Apache-2.0許可證，Middleware SDK則在GitHub上提供下載通道，但這些組件並不代表完整的商業服務已經開源。

AI生成的測試可以直接上線嗎？

不建議直接作為發布門禁。開發與QA應檢查業務預期、權限、邊界、資料清理及不穩定因素，再將通過審查的測試納入持續回歸。

請求數據會被用於訓練嗎？

一般隱私政策會說明，使用者的內容可能被用於改進服務或訓練模型，並會提供退出的方式；至於企業業務相關的內容處理方式，则以客戶協議為準。在接入服務之前，應要求明確了解DPA的規定、退出機制，以及資料保留和刪除的條件。

能替代Postman或人工QA嗎？

Devzery的重點在於AI的回歸生成與持續測試，不一定能涵蓋通用介面客戶端的所有除錯功能。它亦無法取代業務審查、探索性測試、介面測試以及安全專業評估。

總結

Devzery適合那些需要將API回歸測試納入日常交付流程的開發與QA團隊，它能夠根據真實的請求、PRD以及介面結構來生成測試用例，再透過GitHub Actions、Jenkins和Jira來形成持續的回饋機制。其免費版以及多語言中介件，則有助於從單一專案開始進行驗證。

選型時應重點確認收購後的開通方式、SDK相容性、實際執行資源、數據訓練與保留條款。自動生成與自適應維護都應置於人工審查之下，尤其不能讓生產敏感數據在未經脫敏的情況下進入測試平台。