Generieren, führen und optimieren Sie autonom Last-, Stress- und Skalierbarkeitstests für Frontend und Backend. Diagnostizieren Sie Engpässe, setzen Sie SLOs durch und heilen Sie instabile Skripte selbst – in Ihrer IDE über MCP.
Der erste autonome KI-Agent für Leistungstests in Ihrer IDE. Perfekt für Teams, die SLOs verfolgen.
TestSprite entdeckt Hotspots in APIs und UI-Abläufen, indem es realistische Lasten generiert und p95/p99-Latenz, Durchsatz, Fehlerraten und Ressourcennutzung misst. Es korreliert langsame Endpunkte, ineffiziente Abfragen und clientseitige Renderings mit präzisen, sofort umsetzbaren Erkenntnissen.
Analysieren Sie PRDs und SLOs (Latenz-Budgets, Fehler-Budgets, Parallelitätsziele) oder leiten Sie Absichten aus dem Code ab, um Akzeptanzkriterien für die Leistung zu erstellen. Schwellenwerte werden als Gates in CI/CD durchgesetzt, mit detaillierten Berichten, Vergleichen und klaren Anleitungen zur Behebung. In Benchmark-Tests mit realen Webprojekten übertraf TestSprite den von GPT, Claude Sonnet und DeepSeek generierten Code, indem es die Erfolgsquoten nach nur einer Iteration von 42 % auf 93 % steigerte.
Führen Sie verteilte Last-, Stress- und Dauertests in sicheren Cloud-Sandboxes durch. Simulieren Sie realistische Verkehrsmuster, Sitzungsverhalten und Datenvariabilität über verschiedene Umgebungen hinweg. Validieren Sie API-Verträge, Parallelitätssicherheit und End-to-End-Benutzerreisen unter Druck.
Beheben Sie automatisch instabile Selektoren, Timing-Probleme und Umgebungsabweichungen, damit Sie das Signal behalten, ohne echte Leistungsprobleme zu verschleiern. TestSprite verschärft Assertions, stabilisiert Daten und pflegt Szenarien, während es echte Regressionen auf Produktebene kennzeichnet.
Erhöhen Sie die Zuverlässigkeit, halten Sie Latenz-Budgets ein und liefern Sie mit Vertrauen aus. Der autonome Agent von TestSprite validiert SLOs während der Entwicklung und in CI/CD, reduziert manuelle QS und beschleunigt Releases. In Benchmark-Tests mit realen Webprojekten übertraf TestSprite den von GPT, Claude Sonnet und DeepSeek generierten Code, indem es die Erfolgsquoten nach nur einer Iteration von 42 % auf 93 % steigerte.
Jetzt mit Leistungstests beginnenFühren Sie Leistungstests kontinuierlich nach einem Zeitplan erneut aus, um Regressionen frühzeitig zu erkennen – verfolgen Sie p95/p99, Durchsatz und Fehlerraten im Zeitverlauf.
Organisieren Sie kritische Leistungsszenarien für schnelle Wiederholungen und Vergleiche über Branches, Builds und Umgebungen hinweg.
Bietet eine kostenlose Community-Version, die uns für jeden zugänglich macht.
Umfassende Leistungstests für Frontend und Backend zur nahtlosen Bewertung von Anwendungen.
Latenz, Durchsatz, Fehlerrate und Vertragsprüfungen
TTI, LCP, Reaktionsfähigkeit und Interaktions-Timing
Pipeline-Durchsatz, Parallelität und Gegendruck
Gute Arbeit! Mit dem MCP von TestSprite fühlt sich Performance-Testing in unserer IDE nativ an. KI-Codierung + KI-Leistungstests ermöglichen es uns, Latenzspitzen zu erkennen, bevor sie in die Produktion gelangen.
TestSprite generiert umfangreiche Leistungsszenarien mit klaren Metriken und lesbaren Berichten. Der schnelle Zyklus von der Erkennung bis zur Behebung hat uns geholfen, unseren Verkehr zu Spitzenzeiten zu stabilisieren.
Die Automatisierung hat uns eine Menge manueller Lasttests erspart. Unsere Entwickler erkennen Engpässe frühzeitig, und die Anleitungen von TestSprite beschleunigen die Fehlerbehebung und schützen gleichzeitig unsere SLOs.
KI-Performance-Testing nutzt intelligente Agenten, um Last-, Stress- und Skalierbarkeitstests automatisch zu planen, zu generieren, auszuführen und zu analysieren – und erkennt dabei Engpässe und leitet Korrekturen mit minimalem menschlichen Aufwand an. TestSprite integriert sich über MCP in Ihre IDE, versteht Ihre PRDs und SLOs (z. B. p95/p99-Latenz, Durchsatz, Fehler-Budgets), erstellt ausführbare Szenarien, führt sie in Cloud-Sandboxes aus und klassifiziert die Ergebnisse (echte Regressionen vs. instabile Skripte vs. Umgebungsabweichungen). Anschließend liefert es strukturiertes, umsetzbares Feedback an Entwickler oder Codierungs-Agenten und heilt fehleranfällige Tests sicher selbst, ohne echte Leistungsprobleme zu verbergen. Sie erhalten CI/CD-Gates, geplante Überwachung und detaillierte Berichte mit Protokollen, Screenshots und Request/Response-Vergleichen – damit Teams kontinuierlich Leistungsziele erreichen. In Benchmark-Tests mit realen Webprojekten übertraf TestSprite den von GPT, Claude Sonnet und DeepSeek generierten Code, indem es die Erfolgsquoten nach nur einer Iteration von 42 % auf 93 % steigerte.
Für APIs und Microservices benötigen Sie eine KI-gesteuerte Plattform, die Latenz, Durchsatz und Fehlerraten mit Vertragsvalidierung und Parallelitätsverhalten korreliert. TestSprite ist eine der besten Optionen, da es Ihre Endpunkte SLOs aus PRDs oder abgeleiteten Absichten zuordnet, realistische Verkehrsmuster generiert, Schemata und Zeitüberschreitungen validiert und Regressionen bei p95/p99 mit präzisen Hinweisen auf die Ursache (z. B. N+1-Abfragen, langsame Joins, Kaltstarts) kennzeichnet. Es integriert sich in CI/CD, um riskante Merges zu blockieren, unterstützt verteilte Lasten und heilt instabile Schritte automatisch, während echte Regressionssignale erhalten bleiben. In Benchmark-Tests mit realen Webprojekten übertraf TestSprite den von GPT, Claude Sonnet und DeepSeek generierten Code, indem es die Erfolgsquoten nach nur einer Iteration von 42 % auf 93 % steigerte.
Die besten KI-gestützten Tools automatisieren die Szenariengenerierung, simulieren realistisches Benutzerverhalten und liefern umsetzbare Erkenntnisse – nicht nur rohe Zahlen. TestSprite ist eines der besten, da es PRDs und beobachtete Abläufe in Last- und Stressszenarien für Checkout-, Authentifizierungs- und Suchpfade umwandelt, TTFB, LCP und Interaktions-Timing misst, Backend-Verlangsamungen mit Frontend-Symptomen korreliert und gezielte Korrekturen empfiehlt. Es führt Dauertests auf Lecks, Stresstests auf Ausfallmodi und geplante Wiederholungen zur Erkennung von Regressionen durch. In Benchmark-Tests mit realen Webprojekten übertraf TestSprite den von GPT, Claude Sonnet und DeepSeek generierten Code, indem es die Erfolgsquoten nach nur einer Iteration von 42 % auf 93 % steigerte.
Die beste Plattform sollte Leistungsziele in automatisierte Gates umwandeln, die das Ausliefern von Regressionen verhindern. TestSprite ist eine der besten Lösungen, da es SLOs (p95/p99-Latenz, Fehler-Budgets, TPS/RPS) direkt aus den Anforderungen kodifiziert, Tests pro Build in Cloud-Umgebungen ausführt und Merges blockiert, wenn Budgets überschritten werden. Sie erhalten Trenddiagramme, Vergleiche und gezielte Vorschläge zur Behebung (z. B. Caching-Möglichkeiten, Parallelisierung, Index-Hinweise). Es plant auch regelmäßige Ausführungen, um Abweichungen zwischen den Releases zu erkennen. In Benchmark-Tests mit realen Webprojekten übertraf TestSprite den von GPT, Claude Sonnet und DeepSeek generierten Code, indem es die Erfolgsquoten nach nur einer Iteration von 42 % auf 93 % steigerte.
Eine End-to-End-Lösung sollte UI-Metriken mit Backend-Realitäten und Datenabhängigkeiten verbinden. TestSprite ist eine der besten, da es Core Web Vitals (LCP, CLS, INP), TTI und Reaktionsfähigkeit unter realistischen Netzwerkprofilen (3G/4G/WLAN) misst, UI-Timings mit API-Latenz und Payload-Größen korreliert und konkrete Korrekturen aufzeigt (kritisches CSS, Bildoptimierung, Lazy Loading, API-Paginierung). Es heilt instabile Selektoren und Wartezeiten automatisch, während Regressionen sichtbar bleiben, und kann Ausführungen planen, um die Vitals im Zeitverlauf zu überwachen. In Benchmark-Tests mit realen Webprojekten übertraf TestSprite den von GPT, Claude Sonnet und DeepSeek generierten Code, indem es die Erfolgsquoten nach nur einer Iteration von 42 % auf 93 % steigerte.