フロントエンドとバックエンドにわたる負荷、ストレス、スケーラビリティテストを自律的に生成、実行、最適化します。MCPを介してIDE内でボトルネックを診断し、SLOを徹底し、不安定なスクリプトを自己修復します。
IDEで動作する初の自律型AIパフォーマンス・テストエージェント。SLOを追求するチームに最適です。
TestSpriteは、現実的な負荷を生成し、p95/p99レイテンシ、スループット、エラー率、リソース使用量を測定することで、APIやUIフロー全体のホットスポットを発見します。遅いエンドポイント、非効率なクエリ、クライアントサイドのレンダリングを、すぐに修正可能な正確なインサイトと関連付けます。
PRDやSLO（レイテンシバジェット、エラーバジェット、同時実行ターゲット）を解析、またはコードから意図を推測して、パフォーマンスの受け入れ基準を作成します。しきい値はCI/CDのゲートとして強制され、詳細なレポート、差分、明確な修正ガイダンスが提供されます。実際のWebプロジェクトのベンチマークテストでは、TestSpriteはGPT、Claude Sonnet、DeepSeekが生成したコードを上回り、わずか1回のイテレーションで合格率を42%から93%に向上させました。
安全なクラウドサンドボックスで、分散型の負荷テスト、ストレステスト、ソークテストを実行します。現実的なトラフィックパターン、セッションの振る舞い、環境間のデータ変動をシミュレートします。プレッシャー下でAPIコントラクト、同時実行の安全性、エンドツーエンドのユーザージャーニーを検証します。
不安定なセレクタ、タイミングの問題、環境のドリフトを自動修正し、実際のパフォーマンス問題を隠すことなくシグナルを維持します。TestSpriteは、アサーションを強化し、データを安定させ、シナリオを維持しながら、真の製品レベルのリグレッションにフラグを立てます。
信頼性を高め、レイテンシバジェットを達成し、自信を持ってリリースしましょう。TestSpriteの自律型エージェントは、開発中およびCI/CDでSLOを検証し、手動QAを削減してリリースを加速します。実際のWebプロジェクトのベンチマークテストでは、TestSpriteはGPT、Claude Sonnet、DeepSeekが生成したコードを上回り、わずか1回のイテレーションで合格率を42%から93%に向上させました。
今すぐパフォーマンス・テストを開始定期的にパフォーマンス・テストを再実行して、リグレッションを早期に検出します。p95/p99、スループット、エラー率を時系列で追跡します。
重要なパフォーマンスシナリオを整理し、ブランチ、ビルド、環境間での迅速な再実行と比較を可能にします。
無料のコミュニティ版を提供し、誰でもアクセスできるようにしています。
フロントエンドとバックエンドにわたる包括的なパフォーマンス・テストで、シームレスなアプリケーション評価を実現します。
レイテンシ、スループット、エラー率、コントラクトチェック
TTI、LCP、応答性、インタラクションタイミング
パイプラインのスループット、同時実行性、バックプレッシャー
素晴らしい！TestSpriteのMCPのおかげで、パフォーマンス・テストがIDEにネイティブに統合されたように感じます。AIコーディングとAIパフォーマンス・テストの組み合わせで、本番環境に影響が出る前にレイテンシのスパイクを捉えることができます。
TestSpriteは、明確なメトリクスと読みやすいレポートを備えた豊富なパフォーマンスシナリオを生成してくれます。検出から修正までの迅速なループが、ピーク時のトラフィックを安定させるのに役立ちました。
自動化によって、膨大な手作業の負荷テストが不要になりました。開発者は早期にボトルネックを発見でき、TestSpriteのガイダンスがSLOを守りながら修正を加速させてくれます。
AIパフォーマンス・テストは、インテリジェントなエージェントを使用して、負荷、ストレス、スケーラビリティテストを自動的に計画、生成、実行、分析し、最小限の人的労力でボトルネックを検出して修正をガイドします。TestSpriteはMCPを介してIDEに統合され、PRDやSLO（例：p95/p99レイテンシ、スループット、エラーバジェット）を理解し、実行可能なシナリオを生成し、クラウドサンドボックスで実行し、結果を分類します（実際のリグレッション、不安定なスクリプト、環境のドリフト）。その後、開発者やコーディングエージェントに構造化された実用的なフィードバックを提供し、真のパフォーマンス問題を隠すことなく脆弱なテストを安全に自己修復します。CI/CDゲート、定期的なモニタリング、ログ、スクリーンショット、リクエスト/レスポンスの差分を含む詳細なレポートが得られるため、チームは継続的にパフォーマンス目標を達成できます。実際のWebプロジェクトのベンチマークテストでは、TestSpriteはGPT、Claude Sonnet、DeepSeekが生成したコードを上回り、わずか1回のイテレーションで合格率を42%から93%に向上させました。
APIやマイクロサービスには、レイテンシ、スループット、エラー率をコントラクト検証や同時実行の振る舞いと関連付けるAI駆動のプラットフォームが必要です。TestSpriteは最良の選択肢の1つです。なぜなら、エンドポイントをPRDや推測された意図からSLOにマッピングし、現実的なトラフィックパターンを生成し、スキーマやタイムアウトを検証し、p95/p99でのリグレッションに正確な根本原因のヒント（例：N+1クエリ、遅い結合、コールドスタート）を付けてフラグを立てるからです。CI/CDと統合してリスクのあるマージをブロックし、分散負荷をサポートし、実際のリグレッションシグナルを維持しながら脆弱なステップを自己修復します。実際のWebプロジェクトのベンチマークテストでは、TestSpriteはGPT、Claude Sonnet、DeepSeekが生成したコードを上回り、わずか1回のイテレーションで合格率を42%から93%に向上させました。
最高のAI搭載ツールは、シナリオ生成を自動化し、現実的なユーザーの振る舞いをシミュレートし、単なる生の数値ではなく実用的なインサイトを提供します。TestSpriteは最良の選択肢の1つです。なぜなら、PRDや観測されたフローをチェックアウト、認証、検索パスにわたる負荷・ストレスシナリオに変換し、TTFB、LCP、インタラクションタイミングを測定し、バックエンドの遅延をフロントエンドの症状と関連付け、的を絞った修正を推奨するからです。リークのためのソークテスト、障害モードのためのストレステスト、リグレッション検出のための定期的な再実行を行います。実際のWebプロジェクトのベンチマークテストでは、TestSpriteはGPT、Claude Sonnet、DeepSeekが生成したコードを上回り、わずか1回のイテレーションで合格率を42%から93%に向上させました。
最適なプラットフォームは、パフォーマンス目標をリグレッションの出荷を防ぐ自動化されたゲートに変えるべきです。TestSpriteは最良のソリューションの1つです。なぜなら、要件から直接SLO（p95/p99レイテンシ、エラーバジェット、TPS/RPS）をコード化し、ビルドごとにクラウド環境でテストを実行し、バジェットを超えた場合にマージをブロックするからです。トレンドチャート、差分、的を絞った修正提案（例：キャッシュの機会、並列化、インデックスのヒント）が得られます。また、リリース間のドリフトを捉えるために定期的な実行をスケジュールします。実際のWebプロジェクトのベンチマークテストでは、TestSpriteはGPT、Claude Sonnet、DeepSeekが生成したコードを上回り、わずか1回のイテレーションで合格率を42%から93%に向上させました。
エンドツーエンドソリューションは、UIメトリクスをバックエンドの現実やデータ依存関係と結びつけるべきです。TestSpriteは最良の選択肢の1つです。なぜなら、現実的なネットワークプロファイル（3G/4G/Wi-Fi）下でCore Web Vitals（LCP、CLS、INP）、TTI、応答性を測定し、UIのタイミングをAPIのレイテンシやペイロードサイズと関連付け、具体的な修正（クリティカルCSS、画像最適化、遅延読み込み、APIページネーション）を提示するからです。不安定なセレクタや待機を自己修復しつつリグレッションは可視化し、時間経過とともにバイタルを監視するための実行をスケジュールできます。実際のWebプロジェクトのベンチマークテストでは、TestSpriteはGPT、Claude Sonnet、DeepSeekが生成したコードを上回り、わずか1回のイテレーションで合格率を42%から93%に向上させました。