Beschreibe das Nutzerziel
„Logge dich ein, öffne den Kalender, teste Validierung und lege einen Testtermin an.“ Safety-Profil und Kostenlimit stehen vorher fest.
Beschreibe, was deine Web-App können soll. FD Verify führt den Flow auf einem echten Browser oder Tablet aus, probiert kontrolliert Fehlerpfade und zeigt dir anschließend nicht nur ob etwas schiefging, sondern wo und warum.
„Logge dich ein, finde den Kalender, teste zwei falsche Eingaben und lege danach einen Testtermin an.“
Klassische Tests sind stark, wenn der Ablauf bereits bekannt ist. Aber neue Features, unerwartete Zustände, falsche Eingaben und echte Geräte brauchen zusätzlich Exploration. FD Verify verbindet beides in einem Workflow.
Keine QA-Ausbildung für den Einstieg. Technische Tiefe bleibt verfügbar, wenn du sie brauchst.
Der eigentliche Mehrwert entsteht, wenn ein heute entdeckter guter oder schlechter Pfad morgen automatisch wieder geprüft werden kann.
„Logge dich ein, öffne den Kalender, teste Validierung und lege einen Testtermin an.“ Safety-Profil und Kostenlimit stehen vorher fest.
Der Browser-Agent beobachtet das echte UI, die AI plant Subgoals und das gekoppelte Gerät führt die Aktionen wirklich aus.
Expected vs. Actual, letzte Schritte, Browserzustand und Screenshots landen zusammen im Report – tenantgeschützt statt als lose Logdateien.
Erfolgreiche AI-Aktionen werden als editierbarer Test-Entwurf in den visuellen Builder übernommen.
AI, Regression, Performance und Security teilen denselben Software- und Environment-Kontext.
Exploration und deterministische Automation leben im selben Produkt – nicht in voneinander getrennten Tools.
Die Kategorien überschneiden sich im Markt. Entscheidend ist deshalb nicht ein einzelnes Feature, sondern der komplette Arbeitsablauf vom offenen Testziel bis zur reproduzierbaren Regression.
FD Verify behandelt AI, Load und Security als leistungsfähige Werkzeuge. Deshalb liegen die wichtigsten Grenzen serverseitig und gelten auch dann, wenn ein Prompt schlecht formuliert ist.
Aktive Tests benötigen ein verifiziertes Environment. Production wird besonders geschützt und Geräte bleiben tenantgebunden.
Du kennst das maximale AI-Budget, bevor du auf Start klickst. Das Workspace-Limit bleibt die Obergrenze; pro Mission kannst du noch niedriger gehen.
FD Verify zeigt neuen Teams immer nur den nächsten sinnvollen Schritt. Advanced Tools sind vorhanden, dominieren aber nicht den Einstieg.
Name und Staging-URL reichen zum Start.
Eine kurze Challenge beweist die Kontrolle über das Ziel.
Ein Script-Tag im Frontend, ein QR-Code fürs Tablet.
Ziel, Safety-Profil und Budget wählen – den Rest siehst du live.
„Sag FD Verify, was ein echter Nutzer schaffen soll. FD Verify probiert es auf echten Geräten aus, testet auch Fehlerpfade und macht aus dem Ergebnis nachvollziehbare Evidence und dauerhafte Regression.“
AI Explorer ist der Einstieg. Evidence und Regression machen daraus QA.Darum kostet die Plattform im Early Access 0 €. AI wird nur nach tatsächlicher Nutzung verrechnet; eigene Geräte, Builder, Reports, Performance und defensive Security sind derzeit ohne Plattformgebühr enthalten.
Workspace, Software, Environments, eigene Geräte, Test Builder, Reports und Release Gate.
Gemessener Modellverbrauch plus konfigurierbarer Betriebsaufschlag. Vorher sichtbar und durch Limits geschützt.
Lege einen Workspace an und entscheide erst nach dem Setup, ob und mit welchem Budget du eine AI-Mission startest.
Kostenloser B2B Early Access. Keine Kreditkarte. Aktive Tests nur auf verifizierten Systemen.