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Titulo Engenharia de Cenários de Teste End-to-End para APIs RESTful Subtítulo Uma Ferramenta em Python com Arquitetura Modular para Análise de Cobertura de Parâmetros e Simulação de Fluxos de Comunicação Autor FABRÍCIO DE SOUSA GUIDINE Orientador VICTOR STROELE DE ANDRADE MENEZES Resumo O crescimento exponencial de arquiteturas baseadas em microsserviços aumentou significativamente a complexidade dos testes de APIs REST, particularmente devido à validação de múltiplos endpoints e à explosão combinatória de cenários de teste. Além disso, garantir a rastreabilidade entre requisitos de negócio e operações de API, bem como medir objetivamente cobertura e complexidade, permanece um desafio em sistemas de larga escala. Neste contexto, este trabalho apresenta uma ferramenta automatizada para geração de cenários de teste de APIs REST a partir de especificações OpenAPI/Swagger e documentos de requisitos de negócio. A abordagem proposta realiza análise estrutural automatizada de especificações de API nos formatos Swagger 2.0 e OpenAPI 3.0 e 3.1, combinada com processamento de linguagem natural de requisitos de negócio por meio da integração com múltiplos provedores de LLM, incluindo OpenAI GPT-4, Groq, Anthropic Claude, Google Gemini e OpenAI. Como resultado, a ferramenta sintetiza cenários de teste comportamentais no formato Gherkin, compatíveis com frameworks BDD, computa métricas de cobertura cruzada entre requisitos de negócio e endpoints, e deriva métricas de complexidade por análise algorítmica, empregando chunking adaptativo para processar eficientemente APIs de larga escala. A arquitetura modular do sistema permite extensibilidade, possibilitando a incorporação de provedores LLM adicionais e formatos de saída conforme os requisitos evoluem. Resultados de um estudo de caso utilizando a API Weather.gov demonstram a viabilidade da abordagem proposta. A ferramenta gerou 127 cenários de teste em aproximadamente 45 segundos, cobrindo 59 endpoints e 342 parâmetros, alcançando 100% de cobertura de requisitos com consumo total de 5.172 tokens. Esses resultados indicam que a solução é aplicável a ambientes reais de desenvolvimento de software, oferecendo custos operacionais viáveis e integração com pipelines de integração contínua. Adicionalmente, a ferramenta é disponibilizada como código aberto, contribuindo para a comunidade de garantia de qualidade e possibilitando pesquisa e desenvolvimento em testes automatizados de API. Palavras-Chave Testes de API, OpenAPI, Swagger, LLM, Gherkin, Automação, BDD