🔵 عنوان مقاله
QA Engineer in a Product Company: How I Left Outsourcing and Stopped Panicking Before Releases

🟢 خلاصه مقاله:
**این مقاله تجربه گریگوری سدلنیکوف از مهاجرت از شرکت‌های برون‌سپار (مشاوره‌ای) به شرکت محصول‌محور را روایت می‌کند. او می‌گوید در برون‌سپاری، تغییر مداوم پروژه‌ها و فشار زمان باعث اضطراب پیش از انتشار می‌شود، در حالی که در شرکت محصولی با مالکیت بلندمدت، همکاری نزدیک تیمی، و سرمایه‌گذاری در CI/CD، اتوماسیون، فلگ‌های فیچر و مشاهده‌پذیری، ریسک‌ها کنترل‌پذیر و انتشارها آرام‌تر می‌شوند. نقش QA از «دروازه انتهایی» به مشارکت زودهنگام در نیازمندی‌ها و تصمیم‌های فنی تغییر می‌کند؛ معیار موفقیت نیز از تحویلِ صرف به اثر بر تجربه کاربر و سرعت تحویل تبدیل می‌شود. نکات کلیدی او: تست مبتنی بر ریسک، مسئولیت مشترک کیفیت، گفتن «نه» به کار کم‌اثر، سرمایه‌گذاری در زیرساخت تست و یادگیری مداوم از رفتار محصول در محیط واقعی.

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/RVcKkoE?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Recommended Software Testing Reading List

🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب معرفی یک فهرست پیشنهادی مطالعه برای آزمون‌گران نرم‌افزار است که پس از وقفه‌ای طولانی، توسط آلن ریچاردسون گردآوری شده است. فهرست با تمرکز بر مهارت‌های ماندگار و کاربردی، برای سطوح مختلف تجربه مناسب است و به آزمون‌گران کمک می‌کند مسیر یادگیری خود را از مبانی تا رویکردهای پیشرفته سامان دهند. این گردآوری دعوتی به یادگیری مستمر و به‌کارگیری آموخته‌ها در عمل است و امکان تکمیل و به‌روزرسانی توسط جامعه را نیز ترغیب می‌کند.

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/uXG3WVF?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🤍روز برنامه‌نویس خجسته باد💐

🔵 عنوان مقاله
Cypress-split with Github Actions variables

🟢 خلاصه مقاله:
در نسخه متن‌باز Cypress امکان اجرای موازی به‌صورت داخلی وجود ندارد، اما می‌توان در CI با تقسیم تست‌ها میان چند job به نتیجه‌ای مشابه رسید. راهکار پیشنهادی با استفاده از ابزار cypress-split و متغیرهای GitHub Actions کار می‌کند: یک ماتریس job تعریف می‌شود، به هر job شاخص (index) و تعداد کل jobها داده می‌شود، و cypress-split بر اساس همین مقادیر فایل‌های تست را به‌صورت قطعی میان jobها پخش می‌کند تا هر کدام زیرمجموعه‌ای یکتا را اجرا کند. این روش زمان اجرای کل را کاهش می‌دهد و بازخورد PRها را سریع‌تر می‌کند، هرچند توازن بار به‌صورت پویا نیست و امکانات تحلیلی داشبورد را ندارد. اولیسس کوستا فیلیو نمونه‌ای عملی از این پیاده‌سازی با متغیرهای GitHub Actions ارائه کرده است.

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/c6kAXqp?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Testing AI: lessons from wearing three hats

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله توضیح می‌دهد چرا آزمون‌گری در محصولات مبتنی بر LLM با نرم‌افزار کلاسیک فرق دارد: خروجی‌ها غیردترمینستیک‌اند، معیار درست‌ونادرست مطلق وجود ندارد و رفتار مدل‌ها دچار تغییر و رانش می‌شود. از دید سه نقش، درس‌ها چنین‌اند: به‌عنوان QA باید مجموعه‌های طلایی و رده‌بندی خطا بسازیم، ارزیابی معنایی و بازبینی انسانی کنار تست‌های ایمنی، سوگیری، حملات تزریق و رد تیمینگ داشته باشیم و رگرسیون‌ها را با کنترل‌هایی مثل دما/بذر پیگیری کنیم. از دید توسعه‌دهنده باید معماری را برای تست‌پذیری طراحی کرد: جداسازی منطق پرامپت و ابزارها، اعتبارسنجی خروجی‌های ساخت‌یافته، زمان‌سنجی/بازیابی/فالبک، هارنس ارزیابی در CI/CD، لاگ و تله‌متری ویژه LLM، و نسخه‌بندی داده/پرامپت و دیپلوی‌های سایه. از دید مدیر محصول، معیارهای موفقیت باید ارزش کاربر را بسنجند و بین کیفیت-تأخیر-هزینه توازن برقرار کنند؛ انتشار مرحله‌ای، حاکمیت و حریم خصوصی، و حلقه‌های بازخورد و برچسب‌گذاری ضروری‌اند. جمع‌بندی: آزمون‌گری مؤثر در LLM یک کار میان‌رشته‌ای است؛ با مجموعه‌های طلایی کوچک اما نماینده، آستانه‌های شفاف، ارزیابی خودکار متصل به انتشار، مانیتورینگ تولید و تکرار مستمر می‌توان عدم‌قطعیت را مدیریت و محصولی قابل‌اعتماد و قابل‌بهبود ساخت.

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/eZENZw9?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

✨ درود به همه دوستان ✨

به مناسبت روز برنامه‌نویس 🎉
می‌تونید فقط با ۲۰۰ هزار تومان تبلیغ‌تون رو توی تمام کانال‌های زیر منتشر کنید!

📌 این فرصت ویژه فقط تا پایان همین هفته اعتبار داره.
⏳برای هماهنگی بیشتر به ای دی زیر پیام بدید👾

@mrbardia72


🔽 لیست کانال‌هایی که تبلیغ در اون‌ها قرار می‌گیره:

https://t.iss.one/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0

🔵 عنوان مقاله
How to implement self-healing tests with AI

🟢 خلاصه مقاله:
** خودبهبودی در تست یعنی استفاده از هوش مصنوعی برای ترمیم خودکار تست‌هایی که به‌دلیل تغییرات جزئی محصول (مثل جابه‌جایی المنت‌ها، تغییر متن یا ساختار DOM) می‌شکنند. رویکرد پیشنهادی این است که لایه‌ای به چارچوب تست اضافه شود تا هنگام شکست جست‌وجوی المنت یا شکنندگیِ یک گزاره، با تحلیل همزمان سیگنال‌های ساختاری، متنی و بصری، جایگزین مناسب را پیدا کند، با امتیاز اطمینان تصمیم بگیرد و تغییر را ثبت کند.

برای پیاده‌سازی، چهار جزء کلیدی لازم است: داده (لاگ‌ها، اسکرین‌شات‌ها، اسنپ‌شات‌های DOM)، مدل (ابتدا قواعد و سپس ML برای رتبه‌بندی شباهت المنت‌ها)، رهگیری در زمان اجرا (قطع شکست، پیشنهاد جایگزین، تکرار اکشن با بهترین کاندیدا) و حاکمیت (نسخه‌بندی و ثبت تغییرات، آستانه‌های اطمینان، بازبینی انسانی و گزارش‌دهی). پیشنهاد می‌شود ابتدا در حالت «صرفاً پیشنهاد» شروع کنید، سپس با کاهش خطاها، خودبهبودی خودکار را برای سناریوهای کم‌ریسک فعال و برای جریان‌های حیاتی بازبینی دستی را حفظ کنید. نتیجه، کاهش تست‌های ناپایدار و تسریع بازخورد است؛ و با آستانه‌های محافظه‌کارانه، قوانین «عدم خودبهبودی» برای گزاره‌های حساس و رصد مداوم، خطر پنهان‌شدن باگ‌های واقعی مدیریت می‌شود.

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/CeE3oBA?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Lessons in Testing Same-Same, Just Different Projects

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله با تکیه بر نکات عملی یسپر اوتوسن توضیح می‌دهد که در پروژه‌های مهاجرت نرم‌افزار، هدف «همان، فقط متفاوت» به معنای حفظ رفتارهای ضروری در عین تغییر زیرساخت‌ها و یکپارچه‌سازی‌هاست. راهبرد پیشنهادی شامل تعیین دقیق دامنه و معیارهای برابری (چه چیز باید دقیقاً یکسان بماند و چه تفاوت‌هایی مجاز است)، تمرکز بر ریسک‌های اصلی، فهرست‌برداری و آزمون قراردادهای تمامی یکپارچه‌سازی‌ها، اجرای تست‌های موازی/سایه‌ای، و اعتبارسنجی دقیق مهاجرت داده است. همچنین بر کارایی، امنیت و مشاهده‌پذیری پس از مهاجرت، برنامه برش/بازگشت، و پایش تقویتی تأکید می‌کند تا «همان ولی متفاوت» به نتیجه‌ای قابل سنجش و قابل اطمینان تبدیل شود.

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/vjUEMnd?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Say Hello to Your New QA Teammate: E2E Test AI Agent

🟢 خلاصه مقاله:
** این متن از یک دمو به ارائه زهاوپِنگ شوآن می‌گوید که در آن یک عامل هوش مصنوعی به‌عنوان «هم‌تیمی جدید QA» برای اجرای تست‌های انتها‌به‌انتها معرفی می‌شود. مقاله توضیح می‌دهد که رویکردهای گوناگونی برای به‌کارگیری هوش مصنوعی در تست وجود دارد—from قواعد ازپیش‌تعریف‌شده تا مدل‌های زبانی برای تفسیر نیازمندی‌ها—و این دمو نشان می‌دهد چگونه چنین عاملی می‌تواند نیت را به گام‌های اجرایی تبدیل کند، اجرا را رصد کند و نتایج را برای بازبینی انسانی خلاصه کند. در کنار مزایایی مثل سرعت بیشتر، پوشش بالاتر و نگهداری آسان‌تر، بر چالش‌هایی مانند قابلیت اتکا، قطعیت، امنیت و ضرورت نظارت انسانی نیز تأکید می‌شود؛ هدف، تکمیل توان کارشناسان تست است نه جایگزینی آن‌ها.

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/wV0CnB6?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
The Three Pillars of QA: Why Testing Alone is Never Enough

🟢 خلاصه مقاله:
کیفیت فراتر از یافتن باگ است و تنها با تست به دست نمی‌آید؛ ماکسیم لاپتف سه ستون اصلی آن را «فرآیند»، «مستندسازی» و «محیط‌ها» می‌داند. با فرآیندهای شفاف (تعریف دقیق آماده/انجام، تست مبتنی بر ریسک، بازبینی کد، CI/CD و تحلیل ریشه‌ای خطا) خطاها زودتر پیشگیری و بازخورد سریع‌تر می‌شود. مستندسازی زنده و در دسترس (الزامات، استراتژی تست، چک‌لیست‌های ضروری، ردیابی نیازمندی تا نتایج و گزارش‌های خطای استاندارد) ابهام و دانش ضمنی را کاهش می‌دهد. محیط‌های پایدار و شبیه تولید با داده‌های تست مدیریت‌شده، جداسازی مناسب، محیط‌های موقت، پرچم ویژگی و قابلیت مشاهده‌پذیری، اتکا‌پذیری نتایج تست را بالا می‌برند و شکنندگی را کم می‌کنند. نتیجه: با سرمایه‌گذاری روی این سه ستون، تست مؤثرتر می‌شود، نقص‌های فراری کمتر، انتشارها قابل‌پیش‌بینی‌تر و هزینه کیفیت پایین‌تر؛ می‌توان با یک ممیزی کوچک، اصلاح یک گلوگاه فرآیندی، به‌روزرسانی اسناد کلیدی و پایدارسازی یک محیط شروع کرد.

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/OczDsyB?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

چطور یه سیستم غیرقابل نگهداری میشه؟
وقتی همه اعضای تیم حرفه ای و متخصص، بیزنس هم عالی ولی توسعه سیستم داره روز به روز سخت تر میشه و برای هر فیچر کوچیک و بزرگ زمان زیادی باید انتظار کشید تا به سیستم اضافه بشه وقتی هم اضافه میشه دیگه صدای تیم پروداکت و بیزنس در اومده!
تو این مطلب یه مقدار عمیقتر رفتم سراغ اینکه در چنین شرایطی، وقتی فشار روی تیم فنی هست یا یک سیستم legacy رو تحویل گرفتیم چه کارهایی (بخوانیم تصمیمات غلط) جلوی توسعه و نگهداری سیستم رو میگیره.
لینک مطلب:
https://mohammadkeshavarz.substack.com/p/anti-patterns-and-solutions

🔵 عنوان مقاله
How to Know When Simple Isn't Enough Anymore (The TDD Answer)

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله با عنوان «How to Know When Simple Isn't Enough Anymore (The TDD Answer)» و به قلم Herbert Moroni Gois با مثال‌های مرحله‌به‌مرحله نشان می‌دهد که ارزش توسعه آزمون‌محور زمانی آشکار می‌شود که سادگی اولیه دیگر پاسخگو نیست. نوشتن آزمون‌ها پیش از کدنویسی نقاط اصطکاک را عیان می‌کند، به جداسازی مسئولیت‌ها و وابستگی‌های قابل‌تعویض می‌انجامد و بازآرایی امن را ممکن می‌سازد؛ در نتیجه کدی شکل می‌گیرد که ذاتاً قابل‌تست و قابل‌تغییر است، بدون نیاز به پیش‌طراحی بیش از حد.

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/Dt6KYJw?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Transforming UI Test Report: Harnessing HAR Files in Playwright

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله نشان می‌دهد چگونه با استفاده از فایل‌های HAR در اجرای تست‌های UI با Playwright می‌توان گزارش‌ها را غنی‌تر کرد و دید دقیقی از درخواست‌ها و پاسخ‌های API به دست آورد. نویسنده توضیح می‌دهد که HAR چه اطلاعاتی (هدرها، بدنه‌ها، وضعیت‌ها، زمان‌بندی و…) را ثبت می‌کند و چطور می‌توان آن را به گزارش‌های Playwright پیوست یا تحلیل کرد تا کندی‌ها، خطاها و ریشه ناپایداری‌ها سریع‌تر شناسایی شود. نتیجه این رویکرد، بهبود ردیابی خطا، تشخیص سریع تفاوت مشکلات فرانت‌اند و بک‌اند، و تبدیل تست‌های UI به پروب‌های سبکِ سرتاسری برای کارایی و پایداری است.

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/XRMDwxX?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
The Tetris Principle aka "Test as Low as Possible"

🟢 خلاصه مقاله:
الکس شوارتز «اصل تتریس» یا همان «تا حد امکان در سطوح پایین تست کنید» را مطرح می‌کند: با الهام از بازی تتریس، می‌گوید بهتر است بیشتر تضمین‌ها و خطاها را در پایین‌ترین لایه‌های هرم تست حل کنیم. تست‌های واحد و کامپوننت سریع‌تر، ارزان‌تر و قابل اتکاترند، در حالی‌که تست‌های انتهابه‌انتها کند، شکننده و پرهزینه‌اند. مانند پاک‌کردن ردیف‌ها در پایینِ تتریس، باید رفتارها و خطاها را در پایین‌ترین لایه‌ی قابل اعتماد تثبیت کرد تا مشکل به لایه‌های بالاتر سرریز نشود. نتیجه عملی: برای هر نیازمندی یا باگ، پایین‌ترین لایه‌ی ممکن را هدف بگیرید، از تست‌های قراردادی برای مرز سرویس‌ها استفاده کنید و فقط یک لایه نازک از تست‌های انتهابه‌انتها را برای مسیرهای حیاتی نگه دارید؛ این کار بازخورد سریع‌تر، خط لوله CI چابک‌تر و نگهداشت آسان‌تر را به همراه دارد.

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/DsA5k3T?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Healenium: Making Selenium tests truly self-healing

🟢 خلاصه مقاله:
هیلینیوم یک کتابخانه متن‌باز است که قابلیت خودترمیمی را به تست‌های Selenium اضافه می‌کند؛ وقتی یک locator به‌دلیل تغییرات UI از کار می‌افتد، به‌طور خودکار نزدیک‌ترین جایگزین معتبر را پیدا می‌کند، تست را بدون توقف ادامه می‌دهد و تغییرات پیشنهادی را برای بازبینی ثبت می‌کند. این رویکرد با کمترین تغییر در کد، در محیط‌های محلی و CI قابل استفاده است و باعث کاهش تست‌های flaky، کاهش هزینه نگه‌داری و افزایش پایداری بازخورد می‌شود. بااین‌حال، جایگزین طراحی درست locatorها یا رفع خطاهای منطقی و تغییرات اساسی UI نیست. مقالهٔ شوقی زمزمی روند راه‌اندازی، نمونه‌ها و بهترین شیوه‌ها را توضیح می‌دهد و نشان می‌دهد چگونه می‌توان تست‌های Selenium را مقاوم‌تر کرد.

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/XHjn7li?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Code testing

🟢 خلاصه مقاله:
سری مقالات تاراس کیزلو با مثال‌های عملی، هرم تست را از پایه تا رأس توضیح می‌دهد: از واحدی‌های سریع و ایزوله، تا یکپارچه‌سازی بین اجزا و تست‌های سرتاسری شبیه‌ساز مسیرهای کاربر. او نقش هر لایه، مزایا و محدودیت‌ها، توازن سرعت و اطمینان، و راهکارهای کاهش ناپایداری را روشن می‌کند و در صورت نیاز به لایه‌هایی مثل کامپوننت یا قرارداد نیز می‌پردازد. تمرکز اصلی بر شیوه‌های روزمره است: ساختاردهی تست‌های خوانا و قابل‌نگهداری، مدیریت داده‌های تست، محیط‌های قطعی، استفاده سنجیده از ماک/استاب، سنجش پوشش به‌عنوان نشانه نه هدف، و ادغام در CI برای بازخورد سریع. خروجی کار، نقشه‌راهی عملی برای طراحی استراتژی تست مقیاس‌پذیر و انتشار مطمئن است.

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/TksPCPW?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
AI-Powered Testing with Alumnium | Playwright + Selenium

🟢 خلاصه مقاله:
کتابخانه متن‌باز Alumnium با افزودن یک لایه هوشمند به ابزارهای رایج، هوش مصنوعی را وارد خودکارسازی تست می‌کند. در یک ویدئوی ۱۲ دقیقه‌ای، Joan Esquivel Montero نحوه راه‌اندازی و اجرای تست‌های Playwright و Selenium از طریق Alumnium را نشان می‌دهد و توضیح می‌دهد که این رویکرد چگونه می‌تواند با بهبود شناسایی عناصر و کاهش شکنندگی انتخاب‌گرها، نگه‌داری و پایداری تست‌ها را بهتر کند؛ آن هم بدون تغییر اساسی در جریان کار موجود.

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/vi0HIQM?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
The Reimagined Tester and How to Grow One

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله با بازتعریف نقش «تستر» نشان می‌دهد که چگونه می‌توان یک تستر مدرن را پرورش داد؛ نقشی که کنجکاوی و تفکر انتقادی را با مهارت‌های فنی ترکیب می‌کند و میان تست اکتشافی و خودکارسازی پیوندی تقویتی برقرار می‌سازد. معارت پیهایاروی با اتکا به تجربه‌ی مربی‌گری یک کارآموز، روندی عملی ارائه می‌دهد: آغاز با فهم محصول و ریسک‌ها، جفت‌شدن در جلسات اکتشافی، ثبت و تحلیل مشاهدات، و تبدیل یافته‌ها به بررسی‌های خودکار کوچک و هدفمند. این مسیر با حلقه‌های بازخورد کوتاه، هدف‌های تدریجی، و فضای امن یادگیری همراه است تا اعتمادبه‌نفس و خودمختاری به‌تدریج شکل بگیرد. مقاله به مربیان توصیه می‌کند با پرسشگری هدایت‌گر، زمان‌بندی آزمایش‌ها و انتخاب وظایف واقعی از یادگیری حمایت کنند؛ و به تسترهای مبتدی می‌آموزد بازخورد بگیرند، عدم‌قطعیت را بپذیرند، یادداشت‌برداری مؤثر داشته باشند و خودکارسازی را مکمل اکتشاف بدانند. نتیجه، نقشه راهی فشرده برای رشد تستری است که هم در اکتشاف توانمند است و هم در خودکارسازی، و اثرگذاری بیشتری بر کیفیت محصول دارد.

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/5HFkL8L?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🤖 علاقه‌مند به دنیای هوش مصنوعی هستی؟

🏖 دنبال می‌کنی که چطور AI داره دنیا رو متحول می‌کنه؟

🍻پس جای درستی اومدی!

🎯 در کانال ما هر روز:

🔍 جدیدترین اخبار و دستاوردهای دنیای AI

🧠 تحلیل‌ تخصصی در حوزه یادگیری ماشین، دیپ لرنینگ و مدل‌های زبانی

💼 بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی، صنعت، آموزش، امنیت و اقتصاد

🛠 معرفی ابزارها، دوره‌ها و منابع یادگیری

📈 بررسی ترندها و آینده‌ فناوری‌های مرتبط با هوش مصنوعی

🍄همه‌ی این‌ها به زبان ساده، خلاصه و قابل فهم برای همه علاقه‌مندان — از مبتدی تا حرفه‌ای!
👇👇👇👇👇👇

https://t.iss.one/ai_labdon

🔵 عنوان مقاله
Lotte Card Data Breach Impacts Over 1M Users (2 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
لوت کارت، شرکت کره‌ای ارائه‌دهنده کارت اعتباری، از رخنه‌ای خبر داده که دست‌کم یک میلیون کاربر را تحت‌تأثیر قرار داده و بنا به برآوردها ممکن است داده‌های چند میلیون نفر از ۹ میلیون مشتری آن افشا شده باشد. این رخنه در سروری مرتبط با سامانه پرداخت رخ داده و اطلاعات کارت و جزئیات درخواست‌های پرداخت آنلاین را در بر گرفته است.

🟣لینک مقاله:
https://www.chosun.com/english/market-money-en/2025/09/17/RQ7WG7AOIVAIROIJSESEU4MVSA/?utm_source=tldrinfosec

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Dropzone AI - The SOC Analyst Retention Solution (Sponsor)

🟢 خلاصه مقاله:
Dropzone AI یک راهکار اسپانسرشده برای افزایش ماندگاری تحلیلگران SOC است که با کاهش بار کاری و بی‌نظمی شیفت‌ها، کم‌کردن خستگی ناشی از هشدارها و نویز، حذف بیدارشدن‌های بی‌مورد ساعت ۳ صبح و خودکارسازی کارهای تکراری مثل مسدودسازی IP، زمان را از کارهای کم‌ارزش آزاد می‌کند تا تحلیلگران روی شکار تهدیدهای راهبردی و تحقیقات عمیق‌تر تمرکز کنند و در مسیر رشد شغلی بمانند. برای دیدن نحوه عملکرد، می‌توانید درخواست دمو بدهید.

🟣لینک مقاله:
https://www.dropzone.ai/schedule-a-demo?utm_campaign=22802836-%5BDigital%20Sponsorsh[…]=sponsorship&utm_medium=newsletter&utm_content=demo%20request&utm_source=tldrinfosec

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon