🔵 عنوان مقاله
Software Testing with AI And AI Agents

🟢 خلاصه مقاله:
**این ارائه یک دمو یک‌ساعته و کاربردی از سوی Karthik K.K. است که نشان می‌دهد چگونه می‌توان AI و AI Agents را در مراحل مختلف تست نرم‌افزار به‌کار گرفت. تمرکز اصلی بر سرعت‌بخشیدن به تولید تست، افزایش پوشش، کاهش نگه‌داری، و استفاده از عامل‌های هوشمند برای تست اکتشافی و UI است. همچنین به تولید داده‌های تست، ایجاد سناریوهای مرزی و منفی، پایدارسازی تست‌ها هنگام تغییرات UI/API، رفع خطا و مدیریت flaky tests در CI/CD می‌پردازد. نکات کلیدی شامل مهار خروجی‌ها با ساختاردهی و گاردریل‌ها، انتخاب مدل با توجه به هزینه و تأخیر، ملاحظات حریم خصوصی، و ارزیابی و اعتمادسازی با داده‌های معیار است. نتیجه، نقشه‌راهی عملی برای تقویت فرآیندهای موجود تست توسط AI—بدون جایگزین‌کردن آن‌ها—و حفظ کیفیت و کنترل است.

#SoftwareTesting #AIinTesting #AIAgents #QualityEngineering #TestAutomation #LLM #CICD

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

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
The Day I Became an AI "Babysitter" (And Why I'm Not Ashamed of It)

🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله از Santhosh Siddegowda نشان می‌دهد به‌کارگیری AI در تست به‌جای جایگزینی کامل، به معنای «نظارت هوشمندانه» است. او توضیح می‌دهد چگونه کیس‌های کلاسیک QA به جریان‌های AI-assisted تبدیل می‌شوند: بازنویسی بر پایه قصد کاربر و پرامپت، تعریف گاردریل‌ها و اوراکل‌های تست، و افزودن بازبینی Human-in-the-Loop برای مهار ناپایداری و خطاهای مدل. نویسنده بر عملیات‌پذیری تأکید می‌کند—نسخه‌بندی پرامپت‌ها، لاگ‌برداری و ارزیابی مداوم کیفیت—و نتیجه می‌گیرد که هرچند AI سرعت و پوشش تست را افزایش می‌دهد، موفقیت به سنجش‌پذیری، محرمانگی داده، معیارهای پذیرش روشن و نقش فعال انسان وابسته است. جمع‌بندی او: با موارد مناسب شروع کنید، گاردریل و اوراکل شفاف بسازید، اثر را اندازه‌گیری کنید و قضاوت انسانی را در مرکز نگه دارید؛ «AI babysitting» رویکردی مسئولانه برای قابل‌اعتماد کردن AI در QA است.

#AIinTesting #QA #TestAutomation #LLM #HumanInTheLoop #PromptEngineering #SoftwareQuality

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

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Intelligent QA Orchestration with Large Language Models — A modern approach to Quality Assurance

🟢 خلاصه مقاله:
**
این رویکرد با تکیه بر Large Language Models (LLMs) پیشنهاد می‌کند که از یک لایه ارکستریشن هوشمند برای پیوند دادن نیازمندی‌ها، کد، تله‌متری و ابزارهای موجود استفاده شود تا تست‌ها به‌صورت هوشمند و تا حدی خودمختار تولید، اولویت‌بندی و نگهداری شوند. در این مدل، عامل‌های AI کارهایی مانند آماده‌سازی محیط، داده‌گذاری، اجرای تست، عیب‌یابی و ثبت خودکار باگ را هماهنگ می‌کنند و با اتصال به CI/CD و ابزارهای رهگیری، پوشش و ریسک را به‌صورت پیوسته بهبود می‌دهند. طرح پیشنهادی بر معماری مرجع با کانکتورها، پایگاه دانش مشترک و ریل‌های حاکمیتی تمرکز دارد و بر ارزیابی خروجی‌های AI، human-in-the-loop، بازتولیدپذیری و حفظ حریم داده تأکید می‌کند. چالش‌هایی مانند هالوسینیشن، تعیین‌پذیری، هزینه و امنیت با تکیه بر گراند کردن مدل در منابع معتبر، خروجی‌های ساختاریافته و سنجش ROI مدیریت می‌شوند. به‌گفته Sam Treweek مسیر عملی از موارد استفاده محدود مانند انتخاب رگرسیون هوشمند، تشخیص تست‌های flaky و نگهداری خودترمیم‌کننده آغاز می‌شود و با بلوغ ابزارها و حاکمیت گسترش می‌یابد.

#QA #SoftwareTesting #LLM #AIinTesting #TestAutomation #QualityEngineering #CICD

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/ONc5Qkn?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
QA Engineer Role Transformation in the Age of AI

🟢 خلاصه مقاله:
** در عصر AI نقش مهندسان QA از اجرای دستی آزمون‌ها به طراحی و هدایت جریان‌های تضمین کیفیت هوشمند تغییر می‌کند. به‌گفته Yerem Khalatyan، بهترین نقطهٔ شروع سه کاربرد عملی است: تولید خودکار سناریوهای آزمون، تسریع در خودکارسازی، و بهینه‌سازی اجرای تست‌ها. سامانه‌های هوشمند می‌توانند با تکیه بر نیازمندی‌ها، کد و داده‌های کاربری، سناریوهای مثبت، منفی و مرزی را پیشنهاد دهند، شکاف‌های پوشش را نشان دهند و در CI/CD اولویت اجرای تست‌ها را بر مبنای ریسک و تغییرات کد تنظیم کنند. همچنین با خودترمیمی انتخابگرها، کاهش تست‌های flaky، پیشنهاد assertion و دادهٔ آزمون، و کمک به triage خطاها، هزینهٔ نگهداشت را پایین می‌آورند. در کنار این مزایا باید به محدودیت‌ها نیز توجه کرد: خطای مدلی، تفسیر نادرست نیازمندی‌های مبهم و ملاحظات امنیت و حریم خصوصی، که حضور انسان در حلقه و حاکمیت داده را ضروری می‌سازد. برای بهره‌گیری مؤثر، مهارت‌هایی مانند طراحی پرسش برای مدل، سواد داده، آزمون مبتنی بر ریسک و ادغام ابزارها اهمیت می‌یابد؛ شروع کوچک، سنجش دقیق شاخص‌ها و سپس گسترش کنترل‌شده، مسیر عملی و کم‌ریسک است.

#QA #AIinTesting #TestAutomation #SoftwareTesting #QualityEngineering #DevOps #CICD #MachineLearning

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

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
How I Automated Test Scope Analysis with a CLI Tool

🟢 خلاصه مقاله:
** Josphine Job روند ساخت یک ابزار CLI با Node.js را توضیح می‌دهد که با استفاده از GitHub API تغییرات کد را به‌سرعت تحلیل می‌کند و پیشنهادهای هوشمند برای محدودهٔ تست ارائه می‌دهد. این ابزار با دریافت اطلاعات PR و commitها، فایل‌های تغییرکرده را بررسی و وابستگی‌ها را تحلیل می‌کند و سپس با لایهٔ هوش مصنوعی، سناریوهای تست اولویت‌دار (از واحد تا یکپارچه) پیشنهاد می‌دهد. خروجی می‌تواند در ترمینال، به‌صورت Markdown/JSON، یا به‌عنوان کامنت CI روی PR نمایش داده شود. ملاحظاتی مانند کش‌کردن، رعایت حریم خصوصی، و fallback آفلاین در نظر گرفته شده و هدف، کوتاه‌کردن چرخهٔ بازخورد و افزایش پوشش و اعتماد به تغییرات کد است.

#TestAutomation #CLI #NodeJS #GitHubAPI #AIinTesting #DevTools #CICD #SoftwareQuality

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/SDG4cgz?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
AI in Testing: Hype or Real Progress?

🟢 خلاصه مقاله:
این یادداشت با نگاهی عمل‌گرایانه، دیدگاه Arik Aharoni را درباره نقش واقعی هوش مصنوعی در تست نرم‌افزار شرح می‌دهد: او نشان می‌دهد کجاها AI ارزش ملموس ایجاد کرده و کجاها همچنان اغراق می‌شود. به‌گفته او، AI در تولید اولیه تست‌ها از نیازمندی‌ها، پیشنهاد موارد مرزی، کاهش شکنندگی تست‌های UI، شناسایی تست‌های flaky، خوشه‌بندی خطاها، اولویت‌بندی ریسک‌محور و ساخت داده‌های آزمایشی مفید است؛ همچنین در بررسی‌های بصری و دسترس‌پذیری می‌تواند رگرسیون‌های ظریف را آشکار کند.

در مقابل، خطاهای مدل‌های زبانی، عدم درک عمیق دامنه، محدودیت‌های امنیت و حریم خصوصی، و دشواری ارزیابی کیفیت تست‌های تولیدی، مانع اعتماد کامل می‌شوند. «عامل‌های» خودمختار تست بدون نظارت انسانی هنوز پایدار نیستند و AI جایگزین طراحی آگاه از معماری، تحلیل ریسک و تأیید انسانی نمی‌شود.

جمع‌بندی Aharoni این است: پیشروی واقعی اما تدریجی است. با اجرای آزمایشی کوچک، معیارهای روشن (مانند نرخ کشف عیب و پایداری تست) و جریان‌های human-in-the-loop، می‌توان از AI در حوزه‌هایی با سیگنال قوی—مثل نگهداشت و تریاژ شکست‌ها—بهره برد؛ AI باید مکمل مهارت تیم‌های QA و مهندسی باشد، نه جایگزین آن.

#AIinTesting #SoftwareTesting #QA #TestAutomation #QualityEngineering #LLM #DevOps #TestStrategy

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/6kIevSo?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Scaling Mobile UI Testing with AI

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله نشان می‌دهد چگونه با تکیه بر AI می‌توان مجموعه آزمون‌های رابط کاربری موبایل را تا بیش از ۱۰هزار مورد گسترش داد، بدون افت در پایداری یا سرعت اجرا. Atakan Karslı تجربه‌ای عملی را روایت می‌کند که در آن با بهره‌گیری از AI برای تولید و نگهداشت آزمون‌ها، اولویت‌بندی سناریوهای مهم، کاهش خطاهای ناپایدار (flakiness) و اجرای موازی روی دستگاه‌های متعدد، هم نرخ موفقیت بالا حفظ شده و هم زمان اجرای کلی کنترل شده است. پیام اصلی مقاله این است که با چرخه بازخورد مداوم، شناسایی و ترمیم آزمون‌های شکننده، و تمرکز بر ارزش پوشش به‌جای تعداد صرف، می‌توان مقیاس‌پذیری واقعی در UI Testing به‌دست آورد و در عین حال سرعت انتشار و اعتماد تیم مهندسی را افزایش داد.

#MobileTesting #UIAutomation #AIinTesting #Scalability #TestAutomation #ContinuousIntegration #QualityEngineering #MobileCI

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

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon