🔵 عنوان مقاله
Testing AI features: from 0 to Test Strategy
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله از Thiago Werner با عنوان Testing AI features: from 0 to Test Strategy می‌کوشد خواننده را برای آزمون ویژگی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی آماده کند. نویسنده ابتدا مروری کاربردی بر LLMs، MCPs و prompt engineering ارائه می‌دهد و نشان می‌دهد چرا ماهیت غیردترمینیستیک مدل‌ها، تعامل با ابزارها و طراحی پرامپت، روش ارزیابی کیفیت را تغییر می‌دهد. سپس مسیر ساختن یک استراتژی تست را ترسیم می‌کند: تعیین معیارهای کیفیت، ارزیابی آفلاین با دیتاست‌های طلایی و سناریوهای لبه، تست‌های امنیتی و خصمانه، و سنجش‌هایی مانند موفقیت وظیفه، دقت/فکتوالیتی، پایداری، تأخیر و هزینه. در نهایت، بر عملیاتی‌سازی این رویکرد تأکید می‌کند—ادغام با CI/CD، هارنس تست سبک، A/B testing، تله‌متری و مانیتورینگ در تولید، و human-in-the-loop—تا از چند سناریوی کلیدی آغاز کرده و به‌صورت تکرارشونده به یک استراتژی تست بالغ برسیم.
#AI
#AITesting
#LLMs
#PromptEngineering
#MCP
#TestStrategy
#QualityAssurance
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/JJGTqaX?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Testing AI features: from 0 to Test Strategy
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله از Thiago Werner با عنوان Testing AI features: from 0 to Test Strategy می‌کوشد خواننده را برای آزمون ویژگی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی آماده کند. نویسنده ابتدا مروری کاربردی بر LLMs، MCPs و prompt engineering ارائه می‌دهد و نشان می‌دهد چرا ماهیت غیردترمینیستیک مدل‌ها، تعامل با ابزارها و طراحی پرامپت، روش ارزیابی کیفیت را تغییر می‌دهد. سپس مسیر ساختن یک استراتژی تست را ترسیم می‌کند: تعیین معیارهای کیفیت، ارزیابی آفلاین با دیتاست‌های طلایی و سناریوهای لبه، تست‌های امنیتی و خصمانه، و سنجش‌هایی مانند موفقیت وظیفه، دقت/فکتوالیتی، پایداری، تأخیر و هزینه. در نهایت، بر عملیاتی‌سازی این رویکرد تأکید می‌کند—ادغام با CI/CD، هارنس تست سبک، A/B testing، تله‌متری و مانیتورینگ در تولید، و human-in-the-loop—تا از چند سناریوی کلیدی آغاز کرده و به‌صورت تکرارشونده به یک استراتژی تست بالغ برسیم.
#AI
#AITesting
#LLMs
#PromptEngineering
#MCP
#TestStrategy
#QualityAssurance
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/JJGTqaX?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
Testing AI features: from 0 to Test Strategy
Get ready to test AI features in real world.
🔵 عنوان مقاله
Finally: Unit Testing for LLMs That Doesn't Require a PhD or $100K Budget
🟢 خلاصه مقاله:
** دکتر Ernesto Lee نشان می‌دهد برای ساخت اپلیکیشن‌های مبتنی بر LLM لازم نیست PhD یا بودجه‌های بسیار بزرگ داشته باشید تا تست خودکار جدی و مؤثر پیاده کنید. ایده اصلی این است که هر prompt، chain و فراخوانی ابزار را مثل یک واحد مستقل با مشخصات روشن ببینید و برای آن‌ها تست بنویسید: از اعتبارسنجی ساختار خروجی (مثلاً JSON Schema) و الزامات فیلدها، تا چک‌های ایمنی/سیاست و نمونه‌های طلایی دامنه‌ای. با snapshot test، داده‌های نمونه کم‌حجم اما پوشش‌دهنده لبه‌ها، و mock/stub برای وابستگی‌های خارجی، تست‌ها سریع، ارزان و قابل تکرار می‌مانند.
برای کنترل هزینه و نوسان، می‌توان پاسخ‌ها را cache کرد، بیشتر تست‌ها را با temperature=0 اجرا نمود، محدودیت توکن گذاشت، و مجموعه تست‌های «سریع» را از ارزیابی‌های «سنگین‌تر» دوره‌ای جدا کرد. نسخه‌دهی به promptها و داده‌های طلایی، گزارش‌کردن معیارها و اتصال این چرخه به CI باعث می‌شود هر تغییر کد یا prompt فوراً ارزیابی شود و رگرسیون‌ها دیده شوند. در صورت شکست تست، سریع مشخص کنید مشکل از تغییر prompt است، drift مدل بالادستی یا وابستگی ابزار، و همان یادگیری را به تست‌ها برگردانید.
نتیجه این رویکرد، چرخه توسعه سریع‌تر با اطمینان بیشتر و هزینه کنترل‌شده است. پیام Lee روشن است: Unit Testing عملی و مقیاس‌پذیر برای LLMها در دسترس همه تیم‌هاست، نه فقط تیم‌های بزرگ.
#LLM
#UnitTesting
#AIEngineering
#TestingAutomation
#MLOps
#PromptEngineering
#ContinuousIntegration
#QualityAssurance
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/YHqFc9m?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Finally: Unit Testing for LLMs That Doesn't Require a PhD or $100K Budget
🟢 خلاصه مقاله:
** دکتر Ernesto Lee نشان می‌دهد برای ساخت اپلیکیشن‌های مبتنی بر LLM لازم نیست PhD یا بودجه‌های بسیار بزرگ داشته باشید تا تست خودکار جدی و مؤثر پیاده کنید. ایده اصلی این است که هر prompt، chain و فراخوانی ابزار را مثل یک واحد مستقل با مشخصات روشن ببینید و برای آن‌ها تست بنویسید: از اعتبارسنجی ساختار خروجی (مثلاً JSON Schema) و الزامات فیلدها، تا چک‌های ایمنی/سیاست و نمونه‌های طلایی دامنه‌ای. با snapshot test، داده‌های نمونه کم‌حجم اما پوشش‌دهنده لبه‌ها، و mock/stub برای وابستگی‌های خارجی، تست‌ها سریع، ارزان و قابل تکرار می‌مانند.
برای کنترل هزینه و نوسان، می‌توان پاسخ‌ها را cache کرد، بیشتر تست‌ها را با temperature=0 اجرا نمود، محدودیت توکن گذاشت، و مجموعه تست‌های «سریع» را از ارزیابی‌های «سنگین‌تر» دوره‌ای جدا کرد. نسخه‌دهی به promptها و داده‌های طلایی، گزارش‌کردن معیارها و اتصال این چرخه به CI باعث می‌شود هر تغییر کد یا prompt فوراً ارزیابی شود و رگرسیون‌ها دیده شوند. در صورت شکست تست، سریع مشخص کنید مشکل از تغییر prompt است، drift مدل بالادستی یا وابستگی ابزار، و همان یادگیری را به تست‌ها برگردانید.
نتیجه این رویکرد، چرخه توسعه سریع‌تر با اطمینان بیشتر و هزینه کنترل‌شده است. پیام Lee روشن است: Unit Testing عملی و مقیاس‌پذیر برای LLMها در دسترس همه تیم‌هاست، نه فقط تیم‌های بزرگ.
#LLM
#UnitTesting
#AIEngineering
#TestingAutomation
#MLOps
#PromptEngineering
#ContinuousIntegration
#QualityAssurance
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/YHqFc9m?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
Finally: Unit Testing for LLMs That Doesn’t Require a PhD or $100K Budget
Stop manually reviewing AI outputs like it’s 2019. This pytest-style framework (DeepEval) tests LLMs with 40+ metrics, catches…
❤2
🔵 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
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
Santhoshsiddegowda
The Day I Became an AI "Babysitter" (And Why I'm Not Ashamed of It)
How helping transform traditional QA test cases into AI-assisted ones taught me that the future of testing isn't about replacing humans—it's about humans and AI working together
🔵 عنوان مقاله
Seriously Testing LLMs
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله به این می‌پردازد که برای آزمون جدی LLMs چه نیاز است. نویسنده با تکیه بر مجموعه‌ای از آزمایش‌ها، نشان می‌دهد چرا اتکا به دمو یا امتیازهای سطحی کافی نیست و چگونه رفتار مدل با تغییر متن راهنما، زمینه و زمان تغییر می‌کند. James Bach در این مسیر روش LARC را معرفی می‌کند؛ رویکردی ساخت‌یافته و اکتشافی برای برنامه‌ریزی، اجرای آزمون‌ها و تفسیر نتایج که بر طراحی موارد تنشی و خصمانه، مشاهده نظام‌مند و بهبود تکرارشونده تأکید دارد تا الگوهای خطا و محدودیت‌های قابلیت اعتماد آشکار شوند. مقاله توضیح می‌دهد که چرا آزمون جامع دشوار و پرهزینه است: خروجی‌های غیرقطعی، نبود داور قطعی برای «درستی»، حساسیت به Prompt و زمینه، به‌روزرسانی‌های مدل که بازتولیدپذیری را می‌شکنند، محدودیت معیارهای کمی، و نیاز به ابزار، داده، محاسبات و داوری انسانی. در نهایت پیشنهاد می‌شود آزمون LLM را یک کار تحقیقاتی-حرفه‌ای ببینیم: اهداف و ریسک‌ها را روشن کنیم، داده‌های متنوع و خصمانه بسازیم، ثبت و رهگیری کامل انجام دهیم، و با اجرای تکرارشونده روش LARC میان عمق و وسعت، خودکارسازی و قضاوت کارشناسی، و هزینه و کفایت تصمیم‌گیری کنیم.
#LLMs #SoftwareTesting #AIQuality #Evaluation #PromptEngineering #Reliability #JamesBach #MachineLearning
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/OfLtyHW?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Seriously Testing LLMs
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله به این می‌پردازد که برای آزمون جدی LLMs چه نیاز است. نویسنده با تکیه بر مجموعه‌ای از آزمایش‌ها، نشان می‌دهد چرا اتکا به دمو یا امتیازهای سطحی کافی نیست و چگونه رفتار مدل با تغییر متن راهنما، زمینه و زمان تغییر می‌کند. James Bach در این مسیر روش LARC را معرفی می‌کند؛ رویکردی ساخت‌یافته و اکتشافی برای برنامه‌ریزی، اجرای آزمون‌ها و تفسیر نتایج که بر طراحی موارد تنشی و خصمانه، مشاهده نظام‌مند و بهبود تکرارشونده تأکید دارد تا الگوهای خطا و محدودیت‌های قابلیت اعتماد آشکار شوند. مقاله توضیح می‌دهد که چرا آزمون جامع دشوار و پرهزینه است: خروجی‌های غیرقطعی، نبود داور قطعی برای «درستی»، حساسیت به Prompt و زمینه، به‌روزرسانی‌های مدل که بازتولیدپذیری را می‌شکنند، محدودیت معیارهای کمی، و نیاز به ابزار، داده، محاسبات و داوری انسانی. در نهایت پیشنهاد می‌شود آزمون LLM را یک کار تحقیقاتی-حرفه‌ای ببینیم: اهداف و ریسک‌ها را روشن کنیم، داده‌های متنوع و خصمانه بسازیم، ثبت و رهگیری کامل انجام دهیم، و با اجرای تکرارشونده روش LARC میان عمق و وسعت، خودکارسازی و قضاوت کارشناسی، و هزینه و کفایت تصمیم‌گیری کنیم.
#LLMs #SoftwareTesting #AIQuality #Evaluation #PromptEngineering #Reliability #JamesBach #MachineLearning
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/OfLtyHW?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Satisfice, Inc.
Seriously Testing LLMs - Satisfice, Inc.
Michael and I are getting a lot of interest about how we apply Rapid Software Testing methodology both to test AI and to use AI in testing. We've developed various answers to such questions in recent years. But now that the book is done (and almost out!)…
👍1