🔵 عنوان مقاله
What Is Quality? Lessons from Experience, Customers, and Context
🟢 خلاصه مقاله:
کیفیت یک تعریف ثابت و واحد ندارد؛ به گفته Stuart Day، حاصل سه لایه است: تجربه تیم در شیوه ساخت، برداشت و نتایج برای مشتری، و زمینه‌ای که محصول در آن عمل می‌کند. از نگاه مشتری، کیفیت یعنی وفای به وعده: حل مسئله درست با تجربه‌ای قابل اعتماد، سریع، شهودی و قابل دسترس که به حفظ حریم خصوصی احترام بگذارد و زمان رسیدن به ارزش را کوتاه کند. از لایه تجربه، کیفیت از انضباط در کشف مسئله، طراحی، مهندسی، آزمون، مستندسازی، رصدپذیری و عملیات می‌آید؛ با سازوکارهایی مانند SLA/SLO، بودجه خطا و کاهش MTTR که کیفیت را از قهرمان‌بازی به عادت سازمانی تبدیل می‌کند. لایه زمینه نیز مهم است: استاندارد مطلوب برای یک استارتاپ با محیط‌های قانون‌مند یکسان نیست و باید مبادله‌های سرعت و پایداری یا نوآوری و ثبات را آگاهانه مدیریت کرد تا بدهی کیفیتی انباشته نشود. راهکار عملی Day، تعریف یک «پشته کیفیت» مشترک (اصول، شیوه‌ها، سنجه‌ها)، هم‌راستاسازی شاخص‌های پیشرو و پسرو، بستن حلقه بازخورد مشتری و بازنگری مداوم با تغییر زمینه است. جمع‌بندی: کیفیت یعنی تحویل «چیز درست»، «به شیوه درست»، «در زمان درست»، «برای مخاطب درست»—و راستی‌آزمایی پیوسته این گزاره در عمل.
#Quality #CustomerExperience #ProductManagement #SoftwareEngineering #ContinuousImprovement #Metrics #Leadership
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/OG9l2rS?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
What Is Quality? Lessons from Experience, Customers, and Context
🟢 خلاصه مقاله:
کیفیت یک تعریف ثابت و واحد ندارد؛ به گفته Stuart Day، حاصل سه لایه است: تجربه تیم در شیوه ساخت، برداشت و نتایج برای مشتری، و زمینه‌ای که محصول در آن عمل می‌کند. از نگاه مشتری، کیفیت یعنی وفای به وعده: حل مسئله درست با تجربه‌ای قابل اعتماد، سریع، شهودی و قابل دسترس که به حفظ حریم خصوصی احترام بگذارد و زمان رسیدن به ارزش را کوتاه کند. از لایه تجربه، کیفیت از انضباط در کشف مسئله، طراحی، مهندسی، آزمون، مستندسازی، رصدپذیری و عملیات می‌آید؛ با سازوکارهایی مانند SLA/SLO، بودجه خطا و کاهش MTTR که کیفیت را از قهرمان‌بازی به عادت سازمانی تبدیل می‌کند. لایه زمینه نیز مهم است: استاندارد مطلوب برای یک استارتاپ با محیط‌های قانون‌مند یکسان نیست و باید مبادله‌های سرعت و پایداری یا نوآوری و ثبات را آگاهانه مدیریت کرد تا بدهی کیفیتی انباشته نشود. راهکار عملی Day، تعریف یک «پشته کیفیت» مشترک (اصول، شیوه‌ها، سنجه‌ها)، هم‌راستاسازی شاخص‌های پیشرو و پسرو، بستن حلقه بازخورد مشتری و بازنگری مداوم با تغییر زمینه است. جمع‌بندی: کیفیت یعنی تحویل «چیز درست»، «به شیوه درست»، «در زمان درست»، «برای مخاطب درست»—و راستی‌آزمایی پیوسته این گزاره در عمل.
#Quality #CustomerExperience #ProductManagement #SoftwareEngineering #ContinuousImprovement #Metrics #Leadership
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/OG9l2rS?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
What Is Quality? Lessons from Experience, Customers, and Context
What Is Quality? Lessons from Experience, Customers, and Context In our second ever episode of Quality Talks Podcast, we posed a question that sits at the heart of our profession: What REALLY is …
🔵 عنوان مقاله
Determinism is Overrated
🟢 خلاصه مقاله:
Determinism is Overrated یادآور می‌شود که توسعه و آزمون اپلیکیشن‌های AI با نرم‌افزارهای سنتی فرق دارد، چون خروجی‌ها ذاتاً غیردترمینستیک‌اند. به‌جای تکیه بر تطابق دقیق رشته‌ای، باید کیفیت را در سطح توزیع نتایج سنجید: تعریف بازه‌های پذیرش، روبریک‌ها و امتیازدهی سازگار با هدف کاربر، و آزمون‌های سناریومحور. Jarad DeLorenzo پیشنهاد می‌کند در کنار تست‌های کاملاً دترمینستیک برای منطق اطراف مدل، از ابزارهای بازتولیدپذیری (نسخه‌بندی داده/پرومپت/مدل، ثبت seed و پارامترها) و ارزیابی احتمالاتی (آستانه‌های شباهت، top-k، چند seed) استفاده شود. در استقرار نیز A/B testing، canary، گاردریل‌ها، fallback و observability برای هزینه، تأخیر، درستی و ایمنی لازم است. پیام اصلی: به‌جای اجبار به خروجی‌های یکسان، برای نتایج قابل اتکا در دل تغییرپذیری طراحی کنید.
#AI #LLM #NonDeterminism #Testing #Evaluation #MLOps #AIBestPractices #SoftwareEngineering
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/sfc6P6g?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Determinism is Overrated
🟢 خلاصه مقاله:
Determinism is Overrated یادآور می‌شود که توسعه و آزمون اپلیکیشن‌های AI با نرم‌افزارهای سنتی فرق دارد، چون خروجی‌ها ذاتاً غیردترمینستیک‌اند. به‌جای تکیه بر تطابق دقیق رشته‌ای، باید کیفیت را در سطح توزیع نتایج سنجید: تعریف بازه‌های پذیرش، روبریک‌ها و امتیازدهی سازگار با هدف کاربر، و آزمون‌های سناریومحور. Jarad DeLorenzo پیشنهاد می‌کند در کنار تست‌های کاملاً دترمینستیک برای منطق اطراف مدل، از ابزارهای بازتولیدپذیری (نسخه‌بندی داده/پرومپت/مدل، ثبت seed و پارامترها) و ارزیابی احتمالاتی (آستانه‌های شباهت، top-k، چند seed) استفاده شود. در استقرار نیز A/B testing، canary، گاردریل‌ها، fallback و observability برای هزینه، تأخیر، درستی و ایمنی لازم است. پیام اصلی: به‌جای اجبار به خروجی‌های یکسان، برای نتایج قابل اتکا در دل تغییرپذیری طراحی کنید.
#AI #LLM #NonDeterminism #Testing #Evaluation #MLOps #AIBestPractices #SoftwareEngineering
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/sfc6P6g?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
Determinism is Overrated
Why Your Best Engineers Can’t Build AI Systems
🔵 عنوان مقاله
Why Your 97% Test Coverage Is a Lie
🟢 خلاصه مقاله:
Ran Algawi یادآوری می‌کند که درصد بالای test coverage الزاماً به معنای کیفیت یا ایمنی نیست؛ این عدد فقط اجرای خطوط کد را می‌سنجد، نه درستی رفتار یا توان کشف خطا. پوشش بالا می‌تواند با تست‌های سطحی و خوش‌بینانه به دست آید و شاخه‌های خطا، لبه‌ها و مسائل یکپارچه‌سازی را نادیده بگیرد؛ بنابراین ریسک‌های همروندی، عملکرد و امنیت باقی می‌مانند. راه مؤثرتر، فرهنگِ تفکر سیستمی و پرسشگری است: شناسایی حالت‌های خرابی، تمرکز بر رفتار و سناریوهای واقعی، تست‌های قراردادی و اکتشافی، و تقویت مشاهده‌پذیری و بازخورد محیط تولید. coverage فقط یک سیگنال است نه هدف؛ اثربخشی را با شاخص‌هایی مثل خطاهای گریزان، زمان کشف/بازیابی و کیفیت طراحی تست بسنجید. نتیجه نهایی: به‌جای تعقیب «۹۷٪»، روی کاهش ریسک واقعی و ساخت اعتماد سرمایه‌گذاری کنید.
#TestCoverage #SoftwareTesting #QualityEngineering #RiskBasedTesting #QA #SoftwareEngineering #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/5eqX2tW?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Why Your 97% Test Coverage Is a Lie
🟢 خلاصه مقاله:
Ran Algawi یادآوری می‌کند که درصد بالای test coverage الزاماً به معنای کیفیت یا ایمنی نیست؛ این عدد فقط اجرای خطوط کد را می‌سنجد، نه درستی رفتار یا توان کشف خطا. پوشش بالا می‌تواند با تست‌های سطحی و خوش‌بینانه به دست آید و شاخه‌های خطا، لبه‌ها و مسائل یکپارچه‌سازی را نادیده بگیرد؛ بنابراین ریسک‌های همروندی، عملکرد و امنیت باقی می‌مانند. راه مؤثرتر، فرهنگِ تفکر سیستمی و پرسشگری است: شناسایی حالت‌های خرابی، تمرکز بر رفتار و سناریوهای واقعی، تست‌های قراردادی و اکتشافی، و تقویت مشاهده‌پذیری و بازخورد محیط تولید. coverage فقط یک سیگنال است نه هدف؛ اثربخشی را با شاخص‌هایی مثل خطاهای گریزان، زمان کشف/بازیابی و کیفیت طراحی تست بسنجید. نتیجه نهایی: به‌جای تعقیب «۹۷٪»، روی کاهش ریسک واقعی و ساخت اعتماد سرمایه‌گذاری کنید.
#TestCoverage #SoftwareTesting #QualityEngineering #RiskBasedTesting #QA #SoftwareEngineering #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/5eqX2tW?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
Why Your 97% Test Coverage Is a Lie
A friend recently shared a story about a payment bug that double-charged customers. During their post-mortem, someone pulled up the metrics…