🔵 عنوان مقاله
Testers: Stop Competing with AI. Start Pairing with It
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله می‌گوید به‌جای رقابت با AI، آن را به‌عنوان شریک کاری به کار بگیرید. مدل همکاری انسان–AI که توسط Rahul Parwal معرفی شده، به تسترها کمک می‌کند مرز کار انسان و کار قابل‌واگذاری به AI را مشخص کنند: انسان‌ها مسئول زمینه، تحلیل ریسک، قضاوت اخلاقی، استراتژی تست و ارتباط با ذی‌نفعان هستند؛ AI در مقیاس و سرعت می‌درخشد—ایده‌پردازی گسترده، ساخت دادهٔ تست، تحلیل لاگ‌ها، کشف الگوها و خودکارسازی تکراری‌ها. مقاله الگوهای جفت‌کاری عملی ارائه می‌دهد (ایده‌سازی با AI و پالایش انسانی، ردیابی و پوشش با کمک AI و اعتبارسنجی انسانی) و بر ریل‌گذاری‌های ضروری مثل محرمانگی، کنترل خطا/سوگیری و بازبینی انسانی تأکید دارد. نتیجه: کیفیت بهتر و تحویل سریع‌تر، با تمرکز بیشتر تسترها بر کارهای خلاق و اثرگذار.
#SoftwareTesting #AI #HumanAICollaboration #QualityEngineering #TestAutomation #ExploratoryTesting #QA
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/zXAw6Td?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Testers: Stop Competing with AI. Start Pairing with It
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله می‌گوید به‌جای رقابت با AI، آن را به‌عنوان شریک کاری به کار بگیرید. مدل همکاری انسان–AI که توسط Rahul Parwal معرفی شده، به تسترها کمک می‌کند مرز کار انسان و کار قابل‌واگذاری به AI را مشخص کنند: انسان‌ها مسئول زمینه، تحلیل ریسک، قضاوت اخلاقی، استراتژی تست و ارتباط با ذی‌نفعان هستند؛ AI در مقیاس و سرعت می‌درخشد—ایده‌پردازی گسترده، ساخت دادهٔ تست، تحلیل لاگ‌ها، کشف الگوها و خودکارسازی تکراری‌ها. مقاله الگوهای جفت‌کاری عملی ارائه می‌دهد (ایده‌سازی با AI و پالایش انسانی، ردیابی و پوشش با کمک AI و اعتبارسنجی انسانی) و بر ریل‌گذاری‌های ضروری مثل محرمانگی، کنترل خطا/سوگیری و بازبینی انسانی تأکید دارد. نتیجه: کیفیت بهتر و تحویل سریع‌تر، با تمرکز بیشتر تسترها بر کارهای خلاق و اثرگذار.
#SoftwareTesting #AI #HumanAICollaboration #QualityEngineering #TestAutomation #ExploratoryTesting #QA
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/zXAw6Td?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Rahul's Testing Titbits - Testing Tales, Tips, and Treasures
Testers: Stop Competing with AI. Start Pairing with It
You don’t need to compete with AI. You need to learn to collaborate with it. Use it. Shape it. Grow with it. Synergetic usage of AI capabilities is essential.
🔵 عنوان مقاله
Implement POM design pattern in the Automation test framework
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله با تاکید بر اینکه Page Object Model یک الگوی رایج اما چندشکلی در تست خودکار است، نمونه‌ای عملی از پیاده‌سازی آن را در Python توسط Đinh Công Cảnh نشان می‌دهد. در این رویکرد، یک BasePage برای قابلیت‌های مشترک (مثل جست‌وجوی عناصر و مدیریت waits) و کلاس‌های Page برای هر صفحه/کامپوننت با متدهای سطح‌بالا تعریف می‌شوند؛ تست‌ها به‌جای کار با driver، این متدها را فراخوانی می‌کنند تا خوانا، پایدار و قابل نگهداری باشند. نکات کلیدی شامل جداسازی مسئولیت‌ها، پنهان‌سازی locators، متمرکزسازی waits برای کاهش flakiness، سازمان‌دهی ساختار پروژه و گزارش‌دهی مؤثر است. در عین حال به موازنه‌ها نیز اشاره می‌شود: POM در پروژه‌های بزرگ و در حال تغییر سودمندتر است و در موارد کوچک ممکن است اضافی به نظر برسد؛ بنابراین باید متناسب با ابزار، CI/CD و نیازهای تیم اتخاذ شود.
#PageObjectModel #POM #TestAutomation #Python #Selenium #QA #AutomationFramework #SoftwareTesting
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/7s1or7a?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Implement POM design pattern in the Automation test framework
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله با تاکید بر اینکه Page Object Model یک الگوی رایج اما چندشکلی در تست خودکار است، نمونه‌ای عملی از پیاده‌سازی آن را در Python توسط Đinh Công Cảnh نشان می‌دهد. در این رویکرد، یک BasePage برای قابلیت‌های مشترک (مثل جست‌وجوی عناصر و مدیریت waits) و کلاس‌های Page برای هر صفحه/کامپوننت با متدهای سطح‌بالا تعریف می‌شوند؛ تست‌ها به‌جای کار با driver، این متدها را فراخوانی می‌کنند تا خوانا، پایدار و قابل نگهداری باشند. نکات کلیدی شامل جداسازی مسئولیت‌ها، پنهان‌سازی locators، متمرکزسازی waits برای کاهش flakiness، سازمان‌دهی ساختار پروژه و گزارش‌دهی مؤثر است. در عین حال به موازنه‌ها نیز اشاره می‌شود: POM در پروژه‌های بزرگ و در حال تغییر سودمندتر است و در موارد کوچک ممکن است اضافی به نظر برسد؛ بنابراین باید متناسب با ابزار، CI/CD و نیازهای تیم اتخاذ شود.
#PageObjectModel #POM #TestAutomation #Python #Selenium #QA #AutomationFramework #SoftwareTesting
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/7s1or7a?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
Implement POM design pattern in the Automation test framework
The principal no.1 — The most importain factor in Automation life.
🔵 عنوان مقاله
Playwright Agentic Coding Tips
🟢 خلاصه مقاله:
با نگاهی عمل‌گرایانه، این مقاله نشان می‌دهد چگونه می‌توان با رویکرد agentic از AI برای نوشتن تست‌های Playwright استفاده کرد: ابتدا برنامه‌ریزی و خردکردن سناریوها، سپس حلقه‌ای از تولید تغییرات کوچک، اجرای تست، مشاهده خطا و بازبینی. برای موفقیت، باید کانتکست کافی به مدل بدهیم (Playwright config، الگوهای کدنویسی TypeScript/JavaScript، مسیرهای اپ، نقش‌ها، test-idها، و استراتژی لاگین)، و آن را به استفاده از locatorهای پایدار مثل getByRole و getByTestId هدایت کنیم.
این راهنما بر قابلیت اطمینان تاکید دارد: انتظارهای مبتنی بر locator به جای sleep، شبیه‌سازی شبکه یا routeها در صورت نیاز، کنترل زمان، داده‌سازی و تمیزکاری ایزوله با fixtures، و استخراج helperهای تکرارشونده. در CI، گردآوری trace، ویدیو و اسکرین‌شات، کنترل parallelism/sharding، استفاده محدود از retry، پین‌کردن نسخه‌ها، و ایمن‌سازی secrets توصیه شده است.
برای ساختار کد، از Page Object/Screen Object به‌صورت منعطف استفاده کنید، نام‌گذاری و مستندسازی شفاف داشته باشید، و ترکیبی از component test و end-to-end برای پوشش متوازن بسازید. الگوهای پرامپت شامل few-shotهای خوب و بد، بازیابی اسناد مرتبط، و واداشتن مدل به توضیح فرضیه‌های flakiness و توجیه انتخاب locatorهاست. در نهایت، human-in-the-loop، بازبینی کد و هدف‌گذاری پوشش، کلید حفظ کیفیت و نگهداشت هستند.
#Playwright #AgenticCoding #TestAutomation #EndToEndTesting #AI #LLM #QualityEngineering
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/iDPLZwj?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Playwright Agentic Coding Tips
🟢 خلاصه مقاله:
با نگاهی عمل‌گرایانه، این مقاله نشان می‌دهد چگونه می‌توان با رویکرد agentic از AI برای نوشتن تست‌های Playwright استفاده کرد: ابتدا برنامه‌ریزی و خردکردن سناریوها، سپس حلقه‌ای از تولید تغییرات کوچک، اجرای تست، مشاهده خطا و بازبینی. برای موفقیت، باید کانتکست کافی به مدل بدهیم (Playwright config، الگوهای کدنویسی TypeScript/JavaScript، مسیرهای اپ، نقش‌ها، test-idها، و استراتژی لاگین)، و آن را به استفاده از locatorهای پایدار مثل getByRole و getByTestId هدایت کنیم.
این راهنما بر قابلیت اطمینان تاکید دارد: انتظارهای مبتنی بر locator به جای sleep، شبیه‌سازی شبکه یا routeها در صورت نیاز، کنترل زمان، داده‌سازی و تمیزکاری ایزوله با fixtures، و استخراج helperهای تکرارشونده. در CI، گردآوری trace، ویدیو و اسکرین‌شات، کنترل parallelism/sharding، استفاده محدود از retry، پین‌کردن نسخه‌ها، و ایمن‌سازی secrets توصیه شده است.
برای ساختار کد، از Page Object/Screen Object به‌صورت منعطف استفاده کنید، نام‌گذاری و مستندسازی شفاف داشته باشید، و ترکیبی از component test و end-to-end برای پوشش متوازن بسازید. الگوهای پرامپت شامل few-shotهای خوب و بد، بازیابی اسناد مرتبط، و واداشتن مدل به توضیح فرضیه‌های flakiness و توجیه انتخاب locatorهاست. در نهایت، human-in-the-loop، بازبینی کد و هدف‌گذاری پوشش، کلید حفظ کیفیت و نگهداشت هستند.
#Playwright #AgenticCoding #TestAutomation #EndToEndTesting #AI #LLM #QualityEngineering
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/iDPLZwj?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Awesome Testing
Playwright Agentic Coding Tips
Playwright Agentic Coding Tips for writing/generating API and UI tests.
🔵 عنوان مقاله
What's new in JUnit 6: Key Changes and Improvements
🟢 خلاصه مقاله:
JUnit 6 منتشر شده و پس از سال‌ها نخستین نسخهٔ عمدهٔ این چارچوب است. این نسخه با تمرکز بر شفافیت و انعطاف‌پذیری، بهبود چرخهٔ اجرای تست، قدرت بیشتر در توسعه‌پذیری، اجرای موازی کارآمدتر، و یکپارچگی عمیق‌تر با IDEها و محیط‌های CI ارائه می‌شود. مسیر مهاجرت برای تیم‌های روی JUnit 4 و JUnit 5 هم با راهنمایی و ملاحظات سازگاری پوشش داده شده است. در این معرفی، Vladimir Dmitrienko نکات کلیدی و کاربردی را به‌همراه نمونه‌ها و بهترین‌روش‌ها توضیح می‌دهد.
#JUnit6 #JUnit #Java #UnitTesting #SoftwareTesting #TestAutomation #DevTools
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/HGYIcvY?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
What's new in JUnit 6: Key Changes and Improvements
🟢 خلاصه مقاله:
JUnit 6 منتشر شده و پس از سال‌ها نخستین نسخهٔ عمدهٔ این چارچوب است. این نسخه با تمرکز بر شفافیت و انعطاف‌پذیری، بهبود چرخهٔ اجرای تست، قدرت بیشتر در توسعه‌پذیری، اجرای موازی کارآمدتر، و یکپارچگی عمیق‌تر با IDEها و محیط‌های CI ارائه می‌شود. مسیر مهاجرت برای تیم‌های روی JUnit 4 و JUnit 5 هم با راهنمایی و ملاحظات سازگاری پوشش داده شده است. در این معرفی، Vladimir Dmitrienko نکات کلیدی و کاربردی را به‌همراه نمونه‌ها و بهترین‌روش‌ها توضیح می‌دهد.
#JUnit6 #JUnit #Java #UnitTesting #SoftwareTesting #TestAutomation #DevTools
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/HGYIcvY?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
What’s new in JUnit 6: Key Changes and Improvements
JUnit 6 is here, eight years after JUnit 5 was released. This isn’t just an incremental update; it’s a significant modernization leap.
❤2
🔵 عنوان مقاله
How Playwright Runs Workers and Test Fixtures (Parallel vs Serial vs Default)!
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله از Thananjayan Rajasekaran به‌صورت عملی نشان می‌دهد Playwright Test چگونه workers و test fixtures را مدیریت می‌کند و تفاوت حالت‌های default، parallel و serial چیست. ابتدا توضیح می‌دهد که به‌طور پیش‌فرض فایل‌های تست روی چند worker به‌صورت موازی اجرا می‌شوند اما تست‌های داخل هر فایل به‌صورت ترتیبی اجرا می‌گردند؛ همچنین به تعامل retries، projects و گزینه‌هایی مانند --workers و sharding برای کنترل سرعت و پایداری اشاره می‌کند. سپس روش‌های افزایش همزمانی را بررسی می‌کند: فعال‌کردن fullyParallel در تنظیمات یا استفاده از test.describe.configure({ mode: 'parallel' }) برای موازی‌سازی بخشی از تست‌ها، همراه با هشدار درباره ریسک‌های وضعیت مشترک و flaky شدن. در بخش serial، با test.describe.serial یا تنظیم mode: 'serial' می‌توان اجرای ترتیبی و توقف زنجیره پس از شکست را تضمین کرد؛ راهکاری که برای گردش‌کارهای وابسته یا منابع غیرقابل‌اشتراک میان workers مفید است، هرچند توصیه می‌شود فقط در صورت نیاز استفاده شود. بخش مهم دیگر به fixtures می‌پردازد: تفاوت بین per-test و worker-scoped و تأثیر مستقیم آن‌ها بر موازی‌سازی؛ اینکه worker-scoped بین workers به‌اشتراک گذاشته نمی‌شود و ممکن است چند نمونه مستقل از یک منبع ایجاد شود. مقاله با نمونه‌کدهای روشن برای تنظیم workers، فعال‌سازی fullyParallel، علامت‌گذاری suiteها به‌صورت serial یا parallel و ترکیب آن‌ها با projects و retries، یک الگوی ذهنی شفاف برای انتخاب بهینه بین default، parallel و serial ارائه می‌دهد تا هم سرعت اجرا بالا برود و هم پایداری CI حفظ شود.
#Playwright #Testing #E2E #ParallelTesting #TestAutomation #JavaScript #Fixtures #CI
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/93wY1jL?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
How Playwright Runs Workers and Test Fixtures (Parallel vs Serial vs Default)!
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله از Thananjayan Rajasekaran به‌صورت عملی نشان می‌دهد Playwright Test چگونه workers و test fixtures را مدیریت می‌کند و تفاوت حالت‌های default، parallel و serial چیست. ابتدا توضیح می‌دهد که به‌طور پیش‌فرض فایل‌های تست روی چند worker به‌صورت موازی اجرا می‌شوند اما تست‌های داخل هر فایل به‌صورت ترتیبی اجرا می‌گردند؛ همچنین به تعامل retries، projects و گزینه‌هایی مانند --workers و sharding برای کنترل سرعت و پایداری اشاره می‌کند. سپس روش‌های افزایش همزمانی را بررسی می‌کند: فعال‌کردن fullyParallel در تنظیمات یا استفاده از test.describe.configure({ mode: 'parallel' }) برای موازی‌سازی بخشی از تست‌ها، همراه با هشدار درباره ریسک‌های وضعیت مشترک و flaky شدن. در بخش serial، با test.describe.serial یا تنظیم mode: 'serial' می‌توان اجرای ترتیبی و توقف زنجیره پس از شکست را تضمین کرد؛ راهکاری که برای گردش‌کارهای وابسته یا منابع غیرقابل‌اشتراک میان workers مفید است، هرچند توصیه می‌شود فقط در صورت نیاز استفاده شود. بخش مهم دیگر به fixtures می‌پردازد: تفاوت بین per-test و worker-scoped و تأثیر مستقیم آن‌ها بر موازی‌سازی؛ اینکه worker-scoped بین workers به‌اشتراک گذاشته نمی‌شود و ممکن است چند نمونه مستقل از یک منبع ایجاد شود. مقاله با نمونه‌کدهای روشن برای تنظیم workers، فعال‌سازی fullyParallel، علامت‌گذاری suiteها به‌صورت serial یا parallel و ترکیب آن‌ها با projects و retries، یک الگوی ذهنی شفاف برای انتخاب بهینه بین default، parallel و serial ارائه می‌دهد تا هم سرعت اجرا بالا برود و هم پایداری CI حفظ شود.
#Playwright #Testing #E2E #ParallelTesting #TestAutomation #JavaScript #Fixtures #CI
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/93wY1jL?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
How Playwright Runs Workers and Test Fixtures (Parallel vs Serial vs Default)!
If you are using a playwright for quite some time, definitely you use fixture or parallel execution or both, In this blog we will see how…
❤1
🔵 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
Test Automation: How to Turn Regression Routine into a Reliable System
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله روایت عملی Maksim Laptev از گذار تیم از رگرسیون دستی به یک سامانه خودکار و قابل اتکاست. او بر اولویت‌بندی مبتنی بر ریسک تأکید می‌کند: شروع با اسموک تست‌های سریع، افزودن تست‌های پایدار در سطح API برای هسته سیستم و خودکارسازی محدود اما هدفمند مسیرهای UI پرارزش، در کنار حفظ تست‌های اکتشافی. معیارهای انتخاب ابزار شامل هم‌راستایی با زبان تیم، یکپارچگی با CI/CD، اجرای موازی، گزارش‌دهی و نگهداشت‌پذیری است و پرهیز از تنوع بی‌رویه ابزار توصیه می‌شود. در معماری، جداسازی لایه‌ها (الگوهایی مانند Page Object/Screenplay)، مدیریت داده و محیط تکرارپذیر، حذف منابع flakiness با انتظارهای قطعی و setup/teardown ایمن، و برچسب‌گذاری و شاردینگ برای سرعت، نقش کلیدی دارند. ادغام در CI/CD با دروازه‌های سریع، رگرسیون‌های دوره‌ای و سنجه‌هایی مانند پوشش جریان‌های حیاتی، نرخ flake و زمان رفع، کیفیت را پایدار می‌کند. در نهایت با یک نقشه راه گام‌به‌گام، آموزش و کدنویسی استاندارد برای تست‌ها، و بازبینی و هرس منظم، می‌توان سامانه‌ای ساخت که چرخه بازخورد را کوتاه و ریسک انتشار را کم می‌کند.
#TestAutomation #SoftwareTesting #QA #RegressionTesting #CICD #DevOps #SDET
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/Z0J7xPm?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Test Automation: How to Turn Regression Routine into a Reliable System
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله روایت عملی Maksim Laptev از گذار تیم از رگرسیون دستی به یک سامانه خودکار و قابل اتکاست. او بر اولویت‌بندی مبتنی بر ریسک تأکید می‌کند: شروع با اسموک تست‌های سریع، افزودن تست‌های پایدار در سطح API برای هسته سیستم و خودکارسازی محدود اما هدفمند مسیرهای UI پرارزش، در کنار حفظ تست‌های اکتشافی. معیارهای انتخاب ابزار شامل هم‌راستایی با زبان تیم، یکپارچگی با CI/CD، اجرای موازی، گزارش‌دهی و نگهداشت‌پذیری است و پرهیز از تنوع بی‌رویه ابزار توصیه می‌شود. در معماری، جداسازی لایه‌ها (الگوهایی مانند Page Object/Screenplay)، مدیریت داده و محیط تکرارپذیر، حذف منابع flakiness با انتظارهای قطعی و setup/teardown ایمن، و برچسب‌گذاری و شاردینگ برای سرعت، نقش کلیدی دارند. ادغام در CI/CD با دروازه‌های سریع، رگرسیون‌های دوره‌ای و سنجه‌هایی مانند پوشش جریان‌های حیاتی، نرخ flake و زمان رفع، کیفیت را پایدار می‌کند. در نهایت با یک نقشه راه گام‌به‌گام، آموزش و کدنویسی استاندارد برای تست‌ها، و بازبینی و هرس منظم، می‌توان سامانه‌ای ساخت که چرخه بازخورد را کوتاه و ریسک انتشار را کم می‌کند.
#TestAutomation #SoftwareTesting #QA #RegressionTesting #CICD #DevOps #SDET
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/Z0J7xPm?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
Test Automation: How to Turn Regression Routine into a Reliable System
In my previous article, I discussed the “Three Pillars” of high-quality QA: documentation, stable environments, and streamlined processes…
🔵 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
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
Medium
Intelligent QA Orchestration with Large Language Models — A modern approach to Quality Assurance
When I first heard about the power of RAGs (Retrieval-Augmented Generation) and how they can be used to build models based on a specific…
🔵 عنوان مقاله
Cypress Studio: No-Code Test Generation Now Built In
🟢 خلاصه مقاله:
**جنیفر Shehane از Cypress اعلام کرد که Cypress Studio، قابلیت تولید تست بدون کدنویسی، اکنون به‌صورت پیش‌فرض فعال است و بدون تنظیمات اضافی در دسترس قرار می‌گیرد. به‌زودی نیز قابلیت‌های مبتنی بر AI برای پیشنهاد گام‌ها و_assertion_های تست اضافه می‌شود تا نوشتن سناریوها سریع‌تر و پوشش کامل‌تر شود. این تغییر آستانه ورود را پایین می‌آورد، ضبط تعاملات واقعی کاربر را ساده می‌کند و امکان ادغام و نگهداری تست‌ها در جریان‌های مرسوم تیم‌های توسعه و QA را فراهم می‌سازد.
#Cypress #CypressStudio #TestAutomation #NoCode #QA #EndToEndTesting #AITesting #JavaScript
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/4pwHxTJ?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Cypress Studio: No-Code Test Generation Now Built In
🟢 خلاصه مقاله:
**جنیفر Shehane از Cypress اعلام کرد که Cypress Studio، قابلیت تولید تست بدون کدنویسی، اکنون به‌صورت پیش‌فرض فعال است و بدون تنظیمات اضافی در دسترس قرار می‌گیرد. به‌زودی نیز قابلیت‌های مبتنی بر AI برای پیشنهاد گام‌ها و_assertion_های تست اضافه می‌شود تا نوشتن سناریوها سریع‌تر و پوشش کامل‌تر شود. این تغییر آستانه ورود را پایین می‌آورد، ضبط تعاملات واقعی کاربر را ساده می‌کند و امکان ادغام و نگهداری تست‌ها در جریان‌های مرسوم تیم‌های توسعه و QA را فراهم می‌سازد.
#Cypress #CypressStudio #TestAutomation #NoCode #QA #EndToEndTesting #AITesting #JavaScript
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/4pwHxTJ?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
www.cypress.io
Cypress Studio: No-Code Test Generation Now Built In
Cypress Studio now ships by default in Cypress 15.4.0. Record and generate end-to-end tests without writing code. Try the built-in test recorder today.
🔵 عنوان مقاله
10 Tips for Writing Playwright Tests with Cursor
🟢 خلاصه مقاله:
**این مقاله با عنوان «10 Tips for Writing Playwright Tests with Cursor» نشان می‌دهد چگونه یک IDE هوشمند مثل Cursor می‌تواند نوشتن و نگهداری تست‌های Playwright را سریع‌تر و قابل‌اعتمادتر کند. Filip Hric با مثال‌های عملی توضیح می‌دهد Cursor در کجاها کمک می‌کند—از ساخت اسکلت تست و پیشنهاد selector و assertion تا توضیح خطاها و پیشنهاد refactor—و تأکید می‌کند که قضاوت انسانی همچنان ضروری است.
لبّ توصیه‌ها بر اصولی است مثل استفاده از locatorهای پایدار، حذف timeoutهای دلخواه با انتظارهای مبتنی بر locator، سازمان‌دهی کد با fixture و الگوهای صفحه، تکیه بر trace و screenshot و network interception برای دیباگ، و پیکربندی parallelism، retry و CI برای پایداری. نقش Cursor سرعت‌دادن به هر گام است: تولید boilerplate، استخراج utilityها، بهبود خوانایی و ارائه توضیحات سریع هنگام خطا—البته با بازبینی دقیق توسط توسعه‌دهنده.
جمع‌بندی: ترکیب سرعت AI در Cursor با اصول درست تست‌نویسی و بازبینی انسانی، هم سرعت توسعه را بالا می‌برد و هم کیفیت و پایداری مجموعه تست‌های Playwright را بهبود می‌دهد.
#Playwright #Cursor #Testing #TestAutomation #EndToEndTesting #QA #AIIDE #JavaScript
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/hFD3dyh?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
10 Tips for Writing Playwright Tests with Cursor
🟢 خلاصه مقاله:
**این مقاله با عنوان «10 Tips for Writing Playwright Tests with Cursor» نشان می‌دهد چگونه یک IDE هوشمند مثل Cursor می‌تواند نوشتن و نگهداری تست‌های Playwright را سریع‌تر و قابل‌اعتمادتر کند. Filip Hric با مثال‌های عملی توضیح می‌دهد Cursor در کجاها کمک می‌کند—از ساخت اسکلت تست و پیشنهاد selector و assertion تا توضیح خطاها و پیشنهاد refactor—و تأکید می‌کند که قضاوت انسانی همچنان ضروری است.
لبّ توصیه‌ها بر اصولی است مثل استفاده از locatorهای پایدار، حذف timeoutهای دلخواه با انتظارهای مبتنی بر locator، سازمان‌دهی کد با fixture و الگوهای صفحه، تکیه بر trace و screenshot و network interception برای دیباگ، و پیکربندی parallelism، retry و CI برای پایداری. نقش Cursor سرعت‌دادن به هر گام است: تولید boilerplate، استخراج utilityها، بهبود خوانایی و ارائه توضیحات سریع هنگام خطا—البته با بازبینی دقیق توسط توسعه‌دهنده.
جمع‌بندی: ترکیب سرعت AI در Cursor با اصول درست تست‌نویسی و بازبینی انسانی، هم سرعت توسعه را بالا می‌برد و هم کیفیت و پایداری مجموعه تست‌های Playwright را بهبود می‌دهد.
#Playwright #Cursor #Testing #TestAutomation #EndToEndTesting #QA #AIIDE #JavaScript
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/hFD3dyh?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Filiphric
10 Tips for Writing Playwright Tests with Cursor
Practical tips gathered from months of writing Playwright tests with Cursor. Learn how to use project rules, workflows, screenshots, and MCP for better test automation.
🔵 عنوان مقاله
Mastering Pytest: The Complete Guide to Modern Python Testing
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله با عنوان Mastering Pytest: The Complete Guide to Modern Python Testing مروری جامع و عملی بر Pytest برای توسعه‌دهندگان Python ارائه می‌دهد. نویسنده، Sharath Chandran، از راه‌اندازی و ساختار پروژه تا امکانات کلیدی مانند fixtures، parametrization، markers و assertهای خوانا را پوشش می‌دهد و سپس به مباحث پیشرفته‌ای مثل افزونه‌های pytest-cov و pytest-xdist، استفاده از Hypothesis برای property-based testing، mocking با unittest.mock یا pytest-mock، تست‌های async و ابزارهایی مانند tmp_path و monkeypatch می‌پردازد. همچنین ادغام تست‌ها با CI/CD (مانند GitHub Actions و GitLab CI و Jenkins)، تولید گزارش‌ها و اعمال آستانه‌های coverage و نکات بهترین‌روش‌ها برای ساخت تست‌های سریع، پایدار و قابل‌نگهداری توضیح داده می‌شود. نتیجه اینکه چه برای شروع با Pytest و چه برای ارتقای مهارت‌ها، این راهنما الگوها و نکات کاربردی لازم برای مدرن‌سازی فرآیند تست در Python را فراهم می‌کند.
#Pytest #Python #Testing #TestAutomation #SoftwareTesting #TDD #CICD
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/5l6Ats4?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Mastering Pytest: The Complete Guide to Modern Python Testing
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله با عنوان Mastering Pytest: The Complete Guide to Modern Python Testing مروری جامع و عملی بر Pytest برای توسعه‌دهندگان Python ارائه می‌دهد. نویسنده، Sharath Chandran، از راه‌اندازی و ساختار پروژه تا امکانات کلیدی مانند fixtures، parametrization، markers و assertهای خوانا را پوشش می‌دهد و سپس به مباحث پیشرفته‌ای مثل افزونه‌های pytest-cov و pytest-xdist، استفاده از Hypothesis برای property-based testing، mocking با unittest.mock یا pytest-mock، تست‌های async و ابزارهایی مانند tmp_path و monkeypatch می‌پردازد. همچنین ادغام تست‌ها با CI/CD (مانند GitHub Actions و GitLab CI و Jenkins)، تولید گزارش‌ها و اعمال آستانه‌های coverage و نکات بهترین‌روش‌ها برای ساخت تست‌های سریع، پایدار و قابل‌نگهداری توضیح داده می‌شود. نتیجه اینکه چه برای شروع با Pytest و چه برای ارتقای مهارت‌ها، این راهنما الگوها و نکات کاربردی لازم برای مدرن‌سازی فرآیند تست در Python را فراهم می‌کند.
#Pytest #Python #Testing #TestAutomation #SoftwareTesting #TDD #CICD
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/5l6Ats4?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
Mastering Pytest: The Complete Guide to Modern Python Testing
Why Your Python Projects Need Pytest (And How to Use It Like a Pro)
🔵 عنوان مقاله
API Testing vs Browser Automation
🟢 خلاصه مقاله:
دغدغه انتخاب بین API Testing و Browser Automation در وب‌اپ‌ها با یک رویکرد ترکیبی حل می‌شود: بیشترین پوشش را با تست‌های سریع و پایدار API بگیرید و تعداد کمی سناریوی UI انتها‌به‌انتها را برای مسیرهای واقعاً حیاتی نگه دارید. API Testing برای قوانین کسب‌وکار، اعتبارسنجی داده، احراز هویت/مجوزها و Contract Tests سریع و قابل اتکاست؛ در مقابل، UI فقط برای چیزی که صرفاً UI می‌تواند ثابت کند ارزش دارد: تجربه کاربر، رندر، مسیرها و رفتار واقعی مرورگر. برای کاهش شکنندگی، داده‌سازی/پاک‌سازی را از طریق API انجام دهید، سرویس‌های ثالث را Stub/Mock کنید، بین سرویس‌ها Contract Tests داشته باشید و لایه UI را کوچک اما پرارزش حفظ کنید. معیار تصمیم‌گیری ساده است: اگر پرسش درباره درست‌بودن منطق است، API؛ اگر درباره تکمیل‌شدن سفر واقعی کاربر است، UI. با رصد زمان اجرا و نرخ فِلِیک در CI، مجموعه تست را پیوسته بهینه کنید تا هم بازخورد سریع بماند و هم اطمینان عملی بالا برود.
#APITesting #BrowserAutomation #TestAutomation #EndToEndTesting #TestingPyramid #QA #CICD #SoftwareTesting
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/Efk7ahy?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
API Testing vs Browser Automation
🟢 خلاصه مقاله:
دغدغه انتخاب بین API Testing و Browser Automation در وب‌اپ‌ها با یک رویکرد ترکیبی حل می‌شود: بیشترین پوشش را با تست‌های سریع و پایدار API بگیرید و تعداد کمی سناریوی UI انتها‌به‌انتها را برای مسیرهای واقعاً حیاتی نگه دارید. API Testing برای قوانین کسب‌وکار، اعتبارسنجی داده، احراز هویت/مجوزها و Contract Tests سریع و قابل اتکاست؛ در مقابل، UI فقط برای چیزی که صرفاً UI می‌تواند ثابت کند ارزش دارد: تجربه کاربر، رندر، مسیرها و رفتار واقعی مرورگر. برای کاهش شکنندگی، داده‌سازی/پاک‌سازی را از طریق API انجام دهید، سرویس‌های ثالث را Stub/Mock کنید، بین سرویس‌ها Contract Tests داشته باشید و لایه UI را کوچک اما پرارزش حفظ کنید. معیار تصمیم‌گیری ساده است: اگر پرسش درباره درست‌بودن منطق است، API؛ اگر درباره تکمیل‌شدن سفر واقعی کاربر است، UI. با رصد زمان اجرا و نرخ فِلِیک در CI، مجموعه تست را پیوسته بهینه کنید تا هم بازخورد سریع بماند و هم اطمینان عملی بالا برود.
#APITesting #BrowserAutomation #TestAutomation #EndToEndTesting #TestingPyramid #QA #CICD #SoftwareTesting
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/Efk7ahy?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Reddit
From the QualityAssurance community on Reddit
Explore this post and more from the QualityAssurance community
👍1
🔵 عنوان مقاله
How We Utilize AI Agents in Our Testing and Quality Processes
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله با روایت Utku Kılınçcı چهار کاربرد عملی از به‌کارگیری AI agents در تست و تضمین کیفیت را توضیح می‌دهد: ۱) تبدیل نیازمندی‌ها به تست‌های قابل اجرا و به‌روزرسانی مداوم سبد تست با تغییرات مشخصات، ۲) نقش همکار اکتشافی برای کشف سناریوهای مرزی، ثبت شواهد و بازتولید مشکل، ۳) تحلیل و اولویت‌بندی باگ‌ها از طریق خلاصه‌سازی لاگ‌ها، خوشه‌بندی خطاها و ارائه سرنخ‌های ریشه‌یابی، و ۴) بهبود پایداری رگرسیون و درگاه‌های کیفی CI با شناسایی تست‌های flaky، پیشنهاد خوددرمانی و بهینه‌سازی پایپ‌لاین. در همه موارد، نظارت انسانی، رعایت حریم داده و سنجش نتایج (پوشش، MTTR، روند flakiness و زمان چرخه) ضروری است. نتیجه: پذیرش تدریجی AI agents روی مسائل واقعی، سرعت، پایداری و پوشش تست را به‌طور ملموس افزایش می‌دهد بی‌آنکه مالکیت کیفیت را تضعیف کند.
#SoftwareTesting #AIagents #QualityAssurance #TestAutomation #BugTriage #ContinuousIntegration #SoftwareQuality #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/qRpZzn9?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
How We Utilize AI Agents in Our Testing and Quality Processes
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله با روایت Utku Kılınçcı چهار کاربرد عملی از به‌کارگیری AI agents در تست و تضمین کیفیت را توضیح می‌دهد: ۱) تبدیل نیازمندی‌ها به تست‌های قابل اجرا و به‌روزرسانی مداوم سبد تست با تغییرات مشخصات، ۲) نقش همکار اکتشافی برای کشف سناریوهای مرزی، ثبت شواهد و بازتولید مشکل، ۳) تحلیل و اولویت‌بندی باگ‌ها از طریق خلاصه‌سازی لاگ‌ها، خوشه‌بندی خطاها و ارائه سرنخ‌های ریشه‌یابی، و ۴) بهبود پایداری رگرسیون و درگاه‌های کیفی CI با شناسایی تست‌های flaky، پیشنهاد خوددرمانی و بهینه‌سازی پایپ‌لاین. در همه موارد، نظارت انسانی، رعایت حریم داده و سنجش نتایج (پوشش، MTTR، روند flakiness و زمان چرخه) ضروری است. نتیجه: پذیرش تدریجی AI agents روی مسائل واقعی، سرعت، پایداری و پوشش تست را به‌طور ملموس افزایش می‌دهد بی‌آنکه مالکیت کیفیت را تضعیف کند.
#SoftwareTesting #AIagents #QualityAssurance #TestAutomation #BugTriage #ContinuousIntegration #SoftwareQuality #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/qRpZzn9?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
How We Utilize AI Agents in Our Testing and Quality Processes
Hello everyone. In this article, We will try to explain how we utilize AI tools in our team at Trendyol. The purpose of this article is to…
🔵 عنوان مقاله
In Sprint Test Automation
🟢 خلاصه مقاله:
در آزمون‌سازی درون‌اسپرینت در Agile، هدف این است که تست‌ها همزمان با توسعه نوشته و اجرا شوند تا بازخورد سریع و خطاهای انباشته کاهش یابد. تجربه‌ها نشان می‌دهد موفقیت به چند عامل وابسته است: خرد کردن قصه‌ها به قطعات کوچک و قابل‌آزمون، پذیرش «Definition of Ready» و «Definition of Done» که شامل آزمون خودکار است، همکاری نزدیک Dev و QA با رویکردهای TDD/BDD، و برخورد با تست مثل کد (همان مخزن، همان استراتژی شاخه، همان بازبینی کد).
برای پشتیبانی از این جریان، CI/CD باید سریع و قابل‌اعتماد باشد: اجرای موازی، محیط‌های موقتی مبتنی بر کانتینر، مجازی‌سازی سرویس‌ها و Mockها برای قطع وابستگی‌ها، و مدیریت داده‌ی تست که آزمون‌ها را تکرارپذیر و بدون نوسان نگه می‌دارد. تمرکز بر هرم تست ضروری است: پوشش بالای Unit و Integration/Contract، و تنها یک لایه نازک از E2E UI (مثلاً با Cypress یا Playwright)؛ در کنار آن، سنجه‌هایی مانند زمان رسیدن تغییر تا استقرار، نرخ شکست و زمان ترمیم رصد می‌شوند و تست‌های flaky سریع قرنطینه و اصلاح می‌گردند.
همچنین پرهیز از الگوهای ضدِکیفیت مانند «Hardening Sprint»، عقب‌انداختن اتوماسیون به‌عنوان بدهی، یا اتکا به E2E شکننده توصیه می‌شود. استفاده از Feature Flag، Contract Testing در معماری‌های مبتنی بر سرویس، و مالکیت مشترک کیفیت در کل تیم به تحقق «اتمام واقعی کار» در همان اسپرینت کمک می‌کند.
#Agile #TestAutomation #InSprintTesting #CI_CD #TDD #BDD #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/46VanjF?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
In Sprint Test Automation
🟢 خلاصه مقاله:
در آزمون‌سازی درون‌اسپرینت در Agile، هدف این است که تست‌ها همزمان با توسعه نوشته و اجرا شوند تا بازخورد سریع و خطاهای انباشته کاهش یابد. تجربه‌ها نشان می‌دهد موفقیت به چند عامل وابسته است: خرد کردن قصه‌ها به قطعات کوچک و قابل‌آزمون، پذیرش «Definition of Ready» و «Definition of Done» که شامل آزمون خودکار است، همکاری نزدیک Dev و QA با رویکردهای TDD/BDD، و برخورد با تست مثل کد (همان مخزن، همان استراتژی شاخه، همان بازبینی کد).
برای پشتیبانی از این جریان، CI/CD باید سریع و قابل‌اعتماد باشد: اجرای موازی، محیط‌های موقتی مبتنی بر کانتینر، مجازی‌سازی سرویس‌ها و Mockها برای قطع وابستگی‌ها، و مدیریت داده‌ی تست که آزمون‌ها را تکرارپذیر و بدون نوسان نگه می‌دارد. تمرکز بر هرم تست ضروری است: پوشش بالای Unit و Integration/Contract، و تنها یک لایه نازک از E2E UI (مثلاً با Cypress یا Playwright)؛ در کنار آن، سنجه‌هایی مانند زمان رسیدن تغییر تا استقرار، نرخ شکست و زمان ترمیم رصد می‌شوند و تست‌های flaky سریع قرنطینه و اصلاح می‌گردند.
همچنین پرهیز از الگوهای ضدِکیفیت مانند «Hardening Sprint»، عقب‌انداختن اتوماسیون به‌عنوان بدهی، یا اتکا به E2E شکننده توصیه می‌شود. استفاده از Feature Flag، Contract Testing در معماری‌های مبتنی بر سرویس، و مالکیت مشترک کیفیت در کل تیم به تحقق «اتمام واقعی کار» در همان اسپرینت کمک می‌کند.
#Agile #TestAutomation #InSprintTesting #CI_CD #TDD #BDD #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/46VanjF?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Reddit
From the QualityAssurance community on Reddit
Explore this post and more from the QualityAssurance community
👍1
🔵 عنوان مقاله
Power pairing our people process: How we moved to a collaborative QA Engineer and QA Analyst model
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله نشان می‌دهد که با جفت‌کردن نقش‌های مکمل در کیفیت، یعنی QA Engineer و QA Analyst، می‌توان کیفیت را از یک مرحله انتهایی به یک فعالیت پیوسته و مشارکتی در دل فرایند توسعه تبدیل کرد. بر اساس ایده‌های Matthew Whitaker و همسو با فلسفه pair-programming، QA Engineer روی اتوماسیون، ابزارها و CI/CD تمرکز می‌کند و QA Analyst بر تحلیل نیازمندی‌ها، آزمون اکتشافی و مدیریت ریسک؛ و همکاری نزدیک آن‌ها شکاف‌های فنی و محصولی را کاهش می‌دهد. این جفت به‌صورت مشترک معیارهای پذیرش و استراتژی آزمون را می‌نویسد، بین نقش «راننده/راهنما» جابه‌جا می‌شود و یافته‌های اکتشافی را سریع به تست‌های خودکار قابل نگهداری تبدیل می‌کند. پیاده‌سازی موفق با یک پایلوت، برنامه pairing شفاف، ابزارهای دیدپذیری، و سنجه‌هایی مانند نرخ خطای فرار، زمان چرخه و نرخ بازکار آغاز می‌شود و با مدیریت چالش‌هایی مانند ابهام نقش و خستگی جلسات از طریق RACI سبک، پلی‌بوک، تایم‌باکس و آداب pairing تثبیت می‌شود. دستاوردها شامل بازخورد سریع‌تر، کاهش خطاهای فرار، مالکیت مشترک کیفیت و انتقال دانش گسترده‌تر در تیم است؛ همان درسی که از pair-programming می‌گیریم: دو ذهن مکمل، از یک متخصص تنها مؤثرترند.
#QA #PairProgramming #QualityAssurance #AgileTesting #Collaboration #DevOps #TestAutomation #TeamCulture
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/EuZObTr?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Power pairing our people process: How we moved to a collaborative QA Engineer and QA Analyst model
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله نشان می‌دهد که با جفت‌کردن نقش‌های مکمل در کیفیت، یعنی QA Engineer و QA Analyst، می‌توان کیفیت را از یک مرحله انتهایی به یک فعالیت پیوسته و مشارکتی در دل فرایند توسعه تبدیل کرد. بر اساس ایده‌های Matthew Whitaker و همسو با فلسفه pair-programming، QA Engineer روی اتوماسیون، ابزارها و CI/CD تمرکز می‌کند و QA Analyst بر تحلیل نیازمندی‌ها، آزمون اکتشافی و مدیریت ریسک؛ و همکاری نزدیک آن‌ها شکاف‌های فنی و محصولی را کاهش می‌دهد. این جفت به‌صورت مشترک معیارهای پذیرش و استراتژی آزمون را می‌نویسد، بین نقش «راننده/راهنما» جابه‌جا می‌شود و یافته‌های اکتشافی را سریع به تست‌های خودکار قابل نگهداری تبدیل می‌کند. پیاده‌سازی موفق با یک پایلوت، برنامه pairing شفاف، ابزارهای دیدپذیری، و سنجه‌هایی مانند نرخ خطای فرار، زمان چرخه و نرخ بازکار آغاز می‌شود و با مدیریت چالش‌هایی مانند ابهام نقش و خستگی جلسات از طریق RACI سبک، پلی‌بوک، تایم‌باکس و آداب pairing تثبیت می‌شود. دستاوردها شامل بازخورد سریع‌تر، کاهش خطاهای فرار، مالکیت مشترک کیفیت و انتقال دانش گسترده‌تر در تیم است؛ همان درسی که از pair-programming می‌گیریم: دو ذهن مکمل، از یک متخصص تنها مؤثرترند.
#QA #PairProgramming #QualityAssurance #AgileTesting #Collaboration #DevOps #TestAutomation #TeamCulture
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/EuZObTr?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Ministry of Testing
Power pairing our people process: How we moved to a collaborative QA Engineer and QA Analyst model
Pairing QA Engineers and Analysts isn't just a process tweak, it's a cultural shift that transforms siloed testing into a collaborative, balanced and business-aligned effort.
🔵 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
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
Medium
QA Engineer Role Transformation in the Age of AI
How to stay competitive in the current rapidly changing market
🔵 عنوان مقاله
Chrome DevTools MCP: Automated Test, Debug and Performance Analysis with AI
🟢 خلاصه مقاله:
Chrome DevTools MCP که توسط Google عرضه شده، امکان می‌دهد AI agents کارهای رایج DevTools مثل اجرای تست، دیباگ و تحلیل عملکرد را به‌صورت خودکار انجام دهند. این ابزار با دسترسی به لاگ‌ها، شبکه، DOM و خطاها در زمان اجرا، به عامل اجازه می‌دهد سناریوهای تست را اجرا کند، مشکلات را ردیابی و اصلاح کند و دوباره تست‌ها را اجرا کند تا تغییرات را تأیید کند. ویدیوی ۱۸ دقیقه‌ای Karthik K.K. نشان می‌دهد چگونه یک عامل با استفاده از Chrome DevTools MCP می‌تواند یک تست ناکام را عیب‌یابی کند، از جزئیات کنسول و شبکه کمک بگیرد، Breakpoint بگذارد و به‌صورت تکرارشونده مشکل را حل کند. نتیجه برای تیم‌ها، چرخه بازخورد سریع‌تر، کاهش تست‌های شکننده و کشف زودهنگام مسائل عملکردی است، در حالی‌که بازبینی انسانی همچنان نقش اصلی دارد.
#ChromeDevTools #MCP #AIAgents #TestAutomation #Debugging #WebPerformance #DevTools #Google
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/TAISOHS?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Chrome DevTools MCP: Automated Test, Debug and Performance Analysis with AI
🟢 خلاصه مقاله:
Chrome DevTools MCP که توسط Google عرضه شده، امکان می‌دهد AI agents کارهای رایج DevTools مثل اجرای تست، دیباگ و تحلیل عملکرد را به‌صورت خودکار انجام دهند. این ابزار با دسترسی به لاگ‌ها، شبکه، DOM و خطاها در زمان اجرا، به عامل اجازه می‌دهد سناریوهای تست را اجرا کند، مشکلات را ردیابی و اصلاح کند و دوباره تست‌ها را اجرا کند تا تغییرات را تأیید کند. ویدیوی ۱۸ دقیقه‌ای Karthik K.K. نشان می‌دهد چگونه یک عامل با استفاده از Chrome DevTools MCP می‌تواند یک تست ناکام را عیب‌یابی کند، از جزئیات کنسول و شبکه کمک بگیرد، Breakpoint بگذارد و به‌صورت تکرارشونده مشکل را حل کند. نتیجه برای تیم‌ها، چرخه بازخورد سریع‌تر، کاهش تست‌های شکننده و کشف زودهنگام مسائل عملکردی است، در حالی‌که بازبینی انسانی همچنان نقش اصلی دارد.
#ChromeDevTools #MCP #AIAgents #TestAutomation #Debugging #WebPerformance #DevTools #Google
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/TAISOHS?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
YouTube
Chrome DevTools MCP: Automated Test, Debug and Performance Analysis with AI
In this video, we explore the Chrome DevTools Model Context Protocol (MCP) server and how it enables AI coding assistants to debug web applications directly in Chrome.
What you'll learn:
How Chrome DevTools MCP works with AI agents
Fixing code issues and…
What you'll learn:
How Chrome DevTools MCP works with AI agents
Fixing code issues and…