🔵 عنوان مقاله
How to Contribute Meaningfully in Feature Planning
🟢 خلاصه مقاله:
**این مقاله نشان می‌دهد تسترها با طرح پرسش‌های هدفمند می‌توانند از ابتدای برنامه‌ریزی فیچر، ارزش بسازند. محورهای کلیدی شامل روشن‌کردن مسئله و مخاطب، معیارهای موفقیت و محدوده، و ثبت معیارهای پذیرش شفاف است. سپس باید ریسک‌ها و پوشش را زودهنگام آشکار کرد: مسیرهای خطا و لبه، یکپارچگی‌ها و جریان داده، و نیازهای غیرکارکردی مانند امنیت، حریم خصوصی، عملکرد، دسترس‌پذیری و بومی‌سازی. تمرکز بر تست‌پذیری نیز حیاتی است: مشاهده‌پذیری با لاگ و متریک، استراتژی اتوماسیون در لایه‌های مختلف، مدیریت داده آزمایشی و برابری محیط‌ها، و استفاده از feature flag، mock و sandbox برای交交交交交交. در نهایت، برنامه عرضه و یادگیری را تعریف کنید: rollout مرحله‌ای یا A/B، پایش و هشدار، و برنامه بازگشت. به‌گفته Mona M. Abd El-Rahman داشتن یک بانک پرسش آماده، تستر را از نگهبان انتهایی به شریک زودمرحله‌ای تبدیل می‌کند و بازخورد سریع‌تر و کیفیت قابل‌اندازه‌گیری به‌همراه دارد.
#SoftwareTesting #FeaturePlanning #QualityEngineering #ShiftLeft #TestStrategy #QA #ProductDevelopment #Agile
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/J1qOdPm?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
How to Contribute Meaningfully in Feature Planning
🟢 خلاصه مقاله:
**این مقاله نشان می‌دهد تسترها با طرح پرسش‌های هدفمند می‌توانند از ابتدای برنامه‌ریزی فیچر، ارزش بسازند. محورهای کلیدی شامل روشن‌کردن مسئله و مخاطب، معیارهای موفقیت و محدوده، و ثبت معیارهای پذیرش شفاف است. سپس باید ریسک‌ها و پوشش را زودهنگام آشکار کرد: مسیرهای خطا و لبه، یکپارچگی‌ها و جریان داده، و نیازهای غیرکارکردی مانند امنیت، حریم خصوصی، عملکرد، دسترس‌پذیری و بومی‌سازی. تمرکز بر تست‌پذیری نیز حیاتی است: مشاهده‌پذیری با لاگ و متریک، استراتژی اتوماسیون در لایه‌های مختلف، مدیریت داده آزمایشی و برابری محیط‌ها، و استفاده از feature flag، mock و sandbox برای交交交交交交. در نهایت، برنامه عرضه و یادگیری را تعریف کنید: rollout مرحله‌ای یا A/B، پایش و هشدار، و برنامه بازگشت. به‌گفته Mona M. Abd El-Rahman داشتن یک بانک پرسش آماده، تستر را از نگهبان انتهایی به شریک زودمرحله‌ای تبدیل می‌کند و بازخورد سریع‌تر و کیفیت قابل‌اندازه‌گیری به‌همراه دارد.
#SoftwareTesting #FeaturePlanning #QualityEngineering #ShiftLeft #TestStrategy #QA #ProductDevelopment #Agile
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/J1qOdPm?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
🚀 How to Contribute Meaningfully in Feature Planning
Asking the Right Questions Early to Build Usable, Resilient, and Measurable Features
🔵 عنوان مقاله
What does successful automation look like to you? Have you ever seen it?
🟢 خلاصه مقاله:
اتوماسیون موفق در شرکت‌های مختلف شکل‌های متفاوتی دارد، اما نقطه مشترک آن نتایج تجاری ملموس و اعتماد تیم است: چرخه انتشار سریع‌تر، خطاهای فراری کمتر، و شکست‌های معنادار به‌جای نویز. تجربه‌های مطرح‌شده در Reddit بر چند اصل تاکید دارند: پایداری و سرعت در CI/CD، هرم تست با تمرکز بر unit و integration و تعداد اندک E2E برای مسیرهای حیاتی، کد تست قابل نگهداری و مدیریت داده/محیط قابل اتکا. مالکیت مشترک بین Dev و QA، معیارهای روشن، و قابلیت مشاهده‌پذیری (لاگ، اسکرین‌شات، ترِیس و ردیابی flaky) ضروری‌اند. موفقیت یعنی ROI واقعی: زمان آزادشده برای بهبود محصول، کاهش hotfix، و اطمینان در هر PR—و دوری از ضدالگوهایی مثل افراط در UI tests یا تعقیب پوشش ۱۰۰٪.
#TestAutomation #SoftwareTesting #QA #DevOps #CICD #AutomationStrategy #QualityEngineering
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/w3kN7Xu?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
What does successful automation look like to you? Have you ever seen it?
🟢 خلاصه مقاله:
اتوماسیون موفق در شرکت‌های مختلف شکل‌های متفاوتی دارد، اما نقطه مشترک آن نتایج تجاری ملموس و اعتماد تیم است: چرخه انتشار سریع‌تر، خطاهای فراری کمتر، و شکست‌های معنادار به‌جای نویز. تجربه‌های مطرح‌شده در Reddit بر چند اصل تاکید دارند: پایداری و سرعت در CI/CD، هرم تست با تمرکز بر unit و integration و تعداد اندک E2E برای مسیرهای حیاتی، کد تست قابل نگهداری و مدیریت داده/محیط قابل اتکا. مالکیت مشترک بین Dev و QA، معیارهای روشن، و قابلیت مشاهده‌پذیری (لاگ، اسکرین‌شات، ترِیس و ردیابی flaky) ضروری‌اند. موفقیت یعنی ROI واقعی: زمان آزادشده برای بهبود محصول، کاهش hotfix، و اطمینان در هر PR—و دوری از ضدالگوهایی مثل افراط در UI tests یا تعقیب پوشش ۱۰۰٪.
#TestAutomation #SoftwareTesting #QA #DevOps #CICD #AutomationStrategy #QualityEngineering
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/w3kN7Xu?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Reddit
From the softwaretesting community on Reddit
Explore this post and more from the softwaretesting community
🔵 عنوان مقاله
The Automation Maturity Pyramid
🟢 خلاصه مقاله:
این هرم با عنوان The Automation Maturity Pyramid روشی از David Ingraham برای ارزیابی بلوغ اتوماسیون تست در چهار مرحله است: ایجاد اعتماد به نتایج تست‌ها، بازخورد کوتاه‌مدت و سریع در جریان توسعه، افزایش سرعت توسعه با تکیه بر تست‌های پایدار، و در نهایت بازخورد بلندمدت برای حفظ کیفیت در گذر زمان. ایده اصلی این است که اتوماسیون باید هدفمند باشد: ابتدا تست‌های قابل‌اعتماد و غیرلغزان برای مسیرهای حیاتی بسازیم، سپس بازخورد سریع در CI و روی هر تغییر فراهم کنیم، بعد با کاهش زمان چرخه و افزایش اطمینان، توسعه را شتاب دهیم، و در پایان با چک‌های دوره‌ای، سنجه‌های عملکرد و نشانه‌های تولید، سلامت بلندمدت سیستم را پایش کنیم. این چارچوب به تیم‌ها کمک می‌کند شکاف‌ها را بشناسند، سرمایه‌گذاری‌ها را اولویت‌بندی کنند و از دام‌هایی مثل تمرکز زودهنگام بر پوشش یا سرعت بدون اعتماد پرهیز کنند.
#TestAutomation #AutomationMaturity #SoftwareTesting #QualityEngineering #DevOps #CICD #FeedbackLoops #SoftwareDelivery
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/syMd8RG?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
The Automation Maturity Pyramid
🟢 خلاصه مقاله:
این هرم با عنوان The Automation Maturity Pyramid روشی از David Ingraham برای ارزیابی بلوغ اتوماسیون تست در چهار مرحله است: ایجاد اعتماد به نتایج تست‌ها، بازخورد کوتاه‌مدت و سریع در جریان توسعه، افزایش سرعت توسعه با تکیه بر تست‌های پایدار، و در نهایت بازخورد بلندمدت برای حفظ کیفیت در گذر زمان. ایده اصلی این است که اتوماسیون باید هدفمند باشد: ابتدا تست‌های قابل‌اعتماد و غیرلغزان برای مسیرهای حیاتی بسازیم، سپس بازخورد سریع در CI و روی هر تغییر فراهم کنیم، بعد با کاهش زمان چرخه و افزایش اطمینان، توسعه را شتاب دهیم، و در پایان با چک‌های دوره‌ای، سنجه‌های عملکرد و نشانه‌های تولید، سلامت بلندمدت سیستم را پایش کنیم. این چارچوب به تیم‌ها کمک می‌کند شکاف‌ها را بشناسند، سرمایه‌گذاری‌ها را اولویت‌بندی کنند و از دام‌هایی مثل تمرکز زودهنگام بر پوشش یا سرعت بدون اعتماد پرهیز کنند.
#TestAutomation #AutomationMaturity #SoftwareTesting #QualityEngineering #DevOps #CICD #FeedbackLoops #SoftwareDelivery
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/syMd8RG?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
The Automation Maturity Pyramid
How effective is your automation test suite? How impactful is it for your product and your team? Do you know how to grow your test suite…
🔵 عنوان مقاله
Supercharging Test Automation with Java Faker: Generating Realistic Test Data
🟢 خلاصه مقاله:
با استفاده از داده‌های واقع‌نما، تست‌ها خطاهای پنهان را بهتر آشکار می‌کنند و از شکنندگی ناشی از مقادیر ثابت دور می‌مانند. Java Faker یک کتابخانه سبک در Java است که نام، آدرس، ایمیل، داده‌های اینترنتی، تاریخ و زمان و موارد دیگر را با پشتیبانی از locale تولید می‌کند و با قابلیت seed، توازن میان واقع‌نمایی و تکرارپذیری را فراهم می‌سازد. این ابزار به‌سادگی در واحدتست‌ها و سناریوهای API و UI با JUnit، TestNG، Selenium و REST Assured ترکیب می‌شود تا فرم‌ها را با داده‌های معتبر پر کند و payloadهای واقعی بسازد. بهترین رویه‌ها شامل کنترل تصادفی بودن با seed، تطبیق با قوانین و قیود دامنه، حفظ یکپارچگی داده، تولید موارد مرزی و منفی، بومی‌سازی و پرهیز از تصادفی‌سازی بیش‌ازحد است. نتیجه، پوشش بهتر، پایداری بیشتر و نگهداری آسان‌تر است. Sajith Dilshan در این مرور نشان می‌دهد چگونه با تکیه بر Java Faker می‌توان خودکارسازی تست را توانمندتر کرد.
#TestAutomation #JavaFaker #TestData #SoftwareTesting #QA #Selenium #APITesting
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/GmPnbFy?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Supercharging Test Automation with Java Faker: Generating Realistic Test Data
🟢 خلاصه مقاله:
با استفاده از داده‌های واقع‌نما، تست‌ها خطاهای پنهان را بهتر آشکار می‌کنند و از شکنندگی ناشی از مقادیر ثابت دور می‌مانند. Java Faker یک کتابخانه سبک در Java است که نام، آدرس، ایمیل، داده‌های اینترنتی، تاریخ و زمان و موارد دیگر را با پشتیبانی از locale تولید می‌کند و با قابلیت seed، توازن میان واقع‌نمایی و تکرارپذیری را فراهم می‌سازد. این ابزار به‌سادگی در واحدتست‌ها و سناریوهای API و UI با JUnit، TestNG، Selenium و REST Assured ترکیب می‌شود تا فرم‌ها را با داده‌های معتبر پر کند و payloadهای واقعی بسازد. بهترین رویه‌ها شامل کنترل تصادفی بودن با seed، تطبیق با قوانین و قیود دامنه، حفظ یکپارچگی داده، تولید موارد مرزی و منفی، بومی‌سازی و پرهیز از تصادفی‌سازی بیش‌ازحد است. نتیجه، پوشش بهتر، پایداری بیشتر و نگهداری آسان‌تر است. Sajith Dilshan در این مرور نشان می‌دهد چگونه با تکیه بر Java Faker می‌توان خودکارسازی تست را توانمندتر کرد.
#TestAutomation #JavaFaker #TestData #SoftwareTesting #QA #Selenium #APITesting
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/GmPnbFy?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
❤1
🔵 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
Communicating quality to stakeholders: why testers get ignored in meetings (and how to change it)
🟢 خلاصه مقاله:
** تسترها در جلسات اغلب نادیده گرفته می‌شوند نه به‌دلیل بی‌اهمیت بودن کارشان، بلکه چون پیام کیفیت را به زبان ذی‌نفعان منتقل نمی‌کنند. به‌گفته Kat Obring، مشکل از جایی آغاز می‌شود که گزارش‌ها پر از جزئیات فنی و فهرست باگ‌هاست اما ارتباطی روشن با پیامدهای کسب‌وکاری ندارد. راه‌حل، ترجمه‌ی یافته‌ها به زبان تصمیم‌گیری است: هر ریسک را با اثر آن بر تجربه مشتری، هزینه، شهرت، انطباق یا زمان عرضه بیان کنید؛ ساختار روشن داشته باشید (زمینه، ریسک، شواهد، گزینه‌ها، توصیه، و درخواست صریح) و تا حد ممکن تأثیر و احتمال را کمّی کنید. به‌جای «نمی‌توانیم منتشر کنیم»، چند گزینه با مبادله‌ها ارائه دهید و توصیه‌ی مشخص بدهید. از بصری‌سازی‌های ساده و دموهای کوتاه استفاده کنید، زمان‌بندی مناسبی برای طرح ریسک‌ها داشته باشید، در جلسه فعالانه گوش دهید و پس از جلسه جمع‌بندی قابل‌اقدام ارسال کنید. در بلندمدت با حضور زودهنگام در چرخه توسعه و تأکید بر مسئولیت مشترک کیفیت، تصویر تست از «ترمز» به «ابزار تصمیم‌گیری بهتر» تغییر می‌کند.
#کیفیت
#تست_نرم‌افزار
#ارتباط_موثر
#ذی‌نفعان
#مدیریت_ریسک
#توسعه_چابک
#SoftwareTesting
#ProductManagement
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/htvifhX?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Communicating quality to stakeholders: why testers get ignored in meetings (and how to change it)
🟢 خلاصه مقاله:
** تسترها در جلسات اغلب نادیده گرفته می‌شوند نه به‌دلیل بی‌اهمیت بودن کارشان، بلکه چون پیام کیفیت را به زبان ذی‌نفعان منتقل نمی‌کنند. به‌گفته Kat Obring، مشکل از جایی آغاز می‌شود که گزارش‌ها پر از جزئیات فنی و فهرست باگ‌هاست اما ارتباطی روشن با پیامدهای کسب‌وکاری ندارد. راه‌حل، ترجمه‌ی یافته‌ها به زبان تصمیم‌گیری است: هر ریسک را با اثر آن بر تجربه مشتری، هزینه، شهرت، انطباق یا زمان عرضه بیان کنید؛ ساختار روشن داشته باشید (زمینه، ریسک، شواهد، گزینه‌ها، توصیه، و درخواست صریح) و تا حد ممکن تأثیر و احتمال را کمّی کنید. به‌جای «نمی‌توانیم منتشر کنیم»، چند گزینه با مبادله‌ها ارائه دهید و توصیه‌ی مشخص بدهید. از بصری‌سازی‌های ساده و دموهای کوتاه استفاده کنید، زمان‌بندی مناسبی برای طرح ریسک‌ها داشته باشید، در جلسه فعالانه گوش دهید و پس از جلسه جمع‌بندی قابل‌اقدام ارسال کنید. در بلندمدت با حضور زودهنگام در چرخه توسعه و تأکید بر مسئولیت مشترک کیفیت، تصویر تست از «ترمز» به «ابزار تصمیم‌گیری بهتر» تغییر می‌کند.
#کیفیت
#تست_نرم‌افزار
#ارتباط_موثر
#ذی‌نفعان
#مدیریت_ریسک
#توسعه_چابک
#SoftwareTesting
#ProductManagement
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/htvifhX?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Kato Coaching
Quality and stakeholders: Why Testers Get Ignored
Stakeholders care about quality, just not the way testers often frame it. Here’s how to improve communication and get heard.
🔵 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
The Testing Skyscraper: A Modern Alternative to the Testing Pyramid
🟢 خلاصه مقاله:
Andrew Knight مدل سنتی Testing Pyramid را ناکافی می‌داند و به‌جای آن رویکرد منعطف‌تری به نام Testing Skyscraper پیشنهاد می‌کند. در این مدل، به‌جای نسبت‌های ثابت بین لایه‌های تست، «طبقات» متناسب با ریسک‌ها و نیازهای سیستم شکل می‌گیرند؛ مثلا ممکن است یک سیستم به طبقه پررنگ‌تری از contract testing، یا عملکرد و تاب‌آوری، یا سناریوهای end-to-end نیاز داشته باشد. این رویکرد بر تناسب پوشش با معماری و اهداف محصول، بازخورد سریع، و ارزش‌سنجی بر اساس کاهش ریسک و افزایش اطمینان تأکید دارد، نه شمارش تست‌ها. در عمل، ترکیبی از unit، integration، contract، end-to-end، تست‌های غیرعملکردی (کارایی، امنیت، دسترس‌پذیری)، و حتی observability و synthetic monitoring به‌عنوان طبقات مستقل در نظر گرفته می‌شوند و با تغییر سیستم، به‌صورت پویا تقویت، بازچینی یا حذف می‌گردند.
#SoftwareTesting #TestingPyramid #TestingSkyscraper #QualityEngineering #DevOps #Automation #RiskBasedTesting #TestStrategy
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/W2rklZc?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
The Testing Skyscraper: A Modern Alternative to the Testing Pyramid
🟢 خلاصه مقاله:
Andrew Knight مدل سنتی Testing Pyramid را ناکافی می‌داند و به‌جای آن رویکرد منعطف‌تری به نام Testing Skyscraper پیشنهاد می‌کند. در این مدل، به‌جای نسبت‌های ثابت بین لایه‌های تست، «طبقات» متناسب با ریسک‌ها و نیازهای سیستم شکل می‌گیرند؛ مثلا ممکن است یک سیستم به طبقه پررنگ‌تری از contract testing، یا عملکرد و تاب‌آوری، یا سناریوهای end-to-end نیاز داشته باشد. این رویکرد بر تناسب پوشش با معماری و اهداف محصول، بازخورد سریع، و ارزش‌سنجی بر اساس کاهش ریسک و افزایش اطمینان تأکید دارد، نه شمارش تست‌ها. در عمل، ترکیبی از unit، integration، contract، end-to-end، تست‌های غیرعملکردی (کارایی، امنیت، دسترس‌پذیری)، و حتی observability و synthetic monitoring به‌عنوان طبقات مستقل در نظر گرفته می‌شوند و با تغییر سیستم، به‌صورت پویا تقویت، بازچینی یا حذف می‌گردند.
#SoftwareTesting #TestingPyramid #TestingSkyscraper #QualityEngineering #DevOps #Automation #RiskBasedTesting #TestStrategy
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/W2rklZc?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Automation Panda
The Testing Skyscraper: A Modern Alternative to the Testing Pyramid
The Testing Pyramid, once a foundational model in software testing, is now deemed outdated. The emergence of advanced tools and continuous testing feedback necessitates a shift to a more flexible m…
🔵 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
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
"Why didn't testing find this issue?" Because you desire something that doesn't exist!
🟢 خلاصه مقاله:
وقتی خطایی به تولید می‌رسد، پرسش تکراری این است: «چرا تست‌ها این مشکل را پیدا نکردند؟» Maaike Brinkhof می‌گوید ریشه‌ی این پرسش اشتباه است، چون چنین قطعیتی از تست انتظار داریم که اصلاً وجود ندارد. تست فقط می‌تواند اعتماد را افزایش دهد و ریسک‌ها را آشکار کند؛ هرگز نمی‌تواند نبودِ باگ را ثابت کند.
به‌جای سرزنش «تست»، بحث را به مسئولیت جمعی و یادگیری سیستمی تغییر دهیم: «چطور فرایند، فرض‌ها و طراحی ما اجازه‌ی فرار این باگ را داده‌اند؟» عوامل رایج شامل ابهام در نیازها، تفاوت محیط‌ها با تولید، داده‌ی ناکافی، مشاهده‌پذیری ضعیف، یا مصالحه‌های زمان‌بندی است. مجموعه تست‌ها فقط نمونه‌ای از واقعیت‌اند، نه تمام آن.
راه‌حل، مدیریت ریسک و بهبود چرخه‌های بازخورد است: تقویت logging و telemetry، استفاده از feature flag و انتشار تدریجی، بهبود تست‌های قرارداد و سفرهای حیاتی کاربر، و سرمایه‌گذاری روی تست اکتشافی برای کشف ناشناخته‌ها. با postmortem بدون سرزنش بپرسیم: ریسک را درست فهمیدیم؟ نظارت ما برای کشف سریع و محدودکردن دامنه مشکل کافی بود؟ داده و محیط مناسب داشتیم؟ آیا pairing، بازبینی یا risk storming می‌توانست زودتر هشدار بدهد؟
جمع‌بندی: تست تضمین نیست؛ ابزاری برای آشکارسازی و مدیریت ریسک است. به‌جای انتظار قطعیت، روی کشف سریع‌تر، عرضه‌های ایمن‌تر و تصمیم‌های هوشمندانه درباره محل سرمایه‌گذاری تمرکز کنیم.
#SoftwareTesting #QualityEngineering #BlamelessPostmortem #RiskBasedTesting #Testability #Observability #DevOps #Agile
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/7DobXrn?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
"Why didn't testing find this issue?" Because you desire something that doesn't exist!
🟢 خلاصه مقاله:
وقتی خطایی به تولید می‌رسد، پرسش تکراری این است: «چرا تست‌ها این مشکل را پیدا نکردند؟» Maaike Brinkhof می‌گوید ریشه‌ی این پرسش اشتباه است، چون چنین قطعیتی از تست انتظار داریم که اصلاً وجود ندارد. تست فقط می‌تواند اعتماد را افزایش دهد و ریسک‌ها را آشکار کند؛ هرگز نمی‌تواند نبودِ باگ را ثابت کند.
به‌جای سرزنش «تست»، بحث را به مسئولیت جمعی و یادگیری سیستمی تغییر دهیم: «چطور فرایند، فرض‌ها و طراحی ما اجازه‌ی فرار این باگ را داده‌اند؟» عوامل رایج شامل ابهام در نیازها، تفاوت محیط‌ها با تولید، داده‌ی ناکافی، مشاهده‌پذیری ضعیف، یا مصالحه‌های زمان‌بندی است. مجموعه تست‌ها فقط نمونه‌ای از واقعیت‌اند، نه تمام آن.
راه‌حل، مدیریت ریسک و بهبود چرخه‌های بازخورد است: تقویت logging و telemetry، استفاده از feature flag و انتشار تدریجی، بهبود تست‌های قرارداد و سفرهای حیاتی کاربر، و سرمایه‌گذاری روی تست اکتشافی برای کشف ناشناخته‌ها. با postmortem بدون سرزنش بپرسیم: ریسک را درست فهمیدیم؟ نظارت ما برای کشف سریع و محدودکردن دامنه مشکل کافی بود؟ داده و محیط مناسب داشتیم؟ آیا pairing، بازبینی یا risk storming می‌توانست زودتر هشدار بدهد؟
جمع‌بندی: تست تضمین نیست؛ ابزاری برای آشکارسازی و مدیریت ریسک است. به‌جای انتظار قطعیت، روی کشف سریع‌تر، عرضه‌های ایمن‌تر و تصمیم‌های هوشمندانه درباره محل سرمایه‌گذاری تمرکز کنیم.
#SoftwareTesting #QualityEngineering #BlamelessPostmortem #RiskBasedTesting #Testability #Observability #DevOps #Agile
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/7DobXrn?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Maaike Brinkhof's blog
"Why didn't testing find this issue?" Because you desire something that doesn't exist!
After 15 years in software testing, this is still a topic I'm dealing with way too often: people who have a completely misguided understanding of what testing can and cannot do.
In the year 2025, too many people think testing is:
* a phase, not a continuous…
In the year 2025, too many people think testing is:
* a phase, not a continuous…
🔵 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
Writing custom Cypress plug-ins that solve common software testing problems
🟢 خلاصه مقاله:
اکوسیستم افزونه‌های Cypress به تیم‌ها اجازه می‌دهد فراتر از امکانات پیش‌فرض، چالش‌های واقعی تست را حل کنند؛ از کاهش ناپایداری تست‌ها و مدیریت محیط و داده تا یکپارچه‌سازی گزارش‌ها و سرویس‌های بیرونی. Kanika Vatsyayan توضیح می‌دهد چگونه با شناسایی یک مسئله تکراری، طراحی یک API ساده، ساخت پکیج npm، ثبت tasks در Node hook، افزودن تنظیمات و مثال‌های عملی، و همچنین تست و TypeScript typings، یک افزونه قابل اتکا بسازید. او بر نسخه‌بندی شفاف، سازگاری با نسخه‌های مختلف Cypress، کارایی، امنیت داده‌ها، مستندسازی و انتشار در npm تاکید می‌کند تا افزونه‌ها قابل نگهداری و قابل استفاده توسط جامعه باشند. نتیجه این است که با چند الگوی ساده و نمونه‌های واقعی، هر کسی می‌تواند راه‌حل‌های خود را به‌صورت افزونه منتشر کرده و به اکوسیستم تست کمک کند.
#Cypress
#SoftwareTesting
#QA
#JavaScript
#Plugins
#Automation
#OpenSource
#EndToEndTesting
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/pj9uiDZ?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Writing custom Cypress plug-ins that solve common software testing problems
🟢 خلاصه مقاله:
اکوسیستم افزونه‌های Cypress به تیم‌ها اجازه می‌دهد فراتر از امکانات پیش‌فرض، چالش‌های واقعی تست را حل کنند؛ از کاهش ناپایداری تست‌ها و مدیریت محیط و داده تا یکپارچه‌سازی گزارش‌ها و سرویس‌های بیرونی. Kanika Vatsyayan توضیح می‌دهد چگونه با شناسایی یک مسئله تکراری، طراحی یک API ساده، ساخت پکیج npm، ثبت tasks در Node hook، افزودن تنظیمات و مثال‌های عملی، و همچنین تست و TypeScript typings، یک افزونه قابل اتکا بسازید. او بر نسخه‌بندی شفاف، سازگاری با نسخه‌های مختلف Cypress، کارایی، امنیت داده‌ها، مستندسازی و انتشار در npm تاکید می‌کند تا افزونه‌ها قابل نگهداری و قابل استفاده توسط جامعه باشند. نتیجه این است که با چند الگوی ساده و نمونه‌های واقعی، هر کسی می‌تواند راه‌حل‌های خود را به‌صورت افزونه منتشر کرده و به اکوسیستم تست کمک کند.
#Cypress
#SoftwareTesting
#QA
#JavaScript
#Plugins
#Automation
#OpenSource
#EndToEndTesting
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/pj9uiDZ?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Ministry of Testing
Writing custom Cypress plug-ins that solve common software testing problems
Turn flaky test frustrations into reliable, reusable Cypress plug-ins that strengthen your test automation and contribute towards the quality community
🔵 عنوان مقاله
From Templates to Heuristics: Enhancing Thought Work
🟢 خلاصه مقاله:
تست مؤثر بیش از آن‌که به پر کردن قالب‌ها و چک‌لیست‌ها تکیه کند، به فهم عمیق و تأمل وابسته است. Maria Kedemo تأکید می‌کند که به‌جای تمرکز بر فرم‌ها، باید با نگاه انتقادی و زمینه‌محور به ریسک و ارزش فکر کنیم. در این رویکرد، هیوریستیک‌ها (heuristics) به‌عنوان راهنماهای منعطف و خطاپذیر به ما کمک می‌کنند پرسش‌های بهتری بپرسیم، فرضیات پنهان را آشکار کنیم و بر اساس چرخه‌های مشاهده، فرضیه‌سازی، آزمون و یادگیری مسیر را تنظیم کنیم. سازمان‌ها باید زمان و سازوکارهایی برای بازاندیشی (مثل دی‌بریف و بازبینی همتا) فراهم کنند و موفقیت را با کیفیت اطلاعات ریسکی و یادگیری حاصل بسنجند، نه با تعداد موارد آزمون یا فرم‌های تکمیل‌شده. قالب‌ها می‌توانند نقش داربست داشته باشند، اما مقصد نیستند؛ مقصد، اندیشیدن بهتر و تصمیم‌های سازگار با زمینه است.
#SoftwareTesting #Heuristics #ExploratoryTesting #QualityEngineering #TestingStrategy #CriticalThinking #ContextDrivenTesting
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/Q0yh9ik?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
From Templates to Heuristics: Enhancing Thought Work
🟢 خلاصه مقاله:
تست مؤثر بیش از آن‌که به پر کردن قالب‌ها و چک‌لیست‌ها تکیه کند، به فهم عمیق و تأمل وابسته است. Maria Kedemo تأکید می‌کند که به‌جای تمرکز بر فرم‌ها، باید با نگاه انتقادی و زمینه‌محور به ریسک و ارزش فکر کنیم. در این رویکرد، هیوریستیک‌ها (heuristics) به‌عنوان راهنماهای منعطف و خطاپذیر به ما کمک می‌کنند پرسش‌های بهتری بپرسیم، فرضیات پنهان را آشکار کنیم و بر اساس چرخه‌های مشاهده، فرضیه‌سازی، آزمون و یادگیری مسیر را تنظیم کنیم. سازمان‌ها باید زمان و سازوکارهایی برای بازاندیشی (مثل دی‌بریف و بازبینی همتا) فراهم کنند و موفقیت را با کیفیت اطلاعات ریسکی و یادگیری حاصل بسنجند، نه با تعداد موارد آزمون یا فرم‌های تکمیل‌شده. قالب‌ها می‌توانند نقش داربست داشته باشند، اما مقصد نیستند؛ مقصد، اندیشیدن بهتر و تصمیم‌های سازگار با زمینه است.
#SoftwareTesting #Heuristics #ExploratoryTesting #QualityEngineering #TestingStrategy #CriticalThinking #ContextDrivenTesting
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/Q0yh9ik?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Curiousity killed the cat
From Templates to Heuristics: Enhancing Thought Work
Update 2025-10-14: This post has been updated to reflect thought work rather than knowledge work – which was pointed out by Fiona Charles as a much better description of the cognitive work pe…
🔵 عنوان مقاله
It's Not Your Tests, It's Your Testability
🟢 خلاصه مقاله:
**
بی‌ثباتی تست‌ها همیشه تقصیر تست‌ها نیست؛ اغلب ریشه در سیستم کم‌تست‌پذیر دارد. وقتی زمان، هم‌روندی، تصادفی‌بودن یا وابستگی‌های بیرونی کنترل‌نشده باشند، تست‌ها ناپایدار می‌شوند. راه‌حل، ارتقای تست‌پذیری است: قابل‌کنترل و قابل‌مشاهده کردن سیستم، تزریق زمان و بذر تصادفی، جداسازی مرزهای شبکه با قراردادها و فیک‌ها، و هرمتیک‌کردن محیط تست. Gil Zilberfeld توصیه می‌کند برای جلب حمایت، هزینه فلیکینس را با داده نشان دهید و از بردهای کوچک (مثل افزودن seam، تزریق وابستگی برای زمان/I-O، و تست‌های قراردادی) شروع کنید. با گنجاندن تست‌پذیری در تصمیم‌های معماری و معیارهای پذیرش، تیم از آتش‌نشانی تست‌های flaky به ساخت نرم‌افزار ذاتاً تست‌پذیر و قابل‌اتکا منتقل می‌شود.
#Testability #FlakyTests #SoftwareTesting #QualityEngineering #DevOps #ContinuousIntegration #TestDesign #Observability
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/3RbJDxt?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
It's Not Your Tests, It's Your Testability
🟢 خلاصه مقاله:
**
بی‌ثباتی تست‌ها همیشه تقصیر تست‌ها نیست؛ اغلب ریشه در سیستم کم‌تست‌پذیر دارد. وقتی زمان، هم‌روندی، تصادفی‌بودن یا وابستگی‌های بیرونی کنترل‌نشده باشند، تست‌ها ناپایدار می‌شوند. راه‌حل، ارتقای تست‌پذیری است: قابل‌کنترل و قابل‌مشاهده کردن سیستم، تزریق زمان و بذر تصادفی، جداسازی مرزهای شبکه با قراردادها و فیک‌ها، و هرمتیک‌کردن محیط تست. Gil Zilberfeld توصیه می‌کند برای جلب حمایت، هزینه فلیکینس را با داده نشان دهید و از بردهای کوچک (مثل افزودن seam، تزریق وابستگی برای زمان/I-O، و تست‌های قراردادی) شروع کنید. با گنجاندن تست‌پذیری در تصمیم‌های معماری و معیارهای پذیرش، تیم از آتش‌نشانی تست‌های flaky به ساخت نرم‌افزار ذاتاً تست‌پذیر و قابل‌اتکا منتقل می‌شود.
#Testability #FlakyTests #SoftwareTesting #QualityEngineering #DevOps #ContinuousIntegration #TestDesign #Observability
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/3RbJDxt?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
TestinGil | By Gil Zilberfeld
It’s Not Your Tests, It’s Your Testability | TestinGil
Let's talk about that test. The one that's always flaky. The one that takes twenty minutes to run and fails for a different reason every time. Your first instinct is to blame the test. Maybe the locator is wrong, maybe the wait time isn't long enough. But…
🔵 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