🔵 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