🔵 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