🔵 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

🔵 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

🔵 عنوان مقاله
Why QA Keep Losing the Same Battles, even when Automation and AI is integrated

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله می‌گوید با وجود سرمایه‌گذاری در Automation و AI، مشکلات QA تکرار می‌شوند، چون مسأله اصلی کمبود ابزار نیست، بلکه نبود هم‌راستایی بر سر معنای «کیفیت» و شیوه ساختن آن است. به‌گفته Marina Jordão، کیفیت واقعی از انسان‌ها، استراتژی و حمایت از کاربر می‌آید؛ ابزارها فقط سرعت می‌دهند، اما جای تحلیل ریسک، معیارهای شفاف و آزمون اکتشافی را نمی‌گیرند. شکست‌های تکراری زمانی رخ می‌دهد که QA دیر وارد چرخه می‌شود، شاخص‌ها سطحی‌اند و تمرکز از نتایج واقعی برای کاربر دور می‌شود. راه‌حل، دیدن کیفیت به‌عنوان مسئولیت تیمی، درگیر کردن زودهنگام QA، تکیه بر پیشگیری به‌جای صرفاً کشف خطا و به‌کارگیری Automation و AI به‌عنوان تقویت‌کننده قضاوت انسانی است.

#QA #Testing #Automation #AI #QualityEngineering #UserAdvocacy #TestStrategy #DevOps

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/UzsHvzU?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 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

🔵 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

🔵 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

🔵 عنوان مقاله
I Integrated AI in a Listener to Heal Locators in The Real Time

🟢 خلاصه مقاله:
عبدالقادر حسینی نشان می‌دهد چگونه می‌توان با ادغام AI در یک listener، مشکل ناپایداری تست‌های موبایل را با «خودترمیمی لوکیتورها» در لحظه کاهش داد. وقتی یافتن یک المنت به‌دلیل تغییرات UI شکست می‌خورد، listener خطا را رهگیری می‌کند، ماژول AI بر اساس سیگنال‌های مختلف (ویژگی‌ها، برچسب‌های دسترسی، شباهت متنی، ساختار صفحه و داده‌های تاریخی) یک لوکیتور جایگزین با امتیاز اطمینان پیشنهاد می‌دهد و در صورت موفقیت، آن را به‌صورت خودکار به‌روزرسانی می‌کند. با اعمال آستانه اطمینان، لاگ شفاف و امکان بازگشت، این روش بدون افزایش ریسک، پایداری CI را بالا می‌برد و هزینه نگه‌داری تست‌ها را کم می‌کند. الگوی ارائه‌شده قابل تعمیم به فراتر از موبایل است و پیشنهاد می‌شود ابتدا در حالت فقط-پیشنهاد اجرا، سپس با تنظیم آستانه‌ها، به حالت خودترمیمی خودکار برای موارد با اطمینان بالا منتقل شود.

#AI #TestAutomation #MobileTesting #SelfHealingLocators #FlakyTests #QualityEngineering #DevOps #CICD

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/s6YdwTw?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Every Bug Deserves a Test Case

🟢 خلاصه مقاله:
ایده اصلی این است که هر باگ پس از برطرف‌شدن باید با یک تست اختصاصی پوشش داده شود. به‌گفته‌ی Kevin Konda، برای هر باگ ابتدا یک تست بازتولیدکننده بنویسید، شکست آن را ببینید، مشکل را رفع کنید و سپس همان تستِ سبز را در مجموعه‌ی رگرسیون نگه دارید. این کار از بازگشت خطاها جلوگیری می‌کند، دانشِ لبه‌های پنهان را حفظ می‌کند، ریسکی‌بودن تغییرات را کاهش می‌دهد و به بهبود طراحی کمک می‌کند. با نام‌گذاری شفاف، پیوند به شناسه‌ی Issue، کوچک‌وساده نگه‌داشتن تست‌ها و تفکیک اجرای سریع و شبانه، می‌توان هزینه‌ی زمان و ناپایداری را کنترل کرد. در نهایت، «هر باگ یک تست» یک انضباط فرهنگی است: اشتباهات گذشته را به ریل‌های محافظ آینده تبدیل کنید.

#SoftwareTesting #RegressionTesting #QualityEngineering #TDD #BugFixing #TestCoverage #CI #EngineeringCulture

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/Kvqi6KW?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
AI Is Quietly Rewriting the Career Map for QA Engineers

🟢 خلاصه مقاله:
** هوش مصنوعی مسیر شغلی مهندسان QA را دگرگون کرده و نقش «تستر» را از اجرای تست‌ها به «ارکستراسیون» یک سامانه هوشمند از ابزارها، داده‌ها و ایجنت‌ها تغییر می‌دهد. به‌گفته Ryan Craven، ارزش اصلی QA در طراحی و نظارت بر پایپ‌لاین کیفیت است: انتخاب و اتصال ابزارها، تولید و اولویت‌بندی تست با AI، ایجاد گاردریل‌ها، مدیریت داده و بستن درگاه‌های انتشار بر اساس ریسک کسب‌وکار. مهارت‌ها هم توسعه می‌یابد: از اتوماسیون به Prompt Design، ارزیابی مدل، ایمنی، مدیریت داده، سنجش پوشش سناریویی، و تسلط بر CI/CD، Observability و Feature Flags. کار روزمره شامل تولید و پالایش تست‌های AI، کاهش خطاهای مثبت کاذب، خودترمیمی تست‌های flaky، استفاده از تله‌متری کاربر و بستن حلقه بازخورد تولید است. حاکمیت داده، حریم خصوصی، سوگیری و بازتولیدپذیری تصمیم‌های AI ضروری می‌شود و Human-in-the-loop برای تغییرات پرریسک باقی می‌ماند. عنوان‌های تازه‌ای مانند Quality Platform Engineer، QA Orchestrator و AI Test Strategist شکل می‌گیرد و مرز کار ارشد با SRE و Platform Engineering همپوشانی می‌یابد. جمع‌بندی: QA از اجرای تست‌ها به هماهنگ‌سازی انسان و AI برای ارائه کیفیت با سرعت و مقیاس حرکت می‌کند.

#AI #QA #SoftwareTesting #TestAutomation #QualityEngineering #DevOps #AIOps #CareerDevelopment

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/bIOtF9U?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Secrets Behind 3 Years of Automation Success

🟢 خلاصه مقاله:
Nikolay Advolodkin از Oles Nikaniuk دعوت کرده تا تجربه سه سال موفقیت پایدار در خودکارسازی تست را شرح دهد؛ تمرکزشان بر استراتژی بلندمدت است: انتخاب هوشمندانه ابزارها، تعریف ترکیب درست انواع تست‌ها (با تکیه بر لایه‌های پایین‌تر و مسیرهای حیاتی در UI)، و یکپارچه‌سازی مؤثر با CI/CD برای بازخورد سریع. آن‌ها بر مدیریت دادهٔ تست، کاهش flakyها، اجرای موازی، محیط‌های موقتی و گزارش‌دهی شفاف تأکید می‌کنند و با طراحی ماژولار، بازاستفاده از کتابخانه‌ها، مستندسازی، بازبینی کد و سنجه‌های عملی (پایداری، زمان رفع، پوشش، و زمان عبور در پایپ‌لاین) پایداری و ROI را حفظ می‌کنند. بخش مهمی از موفقیت به فرهنگ همکاری بین توسعه، QA و DevOps، مالکیت مشترک کیفیت و انتشار بهترین رویه‌ها برمی‌گردد. درس‌های کلیدی: کیفیت را بر کمیت ترجیح دهید، تا پایدار شدن جریان‌های متغیر سراغ خودکارسازی آن‌ها نروید، تست‌ها را نزدیک به کد نگه دارید، از feature flagها برای جداسازی انتشار و اعتبارسنجی استفاده کنید، و از همان ابتدا روی زیرساخت و مشاهده‌پذیری سرمایه‌گذاری کنید.

#TestAutomation #CICD #QualityEngineering #DevOps #SoftwareTesting #AutomationStrategy #TestingTools

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/sEMpr5K?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon