🔵 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
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
Medium
Why QA Keep Losing the Same Battles, even when Automation and is integrated
Why QA Keep Losing the Same Battles, even when Automation and AI is integrated Today, building software without test automation and AI is like trying to run a modern city without electricity. You can …
🔵 عنوان مقاله
Playwright in Practice: Writing Better Tests for Beginners with Page Object Pattern, Fixtures
🟢 خلاصه مقاله:
** این مطلب با یک رویکرد گام‌به‌گام نشان می‌دهد چگونه با تکیه بر ساختاردهی و نگه‌داشت‌پذیری، از Playwright بهترین استفاده را ببریم. Michał Ślęzak با یک نمونه عملی توضیح می‌دهد که چطور از یک تست ساده شروع کنیم و آن را به مجموعه‌ای تمیز و مقیاس‌پذیر تبدیل کنیم.
نویسنده بر Page Object Pattern تأکید می‌کند تا مکان‌یاب‌ها و اعمال صفحه به‌جای پراکندگی در تست‌ها، در آبجکت‌های اختصاصی متمرکز شوند؛ این کار خوانایی را بالا می‌برد، تکرار را کم می‌کند و تغییرات بعدی را ساده‌تر می‌سازد. همچنین نشان می‌دهد چگونه Fixtures می‌تواند آماده‌سازی و پاک‌سازی را استاندارد کند؛ مثلا ایجاد contextهای احراز هویت، داده‌های اولیه، یا پیکربندی مشترک، که نتیجه‌اش تست‌های ایزوله‌تر، سریع‌تر و پایدارتر است.
در پایان، مجموعه‌ای از بهترین‌عمل‌ها مطرح می‌شود: نام‌گذاری و ساختار پوشه‌ها، انتخاب locatorهای پایدار و استراتژی‌های انتظار درست، assertionهای قابل اعتماد، آمادگی برای اجرا در مرورگرهای مختلف و پایداری در CI. حاصل کار، مسیری روشن برای مبتدیان است تا بدون قربانی کردن خوانایی یا سرعت، تدریجاً الگوهای پیشرفته‌تر را وارد فرایند تست خود کنند.
#Playwright #Testing #TestAutomation #PageObjectPattern #Fixtures #QA #EndToEndTesting #BestPractices
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/UUnbbtX?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Playwright in Practice: Writing Better Tests for Beginners with Page Object Pattern, Fixtures
🟢 خلاصه مقاله:
** این مطلب با یک رویکرد گام‌به‌گام نشان می‌دهد چگونه با تکیه بر ساختاردهی و نگه‌داشت‌پذیری، از Playwright بهترین استفاده را ببریم. Michał Ślęzak با یک نمونه عملی توضیح می‌دهد که چطور از یک تست ساده شروع کنیم و آن را به مجموعه‌ای تمیز و مقیاس‌پذیر تبدیل کنیم.
نویسنده بر Page Object Pattern تأکید می‌کند تا مکان‌یاب‌ها و اعمال صفحه به‌جای پراکندگی در تست‌ها، در آبجکت‌های اختصاصی متمرکز شوند؛ این کار خوانایی را بالا می‌برد، تکرار را کم می‌کند و تغییرات بعدی را ساده‌تر می‌سازد. همچنین نشان می‌دهد چگونه Fixtures می‌تواند آماده‌سازی و پاک‌سازی را استاندارد کند؛ مثلا ایجاد contextهای احراز هویت، داده‌های اولیه، یا پیکربندی مشترک، که نتیجه‌اش تست‌های ایزوله‌تر، سریع‌تر و پایدارتر است.
در پایان، مجموعه‌ای از بهترین‌عمل‌ها مطرح می‌شود: نام‌گذاری و ساختار پوشه‌ها، انتخاب locatorهای پایدار و استراتژی‌های انتظار درست، assertionهای قابل اعتماد، آمادگی برای اجرا در مرورگرهای مختلف و پایداری در CI. حاصل کار، مسیری روشن برای مبتدیان است تا بدون قربانی کردن خوانایی یا سرعت، تدریجاً الگوهای پیشرفته‌تر را وارد فرایند تست خود کنند.
#Playwright #Testing #TestAutomation #PageObjectPattern #Fixtures #QA #EndToEndTesting #BestPractices
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/UUnbbtX?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Your Gateway to Efficient Test Automation
Playwright in Practice: Writing Better Tests for Beginners with Page Object Pattern, Fixtures (TS) - Your Gateway to Efficient…
Learn how to write cleaner, more maintainable Playwright tests with Page Object Pattern, fixtures, and TypeScript. A beginner-friendly refactoring guide.
🔵 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