🔵 عنوان مقاله
Best Web Test Automation Tool?

🟢 خلاصه مقاله:
در جست‌وجوی بهترین ابزار Web Test Automation، Alan Richardson با نگاهی عملی وضعیت راهکارهای پرطرفدار را بررسی کرده و نشان می‌دهد «بهترین» فقط در بستر نیازها و محدودیت‌های هر تیم معنا پیدا می‌کند. او با آزمون‌های عملی و مقایسه‌ی رو‌به‌رو، معیارهایی مانند پایداری، پوشش cross-browser، اجرای موازی، سهولت یادگیری، نگهداشت تست‌ها، گزارش‌دهی و دیباگ، یکپارچگی با CI/CD و هزینه‌ی کل مالکیت را سنجیده است. تفاوت‌های مهم میان ابزارهای متن‌باز و تجاری، رویکردهای code-first و codeless، و سرویس‌های ابری در برابر راهکارهای on-premise نیز در تحلیل او برجسته شده و به خطر قفل‌شدن در یک اکوسیستم و اهمیت مستندات و جامعه‌ی کاربری اشاره شده است. در نهایت، Richardson بر اساس زمینه‌ی خودش رأی می‌دهد و از خواننده می‌خواهد با توجه به شرایط تیم خود قضاوت کند—به‌نظر شما رقبای اصلی فهرست نهایی کدام‌اند؟

#TestAutomation #WebTesting #SoftwareTesting #QA #AutomationTools #CICD #AlanRichardson

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

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Selenium tests breaking constantly after every UI change. Is test maintenance really supposed to take this much time?

🟢 خلاصه مقاله:
این مسئله مطرح شد که چرا تست‌های Selenium با هر تغییر در UI می‌شکنند و آیا این حجم از نگه‌داری طبیعی است یا نشانه‌ی مشکل در رویکرد. جامعه‌ی کاربری توصیه کرد وابستگی تست‌ها به جزئیات شکننده‌ی رابط را کم کنند (استفاده از data-test-id)، از الگوهایی مثل Page Object Model برای متمرکزکردن انتخاب‌گرها کمک بگیرند، و طبق Test Pyramid بیشتر پوشش را به لایه‌های Unit/API بدهند و فقط سناریوهای کاربرمحور کلیدی را با end‑to‑end اجرا کنند. برای کاهش test flakiness نیز بر waits مبتنی بر شرایط تجاری، کنترل وضعیت داده و محیط، اجتناب از تاخیرهای ثابت و انیمیشن‌ها، ایزوله‌سازی در CI، mock/stub کردن فراخوانی‌های ناپایدار، و قرنطینه و triage خودکار تست‌های flaky تأکید شد. جمع‌بندی این بود که نگه‌داری سنگین اغلب نتیجه‌ی استفاده‌ی بیش‌ازحد یا کوپلینگ شدید به UI است؛ با راهبردهای درست می‌توان automated tests پایدارتر و کم‌هزینه‌تر داشت.

#Selenium #TestAutomation #FlakyTests #UITesting #SoftwareTesting #QA #CICD #E2E

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/Scyp8xS?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