🔵 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
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
Medium
I Integrated AI in a Listener to Heal Locators in The Real Time
A Self-Healing Robot Framework Listener That Prevents Tests From Failing Due Locator Update
🔵 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
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
Reddit
From the QualityAssurance community on Reddit
Explore this post and more from the QualityAssurance community
🔵 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
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
Substack
AI Is Quietly Rewriting the Career Map for QA Engineers
Automation architects are on the rise — AI is changing what it means to build and break software
👍1
🔵 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
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
Ultimate QA
Secrets Behind 3 Years of Automation Success!
I’m Nikolay Advolodkin from UltimateQA, and in this article I unpack a two-year journey I led alongside our automation engineer Oles Nikaniuk, on a massive European enterprise migration. If you watched the episode, you already know the highlights; if not…
🔵 عنوان مقاله
Do you use any other test automation pattern than POM?
🟢 خلاصه مقاله:
** بسیاری از تیم‌ها از POM برای جداسازی منطق تست از ساختار UI استفاده می‌کنند، اما تنها گزینه نیست. الگوهایی مثل Screenplay (در Serenity BDD)، الگوی Component/Widget برای UIهای مبتنی بر کامپوننت، و Service Object برای تست‌های API می‌توانند وابستگی به صفحات را کاهش دهند و قابلیت استفاده‌مجدد را افزایش دهند. رویکردهایی مانند Keyword-Driven و Data-Driven، همچنین Model-Based Testing، Property-Based و Contract Testing نیز در شرایط مختلف مکمل یا جایگزین POM هستند. انتخاب الگو به پیچیدگی محصول، تجربه تیم و هزینه نگه‌داری وابسته است؛ بسیاری از تیم‌ها ترکیبی از این الگوها را به‌کار می‌برند. در Reddit نمونه‌ها و تجربه‌های واقعی از این جایگزین‌ها به اشتراک گذاشته شده است.
#TestAutomation #POM #ScreenplayPattern #ModelBasedTesting #KeywordDriven #APITesting #SerenityBDD
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/glqmbQa?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Do you use any other test automation pattern than POM?
🟢 خلاصه مقاله:
** بسیاری از تیم‌ها از POM برای جداسازی منطق تست از ساختار UI استفاده می‌کنند، اما تنها گزینه نیست. الگوهایی مثل Screenplay (در Serenity BDD)، الگوی Component/Widget برای UIهای مبتنی بر کامپوننت، و Service Object برای تست‌های API می‌توانند وابستگی به صفحات را کاهش دهند و قابلیت استفاده‌مجدد را افزایش دهند. رویکردهایی مانند Keyword-Driven و Data-Driven، همچنین Model-Based Testing، Property-Based و Contract Testing نیز در شرایط مختلف مکمل یا جایگزین POM هستند. انتخاب الگو به پیچیدگی محصول، تجربه تیم و هزینه نگه‌داری وابسته است؛ بسیاری از تیم‌ها ترکیبی از این الگوها را به‌کار می‌برند. در Reddit نمونه‌ها و تجربه‌های واقعی از این جایگزین‌ها به اشتراک گذاشته شده است.
#TestAutomation #POM #ScreenplayPattern #ModelBasedTesting #KeywordDriven #APITesting #SerenityBDD
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/glqmbQa?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Reddit
From the QualityAssurance community on Reddit
Explore this post and more from the QualityAssurance community
🔵 عنوان مقاله
Understanding Playwright Agents
🟢 خلاصه مقاله:
**عرضه اخیر Playwright Agents یک گام مهم در خودکارسازی آزمون‌های مرورگری است: به‌جای نوشتن تک‌تک گام‌ها، هدف را توصیف می‌کنید و عامل‌ها با برنامه‌ریزی، اجرا و پایش تکرارشونده، مسیر رسیدن به آن هدف را در مرورگرهای واقعی پیدا می‌کنند. این رویکرد با تکیه بر نقاط قوت Playwright—پوشش چندمرورگری، ابزارهای رهگیری و انتخاب‌گرهای پایدار—زمان ساخت تست را کاهش می‌دهد و نگه‌داری را آسان‌تر می‌کند. معماری هسته شامل سه بخش برنامه‌ریز، اجراکننده و ناظر است که با ترکیب منطق قطعی و استدلال مدل‌محور تلاش می‌کند هم انعطاف‌پذیر باشد و هم قابلیت بازپخش و مشاهده‌پذیری را حفظ کند. Sławomir Radzymiński در یک بررسی عمیق، نحوه کار داخلی این عامل‌ها، الگوی حلقه تصمیم‌گیری، ساخت مدل از DOM و مثال‌های عملی (ورود، پرداخت، و پایدارسازی سناریوهای شکننده) را توضیح می‌دهد و در کنار آن، محدودیت‌ها و بهترین‌روش‌ها را نیز بیان می‌کند: تعریف هدف شفاف، استفاده از data-testid پایدار، محدود کردن عمق اکتشاف، و پین‌کردن محیط در CI. مسیر پیشنهادی پذیرش نیز استفاده از Agent برای اکتشاف و تولید تست‌های اولیه و سپس تثبیت آن‌ها به اسکریپت‌های قطعی Playwright است.
#Playwright #PlaywrightAgents #E2ETesting #BrowserAutomation #TestAutomation #LLM #QA #DevTools
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/NqUSz5D?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Understanding Playwright Agents
🟢 خلاصه مقاله:
**عرضه اخیر Playwright Agents یک گام مهم در خودکارسازی آزمون‌های مرورگری است: به‌جای نوشتن تک‌تک گام‌ها، هدف را توصیف می‌کنید و عامل‌ها با برنامه‌ریزی، اجرا و پایش تکرارشونده، مسیر رسیدن به آن هدف را در مرورگرهای واقعی پیدا می‌کنند. این رویکرد با تکیه بر نقاط قوت Playwright—پوشش چندمرورگری، ابزارهای رهگیری و انتخاب‌گرهای پایدار—زمان ساخت تست را کاهش می‌دهد و نگه‌داری را آسان‌تر می‌کند. معماری هسته شامل سه بخش برنامه‌ریز، اجراکننده و ناظر است که با ترکیب منطق قطعی و استدلال مدل‌محور تلاش می‌کند هم انعطاف‌پذیر باشد و هم قابلیت بازپخش و مشاهده‌پذیری را حفظ کند. Sławomir Radzymiński در یک بررسی عمیق، نحوه کار داخلی این عامل‌ها، الگوی حلقه تصمیم‌گیری، ساخت مدل از DOM و مثال‌های عملی (ورود، پرداخت، و پایدارسازی سناریوهای شکننده) را توضیح می‌دهد و در کنار آن، محدودیت‌ها و بهترین‌روش‌ها را نیز بیان می‌کند: تعریف هدف شفاف، استفاده از data-testid پایدار، محدود کردن عمق اکتشاف، و پین‌کردن محیط در CI. مسیر پیشنهادی پذیرش نیز استفاده از Agent برای اکتشاف و تولید تست‌های اولیه و سپس تثبیت آن‌ها به اسکریپت‌های قطعی Playwright است.
#Playwright #PlaywrightAgents #E2ETesting #BrowserAutomation #TestAutomation #LLM #QA #DevTools
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/NqUSz5D?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Awesome Testing
Understanding Playwright Agents
A deep dive into Playwright Agents and the Model Context Protocol (MCP) — how Microsoft’s latest AI-powered Playwright release automates test planning, script generation, and self-healing browser tests across Chrome, Firefox, and WebKit.
🔵 عنوان مقاله
How I Automated Test Scope Analysis with a CLI Tool
🟢 خلاصه مقاله:
** Josphine Job روند ساخت یک ابزار CLI با Node.js را توضیح می‌دهد که با استفاده از GitHub API تغییرات کد را به‌سرعت تحلیل می‌کند و پیشنهادهای هوشمند برای محدودهٔ تست ارائه می‌دهد. این ابزار با دریافت اطلاعات PR و commitها، فایل‌های تغییرکرده را بررسی و وابستگی‌ها را تحلیل می‌کند و سپس با لایهٔ هوش مصنوعی، سناریوهای تست اولویت‌دار (از واحد تا یکپارچه) پیشنهاد می‌دهد. خروجی می‌تواند در ترمینال، به‌صورت Markdown/JSON، یا به‌عنوان کامنت CI روی PR نمایش داده شود. ملاحظاتی مانند کش‌کردن، رعایت حریم خصوصی، و fallback آفلاین در نظر گرفته شده و هدف، کوتاه‌کردن چرخهٔ بازخورد و افزایش پوشش و اعتماد به تغییرات کد است.
#TestAutomation #CLI #NodeJS #GitHubAPI #AIinTesting #DevTools #CICD #SoftwareQuality
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/SDG4cgz?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
How I Automated Test Scope Analysis with a CLI Tool
🟢 خلاصه مقاله:
** Josphine Job روند ساخت یک ابزار CLI با Node.js را توضیح می‌دهد که با استفاده از GitHub API تغییرات کد را به‌سرعت تحلیل می‌کند و پیشنهادهای هوشمند برای محدودهٔ تست ارائه می‌دهد. این ابزار با دریافت اطلاعات PR و commitها، فایل‌های تغییرکرده را بررسی و وابستگی‌ها را تحلیل می‌کند و سپس با لایهٔ هوش مصنوعی، سناریوهای تست اولویت‌دار (از واحد تا یکپارچه) پیشنهاد می‌دهد. خروجی می‌تواند در ترمینال، به‌صورت Markdown/JSON، یا به‌عنوان کامنت CI روی PR نمایش داده شود. ملاحظاتی مانند کش‌کردن، رعایت حریم خصوصی، و fallback آفلاین در نظر گرفته شده و هدف، کوتاه‌کردن چرخهٔ بازخورد و افزایش پوشش و اعتماد به تغییرات کد است.
#TestAutomation #CLI #NodeJS #GitHubAPI #AIinTesting #DevTools #CICD #SoftwareQuality
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/SDG4cgz?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
How I Automated Test Scope Analysis with a CLI Tool
A Node.js tool that uses GitHub APIs to instantly analyze code changes, and generate AI-powered test recommendations
🔵 عنوان مقاله
AI in Testing: Hype or Real Progress?
🟢 خلاصه مقاله:
این یادداشت با نگاهی عمل‌گرایانه، دیدگاه Arik Aharoni را درباره نقش واقعی هوش مصنوعی در تست نرم‌افزار شرح می‌دهد: او نشان می‌دهد کجاها AI ارزش ملموس ایجاد کرده و کجاها همچنان اغراق می‌شود. به‌گفته او، AI در تولید اولیه تست‌ها از نیازمندی‌ها، پیشنهاد موارد مرزی، کاهش شکنندگی تست‌های UI، شناسایی تست‌های flaky، خوشه‌بندی خطاها، اولویت‌بندی ریسک‌محور و ساخت داده‌های آزمایشی مفید است؛ همچنین در بررسی‌های بصری و دسترس‌پذیری می‌تواند رگرسیون‌های ظریف را آشکار کند.
در مقابل، خطاهای مدل‌های زبانی، عدم درک عمیق دامنه، محدودیت‌های امنیت و حریم خصوصی، و دشواری ارزیابی کیفیت تست‌های تولیدی، مانع اعتماد کامل می‌شوند. «عامل‌های» خودمختار تست بدون نظارت انسانی هنوز پایدار نیستند و AI جایگزین طراحی آگاه از معماری، تحلیل ریسک و تأیید انسانی نمی‌شود.
جمع‌بندی Aharoni این است: پیشروی واقعی اما تدریجی است. با اجرای آزمایشی کوچک، معیارهای روشن (مانند نرخ کشف عیب و پایداری تست) و جریان‌های human-in-the-loop، می‌توان از AI در حوزه‌هایی با سیگنال قوی—مثل نگهداشت و تریاژ شکست‌ها—بهره برد؛ AI باید مکمل مهارت تیم‌های QA و مهندسی باشد، نه جایگزین آن.
#AIinTesting #SoftwareTesting #QA #TestAutomation #QualityEngineering #LLM #DevOps #TestStrategy
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/6kIevSo?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
AI in Testing: Hype or Real Progress?
🟢 خلاصه مقاله:
این یادداشت با نگاهی عمل‌گرایانه، دیدگاه Arik Aharoni را درباره نقش واقعی هوش مصنوعی در تست نرم‌افزار شرح می‌دهد: او نشان می‌دهد کجاها AI ارزش ملموس ایجاد کرده و کجاها همچنان اغراق می‌شود. به‌گفته او، AI در تولید اولیه تست‌ها از نیازمندی‌ها، پیشنهاد موارد مرزی، کاهش شکنندگی تست‌های UI، شناسایی تست‌های flaky، خوشه‌بندی خطاها، اولویت‌بندی ریسک‌محور و ساخت داده‌های آزمایشی مفید است؛ همچنین در بررسی‌های بصری و دسترس‌پذیری می‌تواند رگرسیون‌های ظریف را آشکار کند.
در مقابل، خطاهای مدل‌های زبانی، عدم درک عمیق دامنه، محدودیت‌های امنیت و حریم خصوصی، و دشواری ارزیابی کیفیت تست‌های تولیدی، مانع اعتماد کامل می‌شوند. «عامل‌های» خودمختار تست بدون نظارت انسانی هنوز پایدار نیستند و AI جایگزین طراحی آگاه از معماری، تحلیل ریسک و تأیید انسانی نمی‌شود.
جمع‌بندی Aharoni این است: پیشروی واقعی اما تدریجی است. با اجرای آزمایشی کوچک، معیارهای روشن (مانند نرخ کشف عیب و پایداری تست) و جریان‌های human-in-the-loop، می‌توان از AI در حوزه‌هایی با سیگنال قوی—مثل نگهداشت و تریاژ شکست‌ها—بهره برد؛ AI باید مکمل مهارت تیم‌های QA و مهندسی باشد، نه جایگزین آن.
#AIinTesting #SoftwareTesting #QA #TestAutomation #QualityEngineering #LLM #DevOps #TestStrategy
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/6kIevSo?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Software Test Management | Testuff | SaaS Test Management
AI in Testing: Hype or Real Progress? | Software Test Management | Testuff
Discover how AI is reshaping software testing, from self-healing automation to predictive quality insights, and what it means for the future of QA.