🔵 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
Looking for AI that helps write and run automated UI tests (Playwright + Jira stack)

🟢 خلاصه مقاله:
** این بحث درباره نیاز تیم‌ها به بهره‌گیری از AI در خودکارسازی تست‌های UI با محوریت Playwright و Jira است. کاربران Reddit راهکارهایی را مطرح می‌کنند: تبدیل داستان‌ها و معیارهای پذیرش در Jira به سناریوهای تست و کد Playwright با کمک LLMها، استفاده از locatorهای پایدار و Page Object Model، و تغذیه AI با دانش دامنه و اجزای UI. در اجرای تست نیز به نگهداری اهمیت می‌دهند: پیشنهاد رفع شکست‌های ناشی از تغییر selectorها، کاهش flakiness، خلاصه‌سازی خطاها با اسکرین‌شات و لاگ، و ایجاد خودکار تیکت‌های Jira با جزئیات بازتولید. یک محور دیگر، اتصال به CI/CD و مدیریت داده/محیط تست با رعایت امنیت و گاردریل‌ها برای سنجش ROI است. جمع‌بندی این است که ابزار یگانه‌ای وجود ندارد؛ مسیر عملی، شروع کوچک، رعایت الگوهای مهندسی و استفاده کمکی از AI در کنار Playwright و Jira است.

#Playwright #Jira #UIAutomation #AI #Testing #QA #DevOps

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/7CKr1ju?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Running Lighthouse CI in a Lightweight Docker Container

🟢 خلاصه مقاله:
**این مطلب نشان می‌دهد چگونه می‌توان Lighthouse CI را در یک Docker کانتینر سبک اجرا کرد تا سنجش عملکرد وب‌اپ‌ها به‌صورت خودکار و قابل‌اتکا در CI انجام شود. ایده اصلی، ساخت یک ایمیج کوچک (مثلاً بر پایه Alpine + Node) با CLI مربوط به Lighthouse CI و یک Chromium هدلس است تا روی GitHub Actions، GitLab CI، یا CircleCI کاملاً یکسان عمل کند و زمان راه‌اندازی و هزینه‌های CI را پایین نگه دارد. در خط لوله، پس از build و serve کردن برنامه (یا هدف‌گیری یک URL مستقر)، کانتینر اجرا می‌شود، معیارهایی مانند LCP، CLS و TBT را استخراج می‌کند، گزارش‌های HTML/JSON تولید می‌کند، و با baseline و بودجه‌های عملکردی مقایسه می‌کند تا در صورت عقب‌گرد یا عبور از آستانه‌ها، build را fail کند. برای پایداری نتایج، باید شبکه و CPU را شبیه‌سازی (throttle) کرد، cacheها را بین اجراها نگه داشت، به‌صورت non-root اجرا شد و تنها در صورت نیاز از پرچم‌هایی مثل no-sandbox استفاده کرد. این چیدمان به‌راحتی در PRها برای gate کردن mergeها و نیز در اجرای شبانه روی محیط production قابل استفاده است و در نهایت یک سازوکار سبک، تکرارپذیر و کم‌هزینه برای کنترل دائمی عملکرد ارائه می‌دهد.

#Lighthouse #LighthouseCI #Docker #WebPerformance #CI #DevOps #PerformanceBudgets #ContinuousIntegration

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/ghYEsiF?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

🔵 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