🔵 عنوان مقاله
Make Selenium Test Smarter with AI — Local/Cloud LLMs
🟢 خلاصه مقاله:
این ویدئوی کوتاه از Karthik K.K. نشان می‌دهد چگونه می‌توان با ترکیب Selenium و AI (به‌ویژه LLMs)، فرایند تست خودکار را هوشمندتر کرد. تمرکز بر قابلیت‌هایی مانند تولید خودکار اسکریپت از توضیحات طبیعی، self-healing برای locatorها، ساخت assertionهای معنادار، و تحلیل خطاها و لاگ‌ها برای ریشه‌یابی سریع‌تر است. همچنین به مزایا و معایب LLMهای Local در برابر Cloud پرداخته می‌شود: حفظ داده و هزینه قابل پیش‌بینی در Local در مقابل کیفیت، مقیاس‌پذیری و سهولت اتصال در Cloud. در نهایت، رویکردی گام‌به‌گام برای شروع پیشنهاد می‌شود تا تیم‌ها بدون جایگزین‌کردن مهارت مهندس تست، با افزودن AI به Selenium، سرعت تولید تست، پایداری و کیفیت بازخورد را بهبود دهند.
#Selenium #AI #LLM #TestAutomation #SoftwareTesting #QA #DevTools #CI_CD
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/NrcEq81?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Make Selenium Test Smarter with AI — Local/Cloud LLMs
🟢 خلاصه مقاله:
این ویدئوی کوتاه از Karthik K.K. نشان می‌دهد چگونه می‌توان با ترکیب Selenium و AI (به‌ویژه LLMs)، فرایند تست خودکار را هوشمندتر کرد. تمرکز بر قابلیت‌هایی مانند تولید خودکار اسکریپت از توضیحات طبیعی، self-healing برای locatorها، ساخت assertionهای معنادار، و تحلیل خطاها و لاگ‌ها برای ریشه‌یابی سریع‌تر است. همچنین به مزایا و معایب LLMهای Local در برابر Cloud پرداخته می‌شود: حفظ داده و هزینه قابل پیش‌بینی در Local در مقابل کیفیت، مقیاس‌پذیری و سهولت اتصال در Cloud. در نهایت، رویکردی گام‌به‌گام برای شروع پیشنهاد می‌شود تا تیم‌ها بدون جایگزین‌کردن مهارت مهندس تست، با افزودن AI به Selenium، سرعت تولید تست، پایداری و کیفیت بازخورد را بهبود دهند.
#Selenium #AI #LLM #TestAutomation #SoftwareTesting #QA #DevTools #CI_CD
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/NrcEq81?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
YouTube
Make Selenium Test Smarter with AI - Local/Cloud LLMs
Your Selenium tests fail when the UI changes. Your locators break constantly. Your test maintenance is eating up your time. What if I told you AI could fix all of this with minimal code changes?
🤖 https://www.udemy.com/course/genai-multi-agent-software-…
🤖 https://www.udemy.com/course/genai-multi-agent-software-…
🔵 عنوان مقاله
AI Picks Tests To Run On A Bug
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله یک نمونه عملی از کاربست هوش مصنوعی در تست نرم‌افزار را نشان می‌دهد: Gleb Bahmutov توضیح می‌دهد چگونه می‌توان با تحلیل سرنخ‌های مرتبط با باگ—مثل پیام خطا، stack trace، تغییرات اخیر کد و نسبت تاریخی میان بخش‌های کد و تست‌ها—مجموعه‌ای از آزمون‌های واقعاً مرتبط را انتخاب و اجرا کرد. این روش با اجرای هدفمند تست‌ها، زمان بازخورد را کوتاه‌تر و هزینه اجرا را کمتر می‌کند و هم در محیط توسعه محلی و هم در CI قابل استفاده است. در عین حال، با حفظ نظارت انسانی، سنجش دقت و پوشش انتخاب‌ها، ثبت دلایل انتخاب هر تست و در صورت ابهام، بازگشت به اجرای کامل، اعتمادپذیری حفظ می‌شود. نتیجه، چرخه عیب‌یابی سریع‌تر و تمرکز بیشتر روی تست‌هایی است که بیشترین احتمال کشف یا بازتولید باگ را دارند.
#SoftwareTesting #AI #TestAutomation #QualityAssurance #BugFixing #TestSelection #CICD
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/QPMAEXI?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
AI Picks Tests To Run On A Bug
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله یک نمونه عملی از کاربست هوش مصنوعی در تست نرم‌افزار را نشان می‌دهد: Gleb Bahmutov توضیح می‌دهد چگونه می‌توان با تحلیل سرنخ‌های مرتبط با باگ—مثل پیام خطا، stack trace، تغییرات اخیر کد و نسبت تاریخی میان بخش‌های کد و تست‌ها—مجموعه‌ای از آزمون‌های واقعاً مرتبط را انتخاب و اجرا کرد. این روش با اجرای هدفمند تست‌ها، زمان بازخورد را کوتاه‌تر و هزینه اجرا را کمتر می‌کند و هم در محیط توسعه محلی و هم در CI قابل استفاده است. در عین حال، با حفظ نظارت انسانی، سنجش دقت و پوشش انتخاب‌ها، ثبت دلایل انتخاب هر تست و در صورت ابهام، بازگشت به اجرای کامل، اعتمادپذیری حفظ می‌شود. نتیجه، چرخه عیب‌یابی سریع‌تر و تمرکز بیشتر روی تست‌هایی است که بیشترین احتمال کشف یا بازتولید باگ را دارند.
#SoftwareTesting #AI #TestAutomation #QualityAssurance #BugFixing #TestSelection #CICD
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/QPMAEXI?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Better world by better software
AI Picks Tests To Run On A Bug
In the blog post Test Tag Suggestions Using AI I described a system to pick a testing tag based on a pull request's title and body text. In this blog post, I will make it useful. Whenever a user o
🔵 عنوان مقاله
Contain or be contained: The security imperative of controlling autonomous AI (4 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
امنیت سایبری وارد مرحله‌ای شده که نبردها با سرعت ماشین انجام می‌شوند؛ حملات مبتنی بر AI می‌توانند در چند میلی‌ثانیه شبکه‌ها را کاوش کنند، زنجیره‌ای از سوءاستفاده‌ها بسازند و زیرساخت‌های حیاتی را دستکاری کنند، در حالی‌که عملیات انسانی برای دیدن الگوهای هماهنگ، ساعت‌ها زمان می‌برد. نویسنده می‌گوید تمرکز بر «اخلاقی کردن» AI راه‌حل عملی نیست؛ باید AI را مهار کرد: سیستم‌های احتمالاتی را آزاد بگذاریم اما فقط در مرزهای کنترلی قطعی و غیرقابل‌انعطاف. مهار مؤثر یعنی معماری چندلایه با least privilege و قابلیت‌محور، اجرای sandbox، policy engineهای ازپیش‌تعریف‌شده، بررسی مداوم قواعد و محدودیت‌ها، پایش بلادرنگ، tripwire و circuit breaker خودکار، ثبت و ممیزی کامل، امکان rollback فوری و ایزوله‌سازی control plane بر مبنای اصول zero trust و attestation. در این الگو، انسان از حلقه واکنش لحظه‌ای بیرون می‌آید اما در حلقه راهبردی باقی می‌ماند: تعیین هدف، سیاست‌گذاری، تنظیم ریسک و بازبینی نتایج، در حالی‌که ماشین‌ها پاسخ‌های سریع را فقط در مرزهای سخت اجرا می‌کنند. پیام اصلی روشن است: یا مهار می‌کنید یا مهار می‌شوید؛ برای حفاظت از زیرساخت‌های حیاتی باید همین امروز مهار عملی و قابل‌راستی‌آزمایی را پیاده‌سازی کنیم.
#Cybersecurity #AI #AutonomousAgents #Containment #ZeroTrust #CriticalInfrastructure #SecurityArchitecture #MachineSpeed
🟣لینک مقاله:
https://cyberscoop.com/security-automonous-ai-threat-response/?utm_source=tldrinfosec
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Contain or be contained: The security imperative of controlling autonomous AI (4 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
امنیت سایبری وارد مرحله‌ای شده که نبردها با سرعت ماشین انجام می‌شوند؛ حملات مبتنی بر AI می‌توانند در چند میلی‌ثانیه شبکه‌ها را کاوش کنند، زنجیره‌ای از سوءاستفاده‌ها بسازند و زیرساخت‌های حیاتی را دستکاری کنند، در حالی‌که عملیات انسانی برای دیدن الگوهای هماهنگ، ساعت‌ها زمان می‌برد. نویسنده می‌گوید تمرکز بر «اخلاقی کردن» AI راه‌حل عملی نیست؛ باید AI را مهار کرد: سیستم‌های احتمالاتی را آزاد بگذاریم اما فقط در مرزهای کنترلی قطعی و غیرقابل‌انعطاف. مهار مؤثر یعنی معماری چندلایه با least privilege و قابلیت‌محور، اجرای sandbox، policy engineهای ازپیش‌تعریف‌شده، بررسی مداوم قواعد و محدودیت‌ها، پایش بلادرنگ، tripwire و circuit breaker خودکار، ثبت و ممیزی کامل، امکان rollback فوری و ایزوله‌سازی control plane بر مبنای اصول zero trust و attestation. در این الگو، انسان از حلقه واکنش لحظه‌ای بیرون می‌آید اما در حلقه راهبردی باقی می‌ماند: تعیین هدف، سیاست‌گذاری، تنظیم ریسک و بازبینی نتایج، در حالی‌که ماشین‌ها پاسخ‌های سریع را فقط در مرزهای سخت اجرا می‌کنند. پیام اصلی روشن است: یا مهار می‌کنید یا مهار می‌شوید؛ برای حفاظت از زیرساخت‌های حیاتی باید همین امروز مهار عملی و قابل‌راستی‌آزمایی را پیاده‌سازی کنیم.
#Cybersecurity #AI #AutonomousAgents #Containment #ZeroTrust #CriticalInfrastructure #SecurityArchitecture #MachineSpeed
🟣لینک مقاله:
https://cyberscoop.com/security-automonous-ai-threat-response/?utm_source=tldrinfosec
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
CyberScoop
Contain or be contained: The security imperative of controlling autonomous AI
The most secure and resilient AI systems will be those with minimal direct human interaction, the CEO of Owl Cyber Defense argues.
🔵 عنوان مقاله
Testing AI features: from 0 to Test Strategy
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله از Thiago Werner با عنوان Testing AI features: from 0 to Test Strategy می‌کوشد خواننده را برای آزمون ویژگی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی آماده کند. نویسنده ابتدا مروری کاربردی بر LLMs، MCPs و prompt engineering ارائه می‌دهد و نشان می‌دهد چرا ماهیت غیردترمینیستیک مدل‌ها، تعامل با ابزارها و طراحی پرامپت، روش ارزیابی کیفیت را تغییر می‌دهد. سپس مسیر ساختن یک استراتژی تست را ترسیم می‌کند: تعیین معیارهای کیفیت، ارزیابی آفلاین با دیتاست‌های طلایی و سناریوهای لبه، تست‌های امنیتی و خصمانه، و سنجش‌هایی مانند موفقیت وظیفه، دقت/فکتوالیتی، پایداری، تأخیر و هزینه. در نهایت، بر عملیاتی‌سازی این رویکرد تأکید می‌کند—ادغام با CI/CD، هارنس تست سبک، A/B testing، تله‌متری و مانیتورینگ در تولید، و human-in-the-loop—تا از چند سناریوی کلیدی آغاز کرده و به‌صورت تکرارشونده به یک استراتژی تست بالغ برسیم.
#AI
#AITesting
#LLMs
#PromptEngineering
#MCP
#TestStrategy
#QualityAssurance
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/JJGTqaX?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Testing AI features: from 0 to Test Strategy
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله از Thiago Werner با عنوان Testing AI features: from 0 to Test Strategy می‌کوشد خواننده را برای آزمون ویژگی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی آماده کند. نویسنده ابتدا مروری کاربردی بر LLMs، MCPs و prompt engineering ارائه می‌دهد و نشان می‌دهد چرا ماهیت غیردترمینیستیک مدل‌ها، تعامل با ابزارها و طراحی پرامپت، روش ارزیابی کیفیت را تغییر می‌دهد. سپس مسیر ساختن یک استراتژی تست را ترسیم می‌کند: تعیین معیارهای کیفیت، ارزیابی آفلاین با دیتاست‌های طلایی و سناریوهای لبه، تست‌های امنیتی و خصمانه، و سنجش‌هایی مانند موفقیت وظیفه، دقت/فکتوالیتی، پایداری، تأخیر و هزینه. در نهایت، بر عملیاتی‌سازی این رویکرد تأکید می‌کند—ادغام با CI/CD، هارنس تست سبک، A/B testing، تله‌متری و مانیتورینگ در تولید، و human-in-the-loop—تا از چند سناریوی کلیدی آغاز کرده و به‌صورت تکرارشونده به یک استراتژی تست بالغ برسیم.
#AI
#AITesting
#LLMs
#PromptEngineering
#MCP
#TestStrategy
#QualityAssurance
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/JJGTqaX?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
Testing AI features: from 0 to Test Strategy
Get ready to test AI features in real world.
🔵 عنوان مقاله
Testers: Stop Competing with AI. Start Pairing with It
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله می‌گوید به‌جای رقابت با AI، آن را به‌عنوان شریک کاری به کار بگیرید. مدل همکاری انسان–AI که توسط Rahul Parwal معرفی شده، به تسترها کمک می‌کند مرز کار انسان و کار قابل‌واگذاری به AI را مشخص کنند: انسان‌ها مسئول زمینه، تحلیل ریسک، قضاوت اخلاقی، استراتژی تست و ارتباط با ذی‌نفعان هستند؛ AI در مقیاس و سرعت می‌درخشد—ایده‌پردازی گسترده، ساخت دادهٔ تست، تحلیل لاگ‌ها، کشف الگوها و خودکارسازی تکراری‌ها. مقاله الگوهای جفت‌کاری عملی ارائه می‌دهد (ایده‌سازی با AI و پالایش انسانی، ردیابی و پوشش با کمک AI و اعتبارسنجی انسانی) و بر ریل‌گذاری‌های ضروری مثل محرمانگی، کنترل خطا/سوگیری و بازبینی انسانی تأکید دارد. نتیجه: کیفیت بهتر و تحویل سریع‌تر، با تمرکز بیشتر تسترها بر کارهای خلاق و اثرگذار.
#SoftwareTesting #AI #HumanAICollaboration #QualityEngineering #TestAutomation #ExploratoryTesting #QA
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/zXAw6Td?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Testers: Stop Competing with AI. Start Pairing with It
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله می‌گوید به‌جای رقابت با AI، آن را به‌عنوان شریک کاری به کار بگیرید. مدل همکاری انسان–AI که توسط Rahul Parwal معرفی شده، به تسترها کمک می‌کند مرز کار انسان و کار قابل‌واگذاری به AI را مشخص کنند: انسان‌ها مسئول زمینه، تحلیل ریسک، قضاوت اخلاقی، استراتژی تست و ارتباط با ذی‌نفعان هستند؛ AI در مقیاس و سرعت می‌درخشد—ایده‌پردازی گسترده، ساخت دادهٔ تست، تحلیل لاگ‌ها، کشف الگوها و خودکارسازی تکراری‌ها. مقاله الگوهای جفت‌کاری عملی ارائه می‌دهد (ایده‌سازی با AI و پالایش انسانی، ردیابی و پوشش با کمک AI و اعتبارسنجی انسانی) و بر ریل‌گذاری‌های ضروری مثل محرمانگی، کنترل خطا/سوگیری و بازبینی انسانی تأکید دارد. نتیجه: کیفیت بهتر و تحویل سریع‌تر، با تمرکز بیشتر تسترها بر کارهای خلاق و اثرگذار.
#SoftwareTesting #AI #HumanAICollaboration #QualityEngineering #TestAutomation #ExploratoryTesting #QA
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/zXAw6Td?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Rahul's Testing Titbits - Testing Tales, Tips, and Treasures
Testers: Stop Competing with AI. Start Pairing with It
You don’t need to compete with AI. You need to learn to collaborate with it. Use it. Shape it. Grow with it. Synergetic usage of AI capabilities is essential.
🔵 عنوان مقاله
Playwright Agentic Coding Tips
🟢 خلاصه مقاله:
با نگاهی عمل‌گرایانه، این مقاله نشان می‌دهد چگونه می‌توان با رویکرد agentic از AI برای نوشتن تست‌های Playwright استفاده کرد: ابتدا برنامه‌ریزی و خردکردن سناریوها، سپس حلقه‌ای از تولید تغییرات کوچک، اجرای تست، مشاهده خطا و بازبینی. برای موفقیت، باید کانتکست کافی به مدل بدهیم (Playwright config، الگوهای کدنویسی TypeScript/JavaScript، مسیرهای اپ، نقش‌ها، test-idها، و استراتژی لاگین)، و آن را به استفاده از locatorهای پایدار مثل getByRole و getByTestId هدایت کنیم.
این راهنما بر قابلیت اطمینان تاکید دارد: انتظارهای مبتنی بر locator به جای sleep، شبیه‌سازی شبکه یا routeها در صورت نیاز، کنترل زمان، داده‌سازی و تمیزکاری ایزوله با fixtures، و استخراج helperهای تکرارشونده. در CI، گردآوری trace، ویدیو و اسکرین‌شات، کنترل parallelism/sharding، استفاده محدود از retry، پین‌کردن نسخه‌ها، و ایمن‌سازی secrets توصیه شده است.
برای ساختار کد، از Page Object/Screen Object به‌صورت منعطف استفاده کنید، نام‌گذاری و مستندسازی شفاف داشته باشید، و ترکیبی از component test و end-to-end برای پوشش متوازن بسازید. الگوهای پرامپت شامل few-shotهای خوب و بد، بازیابی اسناد مرتبط، و واداشتن مدل به توضیح فرضیه‌های flakiness و توجیه انتخاب locatorهاست. در نهایت، human-in-the-loop، بازبینی کد و هدف‌گذاری پوشش، کلید حفظ کیفیت و نگه‌داشت هستند.
#Playwright #AgenticCoding #TestAutomation #EndToEndTesting #AI #LLM #QualityEngineering
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/iDPLZwj?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Playwright Agentic Coding Tips
🟢 خلاصه مقاله:
با نگاهی عمل‌گرایانه، این مقاله نشان می‌دهد چگونه می‌توان با رویکرد agentic از AI برای نوشتن تست‌های Playwright استفاده کرد: ابتدا برنامه‌ریزی و خردکردن سناریوها، سپس حلقه‌ای از تولید تغییرات کوچک، اجرای تست، مشاهده خطا و بازبینی. برای موفقیت، باید کانتکست کافی به مدل بدهیم (Playwright config، الگوهای کدنویسی TypeScript/JavaScript، مسیرهای اپ، نقش‌ها، test-idها، و استراتژی لاگین)، و آن را به استفاده از locatorهای پایدار مثل getByRole و getByTestId هدایت کنیم.
این راهنما بر قابلیت اطمینان تاکید دارد: انتظارهای مبتنی بر locator به جای sleep، شبیه‌سازی شبکه یا routeها در صورت نیاز، کنترل زمان، داده‌سازی و تمیزکاری ایزوله با fixtures، و استخراج helperهای تکرارشونده. در CI، گردآوری trace، ویدیو و اسکرین‌شات، کنترل parallelism/sharding، استفاده محدود از retry، پین‌کردن نسخه‌ها، و ایمن‌سازی secrets توصیه شده است.
برای ساختار کد، از Page Object/Screen Object به‌صورت منعطف استفاده کنید، نام‌گذاری و مستندسازی شفاف داشته باشید، و ترکیبی از component test و end-to-end برای پوشش متوازن بسازید. الگوهای پرامپت شامل few-shotهای خوب و بد، بازیابی اسناد مرتبط، و واداشتن مدل به توضیح فرضیه‌های flakiness و توجیه انتخاب locatorهاست. در نهایت، human-in-the-loop، بازبینی کد و هدف‌گذاری پوشش، کلید حفظ کیفیت و نگه‌داشت هستند.
#Playwright #AgenticCoding #TestAutomation #EndToEndTesting #AI #LLM #QualityEngineering
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/iDPLZwj?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Awesome Testing
Playwright Agentic Coding Tips
Playwright Agentic Coding Tips for writing/generating API and UI tests.
🔵 عنوان مقاله
The Industry's First Real AI SOC Benchmark Study (Sponsor)
🟢 خلاصه مقاله:
این مطالعه توسط Cloud Security Alliance با همکاری Dropzone AI برای نخستین‌بار عملکرد واقعی AI در محیط‌های SOC را بنچمارک می‌کند. به‌جای آزمایش‌های آزمایشگاهی، رفتار تحلیل‌گران واقعی روی هشدارهای واقعی بررسی شده تا اثر واقعی کمک‌های AI بر جریان کار و تصمیم‌گیری روشن شود. این پژوهش مستقل و بدون ملاحظات تبلیغاتی، داده‌های قابل اتکایی فراهم می‌کند تا هیئت‌مدیره و رهبران امنیت درباره سرمایه‌گذاری در AI تصمیم‌های آگاهانه بگیرند. برای جزئیات روش‌شناسی، نتایج کلیدی و توصیه‌های اجرایی، مطالعه را دانلود کنید.
#SOC #AI #Cybersecurity #SecurityOperations #Benchmark #CloudSecurity #AIAssistance #Infosec
🟣لینک مقاله:
https://www.dropzone.ai/ai-soc-benchmark-study?utm_campaign=25529265-%5BDigital%20Sponsorship%5D%20TLDR%20InfoSec%20Newsletter%20Secondary%2010-16-25&utm_source=sponosorship&utm_medium=newsletter&utm_content=CSA%20benchmark%20study
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
The Industry's First Real AI SOC Benchmark Study (Sponsor)
🟢 خلاصه مقاله:
این مطالعه توسط Cloud Security Alliance با همکاری Dropzone AI برای نخستین‌بار عملکرد واقعی AI در محیط‌های SOC را بنچمارک می‌کند. به‌جای آزمایش‌های آزمایشگاهی، رفتار تحلیل‌گران واقعی روی هشدارهای واقعی بررسی شده تا اثر واقعی کمک‌های AI بر جریان کار و تصمیم‌گیری روشن شود. این پژوهش مستقل و بدون ملاحظات تبلیغاتی، داده‌های قابل اتکایی فراهم می‌کند تا هیئت‌مدیره و رهبران امنیت درباره سرمایه‌گذاری در AI تصمیم‌های آگاهانه بگیرند. برای جزئیات روش‌شناسی، نتایج کلیدی و توصیه‌های اجرایی، مطالعه را دانلود کنید.
#SOC #AI #Cybersecurity #SecurityOperations #Benchmark #CloudSecurity #AIAssistance #Infosec
🟣لینک مقاله:
https://www.dropzone.ai/ai-soc-benchmark-study?utm_campaign=25529265-%5BDigital%20Sponsorship%5D%20TLDR%20InfoSec%20Newsletter%20Secondary%2010-16-25&utm_source=sponosorship&utm_medium=newsletter&utm_content=CSA%20benchmark%20study
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
www.dropzone.ai
Beyond the Hype: AI SOC Benchmark Study | CSA 2025
Download CSA's AI SOC benchmark study proving 45-61% faster investigations. 148 analysts tested. 94% became advocates. Get board-ready data to justify AI your investment.
🔵 عنوان مقاله
OSINT for Executive Protection: The Flashpoint Guide (Sponsor)
🟢 خلاصه مقاله:
رهبران سازمانی امروز با موجی از تهدیدها روبه‌رو هستند؛ از doxxing و deepfakes تا آزار هدفمند. این تهدیدها با سوءاستفاده از داده‌های عمومی، شبکه‌های اجتماعی و داده‌های افشاشده شکل می‌گیرند و می‌توانند به آسیب اعتباری، کلاهبرداری و حتی خطرات فیزیکی منجر شوند. راهنمای Flashpoint Guide برای OSINT در حوزه Executive Protection نشان می‌دهد چگونه با نقشه‌برداری از ردپای دیجیتال مدیران، رصد مستمر منابع باز و پایش فوروم‌ها و نشت‌ها، تهدیدها را پیش از تشدید شناسایی و خنثی کنیم. در این راهنما، راه‌اندازی هشدارهای بلادرنگ، واچ‌لیست‌های کلمه‌کلیدی، پایش جعل هویت و داده‌های افشاشده، و نحوه اجرای پلی‌بوک‌های تصعید با هماهنگی حقوقی، PR و تیم‌های امنیت فیزیکی توضیح داده می‌شود. همچنین نقش تحلیل مبتنی بر AI در هم‌نام‌سازی سراسری، تحلیل احساسات و روندها، سرنخ‌های کشف deepfakes، خوشه‌بندی گفت‌وگوی بازیگران تهدید و اولویت‌بندی خودکار برای کاهش نویز برجسته شده است. این محتوا با تأکید بر ملاحظات حقوقی و حریم خصوصی و ادغام OSINT در فرآیندهای SOC/GSOC، مسیر گام‌به‌گامی برای تقویت Executive Protection ارائه می‌کند و خواننده را به دانلود راهنما دعوت می‌کند.
#OSINT #ExecutiveProtection #Cybersecurity #ThreatIntelligence #Deepfakes #Doxxing #AI #DigitalRiskProtection
🟣لینک مقاله:
https://go.flashpoint.io/guide-to-osint-executive-protection?utm_campaign=Resource_RP_OSINT_Executive_Protection&utm_source=tldrinfosec&utm_medium=newsletter&sfcampaign_id=701Rc00000Lo4xBIAR
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
OSINT for Executive Protection: The Flashpoint Guide (Sponsor)
🟢 خلاصه مقاله:
رهبران سازمانی امروز با موجی از تهدیدها روبه‌رو هستند؛ از doxxing و deepfakes تا آزار هدفمند. این تهدیدها با سوءاستفاده از داده‌های عمومی، شبکه‌های اجتماعی و داده‌های افشاشده شکل می‌گیرند و می‌توانند به آسیب اعتباری، کلاهبرداری و حتی خطرات فیزیکی منجر شوند. راهنمای Flashpoint Guide برای OSINT در حوزه Executive Protection نشان می‌دهد چگونه با نقشه‌برداری از ردپای دیجیتال مدیران، رصد مستمر منابع باز و پایش فوروم‌ها و نشت‌ها، تهدیدها را پیش از تشدید شناسایی و خنثی کنیم. در این راهنما، راه‌اندازی هشدارهای بلادرنگ، واچ‌لیست‌های کلمه‌کلیدی، پایش جعل هویت و داده‌های افشاشده، و نحوه اجرای پلی‌بوک‌های تصعید با هماهنگی حقوقی، PR و تیم‌های امنیت فیزیکی توضیح داده می‌شود. همچنین نقش تحلیل مبتنی بر AI در هم‌نام‌سازی سراسری، تحلیل احساسات و روندها، سرنخ‌های کشف deepfakes، خوشه‌بندی گفت‌وگوی بازیگران تهدید و اولویت‌بندی خودکار برای کاهش نویز برجسته شده است. این محتوا با تأکید بر ملاحظات حقوقی و حریم خصوصی و ادغام OSINT در فرآیندهای SOC/GSOC، مسیر گام‌به‌گامی برای تقویت Executive Protection ارائه می‌کند و خواننده را به دانلود راهنما دعوت می‌کند.
#OSINT #ExecutiveProtection #Cybersecurity #ThreatIntelligence #Deepfakes #Doxxing #AI #DigitalRiskProtection
🟣لینک مقاله:
https://go.flashpoint.io/guide-to-osint-executive-protection?utm_campaign=Resource_RP_OSINT_Executive_Protection&utm_source=tldrinfosec&utm_medium=newsletter&sfcampaign_id=701Rc00000Lo4xBIAR
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
go.flashpoint.io
Flashpoint | Complete Guide to OSINT for Executive Protection
Protect your executives in a digital world. Download our guide to learn how to use open-source intelligence (OSINT) to identify and mitigate threats. Discover best practices for proactive executive protection.
🔵 عنوان مقاله
Google's AI bounty program pays bug hunters up to $30K (2 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
Google یک برنامه باگ‌بانتی ویژه امنیت AI راه‌اندازی کرده که برای کشف آسیب‌پذیری‌هایی که می‌توانند به اقدامات ناخواسته، دسترسی غیرمجاز به حساب‌ها یا نشت داده‌ها منجر شوند، تا ۳۰هزار دلار پاداش می‌دهد. تمرکز برنامه بر نقص‌هایی است که سوءاستفاده از رفتار مدل یا یکپارچه‌سازی‌های مرتبط را ممکن می‌کنند. میزان پاداش بر اساس شدت و اثرگذاری واقعی تعیین می‌شود و هدف، تقویت امنیت، جلوگیری از سوءاستفاده و ترویج گزارش‌دهی مسئولانه است.
#Google #AI #BugBounty #CyberSecurity #VulnerabilityDisclosure #EthicalHacking #DataPrivacy
🟣لینک مقاله:
https://www.theverge.com/news/793362/google-ai-security-vulnerability-rewards?utm_source=tldrinfosec
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Google's AI bounty program pays bug hunters up to $30K (2 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
Google یک برنامه باگ‌بانتی ویژه امنیت AI راه‌اندازی کرده که برای کشف آسیب‌پذیری‌هایی که می‌توانند به اقدامات ناخواسته، دسترسی غیرمجاز به حساب‌ها یا نشت داده‌ها منجر شوند، تا ۳۰هزار دلار پاداش می‌دهد. تمرکز برنامه بر نقص‌هایی است که سوءاستفاده از رفتار مدل یا یکپارچه‌سازی‌های مرتبط را ممکن می‌کنند. میزان پاداش بر اساس شدت و اثرگذاری واقعی تعیین می‌شود و هدف، تقویت امنیت، جلوگیری از سوءاستفاده و ترویج گزارش‌دهی مسئولانه است.
#Google #AI #BugBounty #CyberSecurity #VulnerabilityDisclosure #EthicalHacking #DataPrivacy
🟣لینک مقاله:
https://www.theverge.com/news/793362/google-ai-security-vulnerability-rewards?utm_source=tldrinfosec
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
The Verge
Google’s AI bounty program pays bug hunters up to $30K
Can you convince an LLM to unlock someone else’s door?
🔵 عنوان مقاله
Introducing CodeMender: an AI agent for code security (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** CodeMender ابزاری مبتنی بر هوش مصنوعی از Google DeepMind است که به‌صورت خودکار آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری را شناسایی، اصلاح و از بروز آن‌ها پیشگیری می‌کند. این Agent با تحلیل مستمر کد، ضعف‌ها را پیدا کرده و برای آن‌ها Patchهای عملی پیشنهاد می‌دهد تا با تأیید توسعه‌دهندگان اعمال شوند. نتیجه، افزایش امنیت کدهای موجود و کاهش زمان صرف‌شده برای مدیریت دستی آسیب‌پذیری‌هاست. CodeMender با تکمیل مهارت کارشناسان و سازگاری با جریان‌های کاری رایج، به تیم‌ها کمک می‌کند نرم‌افزار ایمن‌تری را سریع‌تر ارائه دهند و رویکردی پیشگیرانه در امنیت اتخاذ کنند.
#CodeMender #GoogleDeepMind #AI #CodeSecurity #CyberSecurity #SoftwareSecurity #DevSecOps
🟣لینک مقاله:
https://deepmind.google/discover/blog/introducing-codemender-an-ai-agent-for-code-security/?utm_source=tldrinfosec
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Introducing CodeMender: an AI agent for code security (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** CodeMender ابزاری مبتنی بر هوش مصنوعی از Google DeepMind است که به‌صورت خودکار آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری را شناسایی، اصلاح و از بروز آن‌ها پیشگیری می‌کند. این Agent با تحلیل مستمر کد، ضعف‌ها را پیدا کرده و برای آن‌ها Patchهای عملی پیشنهاد می‌دهد تا با تأیید توسعه‌دهندگان اعمال شوند. نتیجه، افزایش امنیت کدهای موجود و کاهش زمان صرف‌شده برای مدیریت دستی آسیب‌پذیری‌هاست. CodeMender با تکمیل مهارت کارشناسان و سازگاری با جریان‌های کاری رایج، به تیم‌ها کمک می‌کند نرم‌افزار ایمن‌تری را سریع‌تر ارائه دهند و رویکردی پیشگیرانه در امنیت اتخاذ کنند.
#CodeMender #GoogleDeepMind #AI #CodeSecurity #CyberSecurity #SoftwareSecurity #DevSecOps
🟣لینک مقاله:
https://deepmind.google/discover/blog/introducing-codemender-an-ai-agent-for-code-security/?utm_source=tldrinfosec
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Google DeepMind
Introducing CodeMender: an AI agent for code security
CodeMender is a new AI-powered agent that improves code security automatically. It instantly patches new software vulnerabilities, and rewrites and secures existing code, eliminating entire...
🔵 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
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
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
🔵 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
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
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
Reddit
From the QualityAssurance community on Reddit
Explore this post and more from the QualityAssurance community