🔵 عنوان مقاله
From Dependency Hell to Monorepo Harmony: How We 5X Test Engineering with a Gradle Multi-Module Architecture
🟢 خلاصه مقاله:
از تب microservices تا نظم monorepo؛ این مقاله با روایت Pani Kumar نشان میدهد چگونه یک modular monolith بر پایه Gradle Multi-Module Architecture میتواند «dependency hell» را به هماهنگی ساختارمند تبدیل کند و بهرهوری تست را تا ۵ برابر افزایش دهد. با یک monorepo و مرزبندی شفاف ماژولها، مدیریت نسخهها یکپارچه میشود، تضادهای وابستگی کاهش مییابد و تستها سریعتر، پایدارتر و قابل تکرار میشوند. نتیجه: CI/CD سریعتر، کاهش flaky tests، عیبیابی سادهتر، ناوبری بهتر کد در IDE، و ریسک کمتر در رفرکتورهای سراسری. پیام نهایی: اغلب تیمها با یک modular monolith و مرزهای قوی درون یک کدبیس واحد، زودتر به کیفیت و سرعت میرسند و فقط وقتی واقعاً لازم شد، ماژولها را با آگاهی به سرویسهای مستقل تبدیل میکنند.
#Monorepo #ModularMonolith #Gradle #SoftwareArchitecture #Testing #DevExperience #CICD #Microservices
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/4FgFHQL?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
From Dependency Hell to Monorepo Harmony: How We 5X Test Engineering with a Gradle Multi-Module Architecture
🟢 خلاصه مقاله:
از تب microservices تا نظم monorepo؛ این مقاله با روایت Pani Kumar نشان میدهد چگونه یک modular monolith بر پایه Gradle Multi-Module Architecture میتواند «dependency hell» را به هماهنگی ساختارمند تبدیل کند و بهرهوری تست را تا ۵ برابر افزایش دهد. با یک monorepo و مرزبندی شفاف ماژولها، مدیریت نسخهها یکپارچه میشود، تضادهای وابستگی کاهش مییابد و تستها سریعتر، پایدارتر و قابل تکرار میشوند. نتیجه: CI/CD سریعتر، کاهش flaky tests، عیبیابی سادهتر، ناوبری بهتر کد در IDE، و ریسک کمتر در رفرکتورهای سراسری. پیام نهایی: اغلب تیمها با یک modular monolith و مرزهای قوی درون یک کدبیس واحد، زودتر به کیفیت و سرعت میرسند و فقط وقتی واقعاً لازم شد، ماژولها را با آگاهی به سرویسهای مستقل تبدیل میکنند.
#Monorepo #ModularMonolith #Gradle #SoftwareArchitecture #Testing #DevExperience #CICD #Microservices
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/4FgFHQL?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
From dependency Hell to Monorepo Harmony: How We 5x’d Test Engineering
The monorepo approach isn’t just about organizing code — it’s about treating your test assets as a first-class engineering discipline….
❤1👍1
🔵 عنوان مقاله
Software Testing with AI And AI Agents
🟢 خلاصه مقاله:
**این ارائه یک دمو یکساعته و کاربردی از سوی Karthik K.K. است که نشان میدهد چگونه میتوان AI و AI Agents را در مراحل مختلف تست نرمافزار بهکار گرفت. تمرکز اصلی بر سرعتبخشیدن به تولید تست، افزایش پوشش، کاهش نگهداری، و استفاده از عاملهای هوشمند برای تست اکتشافی و UI است. همچنین به تولید دادههای تست، ایجاد سناریوهای مرزی و منفی، پایدارسازی تستها هنگام تغییرات UI/API، رفع خطا و مدیریت flaky tests در CI/CD میپردازد. نکات کلیدی شامل مهار خروجیها با ساختاردهی و گاردریلها، انتخاب مدل با توجه به هزینه و تأخیر، ملاحظات حریم خصوصی، و ارزیابی و اعتمادسازی با دادههای معیار است. نتیجه، نقشهراهی عملی برای تقویت فرآیندهای موجود تست توسط AI—بدون جایگزینکردن آنها—و حفظ کیفیت و کنترل است.
#SoftwareTesting #AIinTesting #AIAgents #QualityEngineering #TestAutomation #LLM #CICD
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/DDxkXyi?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Software Testing with AI And AI Agents
🟢 خلاصه مقاله:
**این ارائه یک دمو یکساعته و کاربردی از سوی Karthik K.K. است که نشان میدهد چگونه میتوان AI و AI Agents را در مراحل مختلف تست نرمافزار بهکار گرفت. تمرکز اصلی بر سرعتبخشیدن به تولید تست، افزایش پوشش، کاهش نگهداری، و استفاده از عاملهای هوشمند برای تست اکتشافی و UI است. همچنین به تولید دادههای تست، ایجاد سناریوهای مرزی و منفی، پایدارسازی تستها هنگام تغییرات UI/API، رفع خطا و مدیریت flaky tests در CI/CD میپردازد. نکات کلیدی شامل مهار خروجیها با ساختاردهی و گاردریلها، انتخاب مدل با توجه به هزینه و تأخیر، ملاحظات حریم خصوصی، و ارزیابی و اعتمادسازی با دادههای معیار است. نتیجه، نقشهراهی عملی برای تقویت فرآیندهای موجود تست توسط AI—بدون جایگزینکردن آنها—و حفظ کیفیت و کنترل است.
#SoftwareTesting #AIinTesting #AIAgents #QualityEngineering #TestAutomation #LLM #CICD
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/DDxkXyi?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
YouTube
Software Testing with AI And AI Agents
🚀 Going LIVE: Software Testing with AI and AI Agents
Join me this Friday, September 19th for an exciting YouTube live session where we'll dive deep into the intersection of Software Testing and Artificial Intelligence!
📅 Session Details:
🕘 Time: 9:00 PM…
Join me this Friday, September 19th for an exciting YouTube live session where we'll dive deep into the intersection of Software Testing and Artificial Intelligence!
📅 Session Details:
🕘 Time: 9:00 PM…
❤1
🔵 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
What does successful automation look like to you? Have you ever seen it?
🟢 خلاصه مقاله:
اتوماسیون موفق در شرکتهای مختلف شکلهای متفاوتی دارد، اما نقطه مشترک آن نتایج تجاری ملموس و اعتماد تیم است: چرخه انتشار سریعتر، خطاهای فراری کمتر، و شکستهای معنادار بهجای نویز. تجربههای مطرحشده در Reddit بر چند اصل تاکید دارند: پایداری و سرعت در CI/CD، هرم تست با تمرکز بر unit و integration و تعداد اندک E2E برای مسیرهای حیاتی، کد تست قابل نگهداری و مدیریت داده/محیط قابل اتکا. مالکیت مشترک بین Dev و QA، معیارهای روشن، و قابلیت مشاهدهپذیری (لاگ، اسکرینشات، ترِیس و ردیابی flaky) ضروریاند. موفقیت یعنی ROI واقعی: زمان آزادشده برای بهبود محصول، کاهش hotfix، و اطمینان در هر PR—و دوری از ضدالگوهایی مثل افراط در UI tests یا تعقیب پوشش ۱۰۰٪.
#TestAutomation #SoftwareTesting #QA #DevOps #CICD #AutomationStrategy #QualityEngineering
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/w3kN7Xu?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
What does successful automation look like to you? Have you ever seen it?
🟢 خلاصه مقاله:
اتوماسیون موفق در شرکتهای مختلف شکلهای متفاوتی دارد، اما نقطه مشترک آن نتایج تجاری ملموس و اعتماد تیم است: چرخه انتشار سریعتر، خطاهای فراری کمتر، و شکستهای معنادار بهجای نویز. تجربههای مطرحشده در Reddit بر چند اصل تاکید دارند: پایداری و سرعت در CI/CD، هرم تست با تمرکز بر unit و integration و تعداد اندک E2E برای مسیرهای حیاتی، کد تست قابل نگهداری و مدیریت داده/محیط قابل اتکا. مالکیت مشترک بین Dev و QA، معیارهای روشن، و قابلیت مشاهدهپذیری (لاگ، اسکرینشات، ترِیس و ردیابی flaky) ضروریاند. موفقیت یعنی ROI واقعی: زمان آزادشده برای بهبود محصول، کاهش hotfix، و اطمینان در هر PR—و دوری از ضدالگوهایی مثل افراط در UI tests یا تعقیب پوشش ۱۰۰٪.
#TestAutomation #SoftwareTesting #QA #DevOps #CICD #AutomationStrategy #QualityEngineering
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/w3kN7Xu?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Reddit
From the softwaretesting community on Reddit
Explore this post and more from the softwaretesting community
🔵 عنوان مقاله
The Automation Maturity Pyramid
🟢 خلاصه مقاله:
این هرم با عنوان The Automation Maturity Pyramid روشی از David Ingraham برای ارزیابی بلوغ اتوماسیون تست در چهار مرحله است: ایجاد اعتماد به نتایج تستها، بازخورد کوتاهمدت و سریع در جریان توسعه، افزایش سرعت توسعه با تکیه بر تستهای پایدار، و در نهایت بازخورد بلندمدت برای حفظ کیفیت در گذر زمان. ایده اصلی این است که اتوماسیون باید هدفمند باشد: ابتدا تستهای قابلاعتماد و غیرلغزان برای مسیرهای حیاتی بسازیم، سپس بازخورد سریع در CI و روی هر تغییر فراهم کنیم، بعد با کاهش زمان چرخه و افزایش اطمینان، توسعه را شتاب دهیم، و در پایان با چکهای دورهای، سنجههای عملکرد و نشانههای تولید، سلامت بلندمدت سیستم را پایش کنیم. این چارچوب به تیمها کمک میکند شکافها را بشناسند، سرمایهگذاریها را اولویتبندی کنند و از دامهایی مثل تمرکز زودهنگام بر پوشش یا سرعت بدون اعتماد پرهیز کنند.
#TestAutomation #AutomationMaturity #SoftwareTesting #QualityEngineering #DevOps #CICD #FeedbackLoops #SoftwareDelivery
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/syMd8RG?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
The Automation Maturity Pyramid
🟢 خلاصه مقاله:
این هرم با عنوان The Automation Maturity Pyramid روشی از David Ingraham برای ارزیابی بلوغ اتوماسیون تست در چهار مرحله است: ایجاد اعتماد به نتایج تستها، بازخورد کوتاهمدت و سریع در جریان توسعه، افزایش سرعت توسعه با تکیه بر تستهای پایدار، و در نهایت بازخورد بلندمدت برای حفظ کیفیت در گذر زمان. ایده اصلی این است که اتوماسیون باید هدفمند باشد: ابتدا تستهای قابلاعتماد و غیرلغزان برای مسیرهای حیاتی بسازیم، سپس بازخورد سریع در CI و روی هر تغییر فراهم کنیم، بعد با کاهش زمان چرخه و افزایش اطمینان، توسعه را شتاب دهیم، و در پایان با چکهای دورهای، سنجههای عملکرد و نشانههای تولید، سلامت بلندمدت سیستم را پایش کنیم. این چارچوب به تیمها کمک میکند شکافها را بشناسند، سرمایهگذاریها را اولویتبندی کنند و از دامهایی مثل تمرکز زودهنگام بر پوشش یا سرعت بدون اعتماد پرهیز کنند.
#TestAutomation #AutomationMaturity #SoftwareTesting #QualityEngineering #DevOps #CICD #FeedbackLoops #SoftwareDelivery
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/syMd8RG?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
The Automation Maturity Pyramid
How effective is your automation test suite? How impactful is it for your product and your team? Do you know how to grow your test suite…
🔵 عنوان مقاله
Full Pipeline: Appium + WebdriverIO + BrowserStack + GitHub Actions for Native Mobile Tests
🟢 خلاصه مقاله:
این ویدئوی ۱۵ دقیقهای از Joan Esquivel Montero یک مسیر کامل و فشرده برای خودکارسازی تستهای اپلیکیشنهای بومی موبایل نشان میدهد: اجرای تستها با Appium، مدیریت و نگارش تستها با WebdriverIO، اجرای گسترده روی دستگاههای واقعی در BrowserStack، و یکپارچهسازی فرآیند در GitHub Actions.
در ویدئو نحوه پیکربندی WebdriverIO + Appium، ساختاردهی تستها با Page Object Model، انتخاب سلکتورهای پایدار و مدیریت هوشمند انتظارها برای کاهش فلاکی توضیح داده میشود. سپس اجرای ابری در BrowserStack را میبینید: آپلود بیلد، تعریف capabilities برای دستگاهها و نسخههای مختلف، موازیسازی و استفاده از ویدئو/لاگ/اسکرینشات برای دیباگ سریع.
در بخش CI/CD، یک Workflow در GitHub Actions روی Push و Pull Request اجرا میشود، وابستگیها را نصب و کش میکند، با Secrets امن به BrowserStack وصل میشود، با ماتریس Job تستها را گسترش میدهد و گزارشها را بهصورت Artifact ذخیره میکند تا وضعیت مرجها کنترل شود. نکات عملی مثل Retry، بهبود همگامسازی شبکه، استفاده از Environment Variables، تمایز اجرای محلی و ریموت، و BrowserStack Local برای محیطهای داخلی نیز پوشش داده میشود. خروجی، یک پایپلاین مقیاسپذیر و قابلانتقال است که بازخورد قابلاعتماد را برای هر تغییر فراهم میکند.
#Appium #WebdriverIO #BrowserStack #GitHubActions #MobileTesting #TestAutomation #CICD #NativeApps
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/GI1n0KX?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Full Pipeline: Appium + WebdriverIO + BrowserStack + GitHub Actions for Native Mobile Tests
🟢 خلاصه مقاله:
این ویدئوی ۱۵ دقیقهای از Joan Esquivel Montero یک مسیر کامل و فشرده برای خودکارسازی تستهای اپلیکیشنهای بومی موبایل نشان میدهد: اجرای تستها با Appium، مدیریت و نگارش تستها با WebdriverIO، اجرای گسترده روی دستگاههای واقعی در BrowserStack، و یکپارچهسازی فرآیند در GitHub Actions.
در ویدئو نحوه پیکربندی WebdriverIO + Appium، ساختاردهی تستها با Page Object Model، انتخاب سلکتورهای پایدار و مدیریت هوشمند انتظارها برای کاهش فلاکی توضیح داده میشود. سپس اجرای ابری در BrowserStack را میبینید: آپلود بیلد، تعریف capabilities برای دستگاهها و نسخههای مختلف، موازیسازی و استفاده از ویدئو/لاگ/اسکرینشات برای دیباگ سریع.
در بخش CI/CD، یک Workflow در GitHub Actions روی Push و Pull Request اجرا میشود، وابستگیها را نصب و کش میکند، با Secrets امن به BrowserStack وصل میشود، با ماتریس Job تستها را گسترش میدهد و گزارشها را بهصورت Artifact ذخیره میکند تا وضعیت مرجها کنترل شود. نکات عملی مثل Retry، بهبود همگامسازی شبکه، استفاده از Environment Variables، تمایز اجرای محلی و ریموت، و BrowserStack Local برای محیطهای داخلی نیز پوشش داده میشود. خروجی، یک پایپلاین مقیاسپذیر و قابلانتقال است که بازخورد قابلاعتماد را برای هر تغییر فراهم میکند.
#Appium #WebdriverIO #BrowserStack #GitHubActions #MobileTesting #TestAutomation #CICD #NativeApps
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/GI1n0KX?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
YouTube
Full Pipeline: Appium + WebdriverIO + BrowserStack + GitHub Actions for Native Mobile Tests
In this video, I’ll walk you through the complete pipeline for mobile automation — from upgrading to Appium 3 and setting up dependencies, to running tests locally on iOS, and finally scaling them with BrowserStack and GitHub Actions CI/CD using an Android…
🔵 عنوان مقاله
My Load Testing Journey: Why Artillery Won over JMeter and K6
🟢 خلاصه مقاله:
جاناهان سیوانانتهامورتی تجربه خود در آزمون کارایی را توضیح میدهد و میگوید چرا پس از ارزیابی JMeter و K6، در نهایت Artillery را برگزیده است. معیارهای اصلی او سادگی راهاندازی، خوانایی و نگهداری سناریوها، سازگاری با کنترل نسخه و CI/CD، و گزارشهای قابل اتکا بوده است. بهگفته او JMeter هرچند قدرتمند است اما برای تیمشان سنگین و پیچیده بود؛ K6 هم با وجود مزایای فنی، در گردشکارشان کمی اصطکاک ایجاد میکرد. در مقابل، Artillery با تنظیمات سبک، توسعهپذیری مبتنی بر JavaScript و زمان رسیدن سریع به نتیجه، بهتر با نیازها و سرعت تیم هماهنگ شد—هرچند تأکید میکند انتخاب ابزار به زمینه و محدودیتهای هر تیم بستگی دارد.
#LoadTesting #PerformanceTesting #Artillery #JMeter #K6 #DevOps #CICD #TestingTools
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/CRuqO1c?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
My Load Testing Journey: Why Artillery Won over JMeter and K6
🟢 خلاصه مقاله:
جاناهان سیوانانتهامورتی تجربه خود در آزمون کارایی را توضیح میدهد و میگوید چرا پس از ارزیابی JMeter و K6، در نهایت Artillery را برگزیده است. معیارهای اصلی او سادگی راهاندازی، خوانایی و نگهداری سناریوها، سازگاری با کنترل نسخه و CI/CD، و گزارشهای قابل اتکا بوده است. بهگفته او JMeter هرچند قدرتمند است اما برای تیمشان سنگین و پیچیده بود؛ K6 هم با وجود مزایای فنی، در گردشکارشان کمی اصطکاک ایجاد میکرد. در مقابل، Artillery با تنظیمات سبک، توسعهپذیری مبتنی بر JavaScript و زمان رسیدن سریع به نتیجه، بهتر با نیازها و سرعت تیم هماهنگ شد—هرچند تأکید میکند انتخاب ابزار به زمینه و محدودیتهای هر تیم بستگی دارد.
#LoadTesting #PerformanceTesting #Artillery #JMeter #K6 #DevOps #CICD #TestingTools
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/CRuqO1c?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
My Load Testing Journey: Why Artillery Won over JMeter and K6
Load Testing Shouldn’t be Harder Than Building Your App
🔵 عنوان مقاله
Test Automation: How to Turn Regression Routine into a Reliable System
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله روایت عملی Maksim Laptev از گذار تیم از رگرسیون دستی به یک سامانه خودکار و قابل اتکاست. او بر اولویتبندی مبتنی بر ریسک تأکید میکند: شروع با اسموک تستهای سریع، افزودن تستهای پایدار در سطح API برای هسته سیستم و خودکارسازی محدود اما هدفمند مسیرهای UI پرارزش، در کنار حفظ تستهای اکتشافی. معیارهای انتخاب ابزار شامل همراستایی با زبان تیم، یکپارچگی با CI/CD، اجرای موازی، گزارشدهی و نگهداشتپذیری است و پرهیز از تنوع بیرویه ابزار توصیه میشود. در معماری، جداسازی لایهها (الگوهایی مانند Page Object/Screenplay)، مدیریت داده و محیط تکرارپذیر، حذف منابع flakiness با انتظارهای قطعی و setup/teardown ایمن، و برچسبگذاری و شاردینگ برای سرعت، نقش کلیدی دارند. ادغام در CI/CD با دروازههای سریع، رگرسیونهای دورهای و سنجههایی مانند پوشش جریانهای حیاتی، نرخ flake و زمان رفع، کیفیت را پایدار میکند. در نهایت با یک نقشه راه گامبهگام، آموزش و کدنویسی استاندارد برای تستها، و بازبینی و هرس منظم، میتوان سامانهای ساخت که چرخه بازخورد را کوتاه و ریسک انتشار را کم میکند.
#TestAutomation #SoftwareTesting #QA #RegressionTesting #CICD #DevOps #SDET
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/Z0J7xPm?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Test Automation: How to Turn Regression Routine into a Reliable System
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله روایت عملی Maksim Laptev از گذار تیم از رگرسیون دستی به یک سامانه خودکار و قابل اتکاست. او بر اولویتبندی مبتنی بر ریسک تأکید میکند: شروع با اسموک تستهای سریع، افزودن تستهای پایدار در سطح API برای هسته سیستم و خودکارسازی محدود اما هدفمند مسیرهای UI پرارزش، در کنار حفظ تستهای اکتشافی. معیارهای انتخاب ابزار شامل همراستایی با زبان تیم، یکپارچگی با CI/CD، اجرای موازی، گزارشدهی و نگهداشتپذیری است و پرهیز از تنوع بیرویه ابزار توصیه میشود. در معماری، جداسازی لایهها (الگوهایی مانند Page Object/Screenplay)، مدیریت داده و محیط تکرارپذیر، حذف منابع flakiness با انتظارهای قطعی و setup/teardown ایمن، و برچسبگذاری و شاردینگ برای سرعت، نقش کلیدی دارند. ادغام در CI/CD با دروازههای سریع، رگرسیونهای دورهای و سنجههایی مانند پوشش جریانهای حیاتی، نرخ flake و زمان رفع، کیفیت را پایدار میکند. در نهایت با یک نقشه راه گامبهگام، آموزش و کدنویسی استاندارد برای تستها، و بازبینی و هرس منظم، میتوان سامانهای ساخت که چرخه بازخورد را کوتاه و ریسک انتشار را کم میکند.
#TestAutomation #SoftwareTesting #QA #RegressionTesting #CICD #DevOps #SDET
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/Z0J7xPm?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
Test Automation: How to Turn Regression Routine into a Reliable System
In my previous article, I discussed the “Three Pillars” of high-quality QA: documentation, stable environments, and streamlined processes…
🔵 عنوان مقاله
Intelligent QA Orchestration with Large Language Models — A modern approach to Quality Assurance
🟢 خلاصه مقاله:
**
این رویکرد با تکیه بر Large Language Models (LLMs) پیشنهاد میکند که از یک لایه ارکستریشن هوشمند برای پیوند دادن نیازمندیها، کد، تلهمتری و ابزارهای موجود استفاده شود تا تستها بهصورت هوشمند و تا حدی خودمختار تولید، اولویتبندی و نگهداری شوند. در این مدل، عاملهای AI کارهایی مانند آمادهسازی محیط، دادهگذاری، اجرای تست، عیبیابی و ثبت خودکار باگ را هماهنگ میکنند و با اتصال به CI/CD و ابزارهای رهگیری، پوشش و ریسک را بهصورت پیوسته بهبود میدهند. طرح پیشنهادی بر معماری مرجع با کانکتورها، پایگاه دانش مشترک و ریلهای حاکمیتی تمرکز دارد و بر ارزیابی خروجیهای AI، human-in-the-loop، بازتولیدپذیری و حفظ حریم داده تأکید میکند. چالشهایی مانند هالوسینیشن، تعیینپذیری، هزینه و امنیت با تکیه بر گراند کردن مدل در منابع معتبر، خروجیهای ساختاریافته و سنجش ROI مدیریت میشوند. بهگفته Sam Treweek مسیر عملی از موارد استفاده محدود مانند انتخاب رگرسیون هوشمند، تشخیص تستهای flaky و نگهداری خودترمیمکننده آغاز میشود و با بلوغ ابزارها و حاکمیت گسترش مییابد.
#QA #SoftwareTesting #LLM #AIinTesting #TestAutomation #QualityEngineering #CICD
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/ONc5Qkn?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Intelligent QA Orchestration with Large Language Models — A modern approach to Quality Assurance
🟢 خلاصه مقاله:
**
این رویکرد با تکیه بر Large Language Models (LLMs) پیشنهاد میکند که از یک لایه ارکستریشن هوشمند برای پیوند دادن نیازمندیها، کد، تلهمتری و ابزارهای موجود استفاده شود تا تستها بهصورت هوشمند و تا حدی خودمختار تولید، اولویتبندی و نگهداری شوند. در این مدل، عاملهای AI کارهایی مانند آمادهسازی محیط، دادهگذاری، اجرای تست، عیبیابی و ثبت خودکار باگ را هماهنگ میکنند و با اتصال به CI/CD و ابزارهای رهگیری، پوشش و ریسک را بهصورت پیوسته بهبود میدهند. طرح پیشنهادی بر معماری مرجع با کانکتورها، پایگاه دانش مشترک و ریلهای حاکمیتی تمرکز دارد و بر ارزیابی خروجیهای AI، human-in-the-loop، بازتولیدپذیری و حفظ حریم داده تأکید میکند. چالشهایی مانند هالوسینیشن، تعیینپذیری، هزینه و امنیت با تکیه بر گراند کردن مدل در منابع معتبر، خروجیهای ساختاریافته و سنجش ROI مدیریت میشوند. بهگفته Sam Treweek مسیر عملی از موارد استفاده محدود مانند انتخاب رگرسیون هوشمند، تشخیص تستهای flaky و نگهداری خودترمیمکننده آغاز میشود و با بلوغ ابزارها و حاکمیت گسترش مییابد.
#QA #SoftwareTesting #LLM #AIinTesting #TestAutomation #QualityEngineering #CICD
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/ONc5Qkn?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
Intelligent QA Orchestration with Large Language Models — A modern approach to Quality Assurance
When I first heard about the power of RAGs (Retrieval-Augmented Generation) and how they can be used to build models based on a specific…
🔵 عنوان مقاله
Mastering Pytest: The Complete Guide to Modern Python Testing
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله با عنوان Mastering Pytest: The Complete Guide to Modern Python Testing مروری جامع و عملی بر Pytest برای توسعهدهندگان Python ارائه میدهد. نویسنده، Sharath Chandran، از راهاندازی و ساختار پروژه تا امکانات کلیدی مانند fixtures، parametrization، markers و assertهای خوانا را پوشش میدهد و سپس به مباحث پیشرفتهای مثل افزونههای pytest-cov و pytest-xdist، استفاده از Hypothesis برای property-based testing، mocking با unittest.mock یا pytest-mock، تستهای async و ابزارهایی مانند tmp_path و monkeypatch میپردازد. همچنین ادغام تستها با CI/CD (مانند GitHub Actions و GitLab CI و Jenkins)، تولید گزارشها و اعمال آستانههای coverage و نکات بهترینروشها برای ساخت تستهای سریع، پایدار و قابلنگهداری توضیح داده میشود. نتیجه اینکه چه برای شروع با Pytest و چه برای ارتقای مهارتها، این راهنما الگوها و نکات کاربردی لازم برای مدرنسازی فرآیند تست در Python را فراهم میکند.
#Pytest #Python #Testing #TestAutomation #SoftwareTesting #TDD #CICD
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/5l6Ats4?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Mastering Pytest: The Complete Guide to Modern Python Testing
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله با عنوان Mastering Pytest: The Complete Guide to Modern Python Testing مروری جامع و عملی بر Pytest برای توسعهدهندگان Python ارائه میدهد. نویسنده، Sharath Chandran، از راهاندازی و ساختار پروژه تا امکانات کلیدی مانند fixtures، parametrization، markers و assertهای خوانا را پوشش میدهد و سپس به مباحث پیشرفتهای مثل افزونههای pytest-cov و pytest-xdist، استفاده از Hypothesis برای property-based testing، mocking با unittest.mock یا pytest-mock، تستهای async و ابزارهایی مانند tmp_path و monkeypatch میپردازد. همچنین ادغام تستها با CI/CD (مانند GitHub Actions و GitLab CI و Jenkins)، تولید گزارشها و اعمال آستانههای coverage و نکات بهترینروشها برای ساخت تستهای سریع، پایدار و قابلنگهداری توضیح داده میشود. نتیجه اینکه چه برای شروع با Pytest و چه برای ارتقای مهارتها، این راهنما الگوها و نکات کاربردی لازم برای مدرنسازی فرآیند تست در Python را فراهم میکند.
#Pytest #Python #Testing #TestAutomation #SoftwareTesting #TDD #CICD
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/5l6Ats4?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
Mastering Pytest: The Complete Guide to Modern Python Testing
Why Your Python Projects Need Pytest (And How to Use It Like a Pro)
🔵 عنوان مقاله
API Testing vs Browser Automation
🟢 خلاصه مقاله:
دغدغه انتخاب بین API Testing و Browser Automation در وباپها با یک رویکرد ترکیبی حل میشود: بیشترین پوشش را با تستهای سریع و پایدار API بگیرید و تعداد کمی سناریوی UI انتهابهانتها را برای مسیرهای واقعاً حیاتی نگه دارید. API Testing برای قوانین کسبوکار، اعتبارسنجی داده، احراز هویت/مجوزها و Contract Tests سریع و قابل اتکاست؛ در مقابل، UI فقط برای چیزی که صرفاً UI میتواند ثابت کند ارزش دارد: تجربه کاربر، رندر، مسیرها و رفتار واقعی مرورگر. برای کاهش شکنندگی، دادهسازی/پاکسازی را از طریق API انجام دهید، سرویسهای ثالث را Stub/Mock کنید، بین سرویسها Contract Tests داشته باشید و لایه UI را کوچک اما پرارزش حفظ کنید. معیار تصمیمگیری ساده است: اگر پرسش درباره درستبودن منطق است، API؛ اگر درباره تکمیلشدن سفر واقعی کاربر است، UI. با رصد زمان اجرا و نرخ فِلِیک در CI، مجموعه تست را پیوسته بهینه کنید تا هم بازخورد سریع بماند و هم اطمینان عملی بالا برود.
#APITesting #BrowserAutomation #TestAutomation #EndToEndTesting #TestingPyramid #QA #CICD #SoftwareTesting
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/Efk7ahy?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
API Testing vs Browser Automation
🟢 خلاصه مقاله:
دغدغه انتخاب بین API Testing و Browser Automation در وباپها با یک رویکرد ترکیبی حل میشود: بیشترین پوشش را با تستهای سریع و پایدار API بگیرید و تعداد کمی سناریوی UI انتهابهانتها را برای مسیرهای واقعاً حیاتی نگه دارید. API Testing برای قوانین کسبوکار، اعتبارسنجی داده، احراز هویت/مجوزها و Contract Tests سریع و قابل اتکاست؛ در مقابل، UI فقط برای چیزی که صرفاً UI میتواند ثابت کند ارزش دارد: تجربه کاربر، رندر، مسیرها و رفتار واقعی مرورگر. برای کاهش شکنندگی، دادهسازی/پاکسازی را از طریق API انجام دهید، سرویسهای ثالث را Stub/Mock کنید، بین سرویسها Contract Tests داشته باشید و لایه UI را کوچک اما پرارزش حفظ کنید. معیار تصمیمگیری ساده است: اگر پرسش درباره درستبودن منطق است، API؛ اگر درباره تکمیلشدن سفر واقعی کاربر است، UI. با رصد زمان اجرا و نرخ فِلِیک در CI، مجموعه تست را پیوسته بهینه کنید تا هم بازخورد سریع بماند و هم اطمینان عملی بالا برود.
#APITesting #BrowserAutomation #TestAutomation #EndToEndTesting #TestingPyramid #QA #CICD #SoftwareTesting
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/Efk7ahy?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Reddit
From the QualityAssurance community on Reddit
Explore this post and more from the QualityAssurance community
👍1
🔵 عنوان مقاله
Automating LLM Apps Quality: A Survey of Open-Source Evaluation Tools for CI/CD
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله بهقلم Tarek Oraby فهرستی کاربردی از ابزارهای متنباز برای ارزیابی LLM و خودکارسازی تضمین کیفیت در CI/CD ارائه میکند. ابزارها طیفی از نیازها را پوشش میدهند: آزمون واحد برای پرامپت و زنجیره، ارزیابی مبتنیبر داده و متریک، بازبینی انسانی، گاردریلها و سیاستهای ایمنی، تولید داده و تستهای مصنوعی، و مانیتورینگ پس از استقرار. سنجههای کلیدی شامل درستی و وفاداری (بهویژه در RAG)، ایمنی و سوگیری، پایداری و رگرسیون، و همچنین تأخیر و هزینه است. راهکارهای ادغام با CI/CD شامل تعریف آستانه قبولی/رد، اجرای تستها در هر PR، نسخهبندی پرامپت/داده، مقایسه نتایج بین اجراها و گزارشدهی خودکار در PRهاست و میتواند با GitHub Actions، GitLab CI یا Jenkins پیاده شود. پیشنهاد عملی شروع کوچک با تستهای طلایی، افزودن تستهای رگرسیونی برای پرامپتهای حساس و فعالسازی گاردریلهاست تا بهتدریج پوشش و پایداری کیفیت افزایش یابد.
#LLM #CICD #MLOps #OpenSource #AIEvaluation #PromptTesting #QualityAssurance #AISafety
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/BRLtRlT?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Automating LLM Apps Quality: A Survey of Open-Source Evaluation Tools for CI/CD
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله بهقلم Tarek Oraby فهرستی کاربردی از ابزارهای متنباز برای ارزیابی LLM و خودکارسازی تضمین کیفیت در CI/CD ارائه میکند. ابزارها طیفی از نیازها را پوشش میدهند: آزمون واحد برای پرامپت و زنجیره، ارزیابی مبتنیبر داده و متریک، بازبینی انسانی، گاردریلها و سیاستهای ایمنی، تولید داده و تستهای مصنوعی، و مانیتورینگ پس از استقرار. سنجههای کلیدی شامل درستی و وفاداری (بهویژه در RAG)، ایمنی و سوگیری، پایداری و رگرسیون، و همچنین تأخیر و هزینه است. راهکارهای ادغام با CI/CD شامل تعریف آستانه قبولی/رد، اجرای تستها در هر PR، نسخهبندی پرامپت/داده، مقایسه نتایج بین اجراها و گزارشدهی خودکار در PRهاست و میتواند با GitHub Actions، GitLab CI یا Jenkins پیاده شود. پیشنهاد عملی شروع کوچک با تستهای طلایی، افزودن تستهای رگرسیونی برای پرامپتهای حساس و فعالسازی گاردریلهاست تا بهتدریج پوشش و پایداری کیفیت افزایش یابد.
#LLM #CICD #MLOps #OpenSource #AIEvaluation #PromptTesting #QualityAssurance #AISafety
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/BRLtRlT?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
Automating LLM Apps Quality: A Survey of Open-Source Evaluation Tools for CI/CD
If you’re shipping LLM-powered features, you’re already familiar with the uncomfortable reality: these models are non-deterministic. The…
❤1
🔵 عنوان مقاله
QA Engineer Role Transformation in the Age of AI
🟢 خلاصه مقاله:
** در عصر AI نقش مهندسان QA از اجرای دستی آزمونها به طراحی و هدایت جریانهای تضمین کیفیت هوشمند تغییر میکند. بهگفته Yerem Khalatyan، بهترین نقطهٔ شروع سه کاربرد عملی است: تولید خودکار سناریوهای آزمون، تسریع در خودکارسازی، و بهینهسازی اجرای تستها. سامانههای هوشمند میتوانند با تکیه بر نیازمندیها، کد و دادههای کاربری، سناریوهای مثبت، منفی و مرزی را پیشنهاد دهند، شکافهای پوشش را نشان دهند و در CI/CD اولویت اجرای تستها را بر مبنای ریسک و تغییرات کد تنظیم کنند. همچنین با خودترمیمی انتخابگرها، کاهش تستهای flaky، پیشنهاد assertion و دادهٔ آزمون، و کمک به triage خطاها، هزینهٔ نگهداشت را پایین میآورند. در کنار این مزایا باید به محدودیتها نیز توجه کرد: خطای مدلی، تفسیر نادرست نیازمندیهای مبهم و ملاحظات امنیت و حریم خصوصی، که حضور انسان در حلقه و حاکمیت داده را ضروری میسازد. برای بهرهگیری مؤثر، مهارتهایی مانند طراحی پرسش برای مدل، سواد داده، آزمون مبتنی بر ریسک و ادغام ابزارها اهمیت مییابد؛ شروع کوچک، سنجش دقیق شاخصها و سپس گسترش کنترلشده، مسیر عملی و کمریسک است.
#QA #AIinTesting #TestAutomation #SoftwareTesting #QualityEngineering #DevOps #CICD #MachineLearning
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/lOXHasH?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
QA Engineer Role Transformation in the Age of AI
🟢 خلاصه مقاله:
** در عصر AI نقش مهندسان QA از اجرای دستی آزمونها به طراحی و هدایت جریانهای تضمین کیفیت هوشمند تغییر میکند. بهگفته Yerem Khalatyan، بهترین نقطهٔ شروع سه کاربرد عملی است: تولید خودکار سناریوهای آزمون، تسریع در خودکارسازی، و بهینهسازی اجرای تستها. سامانههای هوشمند میتوانند با تکیه بر نیازمندیها، کد و دادههای کاربری، سناریوهای مثبت، منفی و مرزی را پیشنهاد دهند، شکافهای پوشش را نشان دهند و در CI/CD اولویت اجرای تستها را بر مبنای ریسک و تغییرات کد تنظیم کنند. همچنین با خودترمیمی انتخابگرها، کاهش تستهای flaky، پیشنهاد assertion و دادهٔ آزمون، و کمک به triage خطاها، هزینهٔ نگهداشت را پایین میآورند. در کنار این مزایا باید به محدودیتها نیز توجه کرد: خطای مدلی، تفسیر نادرست نیازمندیهای مبهم و ملاحظات امنیت و حریم خصوصی، که حضور انسان در حلقه و حاکمیت داده را ضروری میسازد. برای بهرهگیری مؤثر، مهارتهایی مانند طراحی پرسش برای مدل، سواد داده، آزمون مبتنی بر ریسک و ادغام ابزارها اهمیت مییابد؛ شروع کوچک، سنجش دقیق شاخصها و سپس گسترش کنترلشده، مسیر عملی و کمریسک است.
#QA #AIinTesting #TestAutomation #SoftwareTesting #QualityEngineering #DevOps #CICD #MachineLearning
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/lOXHasH?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
QA Engineer Role Transformation in the Age of AI
How to stay competitive in the current rapidly changing market
🔵 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
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
Eviltester
What tool to choose for Web UI Test Automation?
What is the best tool to choose for Web UI Test Automation? Is it still Selenium WebDriver? Or should you use Playwright?
🔵 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
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
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