Software Engineer Labdon
641 subscribers
43 photos
4 videos
6 files
821 links
👑 Software Labdon

حمایت مالی:
https://www.coffeete.ir/mrbardia72

ادمین:
@mrbardia72
Download Telegram
🔵 عنوان مقاله
Power pairing our people process: How we moved to a collaborative QA Engineer and QA Analyst model

🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله نشان می‌دهد که با جفت‌کردن نقش‌های مکمل در کیفیت، یعنی QA Engineer و QA Analyst، می‌توان کیفیت را از یک مرحله انتهایی به یک فعالیت پیوسته و مشارکتی در دل فرایند توسعه تبدیل کرد. بر اساس ایده‌های Matthew Whitaker و همسو با فلسفه pair-programming، QA Engineer روی اتوماسیون، ابزارها و CI/CD تمرکز می‌کند و QA Analyst بر تحلیل نیازمندی‌ها، آزمون اکتشافی و مدیریت ریسک؛ و همکاری نزدیک آن‌ها شکاف‌های فنی و محصولی را کاهش می‌دهد. این جفت به‌صورت مشترک معیارهای پذیرش و استراتژی آزمون را می‌نویسد، بین نقش «راننده/راهنما» جابه‌جا می‌شود و یافته‌های اکتشافی را سریع به تست‌های خودکار قابل نگهداری تبدیل می‌کند. پیاده‌سازی موفق با یک پایلوت، برنامه‌ pairing شفاف، ابزارهای دیدپذیری، و سنجه‌هایی مانند نرخ خطای فرار، زمان چرخه و نرخ بازکار آغاز می‌شود و با مدیریت چالش‌هایی مانند ابهام نقش و خستگی جلسات از طریق RACI سبک، پلی‌بوک، تایم‌باکس و آداب pairing تثبیت می‌شود. دستاوردها شامل بازخورد سریع‌تر، کاهش خطاهای فرار، مالکیت مشترک کیفیت و انتقال دانش گسترده‌تر در تیم است؛ همان درسی که از pair-programming می‌گیریم: دو ذهن مکمل، از یک متخصص تنها مؤثرترند.

#QA #PairProgramming #QualityAssurance #AgileTesting #Collaboration #DevOps #TestAutomation #TeamCulture

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


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
When Tests Start Drawing the Map

🟢 خلاصه مقاله:
** در دنیای واقعی توسعه، محیط‌های تست به‌ندرت کامل‌اند: اطلاعات ناقص است، وابستگی‌ها تغییر می‌کنند و قطعیت کم است. Charlie Kingston پیشنهاد می‌کند به تست مثل «نقشه‌کش» نگاه کنیم؛ هر تست یک کاوش است که مرزها، خطرها و رفتارهای واقعی سیستم را روشن می‌کند و نقشه‌ای زنده از آنچه می‌دانیم می‌سازد.

با بیان شفاف فرضیه‌ها و تبدیلشان به تست، استفاده از ابزارهـای مشاهده‌پذیری برای رفع نقاط کور، ایجاد چرخه‌های بازخورد سریع و اولویت‌بندی ریسک (مسیرهای بحرانی، حالت‌های خرابی، و درزهای یکپارچه‌سازی)، این نقشه قابل اعتماد می‌شود. تست‌ها فقط دروازه انتشار نیستند؛ دانسته‌های تیم را مستند می‌کنند، قراردادهای بین سرویس‌ها را شفاف می‌سازند و بازطراحی امن را ممکن می‌کنند. با هر تغییر، تست‌ها نشان می‌دهند کجا نقشه با واقعیت نمی‌خواند و باید دقیق‌تر بررسی شود.

ترکیبی از روش‌ها این نقشه را کامل‌تر می‌کند: Contract Testها برای انتظارات بین سرویس‌ها، Property-based Testing برای پوشش لبه‌ها، تست اکتشافی برای کشف ناشناخته‌ها، و پایش مصنوعی در محیط اجرا برای تشخیص تغییر رفتار. پیام نهایی: منتظر مشخصات کامل نمانید؛ با تست، نقشه را همزمان با حرکت ترسیم کنید تا عدم‌قطعیت کاهش یابد و کیفیت با اطمینان بیشتری ارائه شود.

#تست_نرم‌افزار #کیفیت #بازخورد_سریع #مدیریت_ریسک #Observability #مهندسی_نرم‌افزار #توسعه_چابک #QA

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/m1egK0h?m=web


👑 @software_Labdon
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
🔵 عنوان مقاله
FunnelPeek: A Modern Tool for Exploring Android UI Elements

🟢 خلاصه مقاله:
** معرفی FunnelPeek به‌عنوان یک UI inspector متن‌باز برای Android نشان می‌دهد چطور می‌توان مسیرها و locatorهای پایدار را سریع‌تر پیدا کرد. Saeed Roshan در این ابزار کاوش سلسله‌مراتب نما، برجسته‌سازی عناصر و بررسی ویژگی‌هایی مثل resource ID و content description را نشان می‌دهد تا انتخاب locatorهای قابل اعتماد آسان‌تر شود. نتیجه برای تیم‌های توسعه و QA، کاهش خطاپذیری تست‌ها و تسریع در آماده‌سازی خودکارسازی است.

#Android #MobileTesting #UIInspector #OpenSource #QA #TestAutomation #Locators

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/O3rNmRU?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Playwright in Practice: Writing Better Tests for Beginners with Page Object Pattern, Fixtures

🟢 خلاصه مقاله:
** این مطلب با یک رویکرد گام‌به‌گام نشان می‌دهد چگونه با تکیه بر ساختاردهی و نگه‌داشت‌پذیری، از Playwright بهترین استفاده را ببریم. Michał Ślęzak با یک نمونه عملی توضیح می‌دهد که چطور از یک تست ساده شروع کنیم و آن را به مجموعه‌ای تمیز و مقیاس‌پذیر تبدیل کنیم.

نویسنده بر Page Object Pattern تأکید می‌کند تا مکان‌یاب‌ها و اعمال صفحه به‌جای پراکندگی در تست‌ها، در آبجکت‌های اختصاصی متمرکز شوند؛ این کار خوانایی را بالا می‌برد، تکرار را کم می‌کند و تغییرات بعدی را ساده‌تر می‌سازد. همچنین نشان می‌دهد چگونه Fixtures می‌تواند آماده‌سازی و پاک‌سازی را استاندارد کند؛ مثلا ایجاد contextهای احراز هویت، داده‌های اولیه، یا پیکربندی مشترک، که نتیجه‌اش تست‌های ایزوله‌تر، سریع‌تر و پایدارتر است.

در پایان، مجموعه‌ای از بهترین‌عمل‌ها مطرح می‌شود: نام‌گذاری و ساختار پوشه‌ها، انتخاب locatorهای پایدار و استراتژی‌های انتظار درست، assertionهای قابل اعتماد، آمادگی برای اجرا در مرورگرهای مختلف و پایداری در CI. حاصل کار، مسیری روشن برای مبتدیان است تا بدون قربانی کردن خوانایی یا سرعت، تدریجاً الگوهای پیشرفته‌تر را وارد فرایند تست خود کنند.

#Playwright #Testing #TestAutomation #PageObjectPattern #Fixtures #QA #EndToEndTesting #BestPractices

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


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Best Web Test Automation Tool?

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

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

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


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

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

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

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/Scyp8xS?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
If It's Not Written Down, Did You Really Test It?

🟢 خلاصه مقاله:
اگر چیزی ثبت نشود، اثبات‌پذیری و تکرارپذیری تست زیر سوال می‌رود. Marina Jordão هشدار می‌دهد حذف «مدیریت تست» شاید کار را سریع‌تر نشان دهد، اما در عمل به افزایش ریسک، خطاهای تکراری، پوشش ناقص سناریوها و کاهش اعتماد ذی‌نفعان به QA منجر می‌شود. راه‌حل او، افزودن ساختارِ سبک و مؤثر است: یک استراتژی حداقلی برای محدوده و ریسک‌ها، ردیابی تست‌ها به نیازمندی‌ها، چک‌لیست یا چارتر برای تست اکتشافی همراه با یادداشت‌های خلاصه و شواهد، استانداردسازی شدت/اولویت، و استفاده از ابزارهای یکپارچه با CI/CD. با قرار دادن مستندسازی در Definition of Done و بهبود مستمر مبتنی بر داده، تیم‌ها بدون بروکراسی سنگین، کیفیت شفاف و پایدار را حفظ می‌کنند.

#QA
#TestManagement
#مستندسازی
#آزمایش_نرم‌افزار
#کیفیت_نرم‌افزار
#توسعه_چابک
#DevOps

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


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Developing the Right Test Documentation

🟢 خلاصه مقاله:
مستندسازی تست کار جذابی نیست، اما اگر با نگاه به هدف و مخاطب انجام شود، به تصمیم‌گیری و هم‌راستاسازی تیم کمک جدی می‌کند. توصیه‌های Chris Kenst بر مستندات سبک، زنده و متصل به کار روزمره تأکید دارد: تولید حداقل آثار مؤثر مثل چک‌لیست، چارتر، نقشه پوشش و فهرست ریسک‌ها؛ پیوند دادن آن‌ها با استراتژی تست، ریسک و نتایج CI؛ خودکارسازی جمع‌آوری شواهد؛ و بازبینی و هرس مداوم برای حذف زوائد. در محیط‌های مقرراتی، فقط لایه‌های لازم مثل نسخه‌بندی، تأییدها و حداقل ماتریس رهگیری را اضافه کنید، بدون قربانی کردن شفافیت. معیار موفقیت ساده است: آیا مستندات باعث کاهش پرسش‌های تکراری، تسریع عیب‌یابی و تسهیل آنبوردینگ می‌شود یا نه.

#تست_نرم‌افزار #مستندسازی #کیفیت_نرم‌افزار #QA #توسعه_نرم‌افزار #مدیریت_ریسک #Agile #DevOps

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


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
AI Is Quietly Rewriting the Career Map for QA Engineers

🟢 خلاصه مقاله:
** هوش مصنوعی مسیر شغلی مهندسان QA را دگرگون کرده و نقش «تستر» را از اجرای تست‌ها به «ارکستراسیون» یک سامانه هوشمند از ابزارها، داده‌ها و ایجنت‌ها تغییر می‌دهد. به‌گفته Ryan Craven، ارزش اصلی QA در طراحی و نظارت بر پایپ‌لاین کیفیت است: انتخاب و اتصال ابزارها، تولید و اولویت‌بندی تست با AI، ایجاد گاردریل‌ها، مدیریت داده و بستن درگاه‌های انتشار بر اساس ریسک کسب‌وکار. مهارت‌ها هم توسعه می‌یابد: از اتوماسیون به Prompt Design، ارزیابی مدل، ایمنی، مدیریت داده، سنجش پوشش سناریویی، و تسلط بر CI/CD، Observability و Feature Flags. کار روزمره شامل تولید و پالایش تست‌های AI، کاهش خطاهای مثبت کاذب، خودترمیمی تست‌های flaky، استفاده از تله‌متری کاربر و بستن حلقه بازخورد تولید است. حاکمیت داده، حریم خصوصی، سوگیری و بازتولیدپذیری تصمیم‌های AI ضروری می‌شود و Human-in-the-loop برای تغییرات پرریسک باقی می‌ماند. عنوان‌های تازه‌ای مانند Quality Platform Engineer، QA Orchestrator و AI Test Strategist شکل می‌گیرد و مرز کار ارشد با SRE و Platform Engineering همپوشانی می‌یابد. جمع‌بندی: QA از اجرای تست‌ها به هماهنگ‌سازی انسان و AI برای ارائه کیفیت با سرعت و مقیاس حرکت می‌کند.

#AI #QA #SoftwareTesting #TestAutomation #QualityEngineering #DevOps #AIOps #CareerDevelopment

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/bIOtF9U?m=web


👑 @software_Labdon
👍1
🔵 عنوان مقاله
Too close to see the canvas — Part 1

🟢 خلاصه مقاله:
در قسمت اول این مجموعه، Lena Pejgan Nyström روایت می‌کند که پس از پذیرش رهبری بخش QA با نتایج متناقض اتوماسیون روبه‌رو شد و دریافت که نشانه‌های ظاهراً «سبز» الزاماً کیفیت واقعی محصول را نشان نمی‌دهند؛ او با ترکیب تحلیل داده‌ها و گفت‌وگو با مهندسان، تسترها و مدیران محصول، ریشه مشکلات پنهان را آشکار می‌کند—from flaky tests و پوشش ناکافی تا سوءبرداشت در تفسیر شاخص‌ها—و بر هم‌سویی درباره تعریف مشترک «کیفیت»، مرزبندی نقش اتوماسیون در برابر تست اکتشافی، پاک‌سازی داشبوردها و رفع ناپایداری تست‌ها تمرکز می‌کند تا اعتماد به خروجی QA بازسازی و بستر تغییرات پایدار برای بخش‌های بعدی فراهم شود.

#QA
#تست_نرم‌افزار
#اتوماسیون_تست
#کیفیت_نرم‌افزار
#رهبری_تیم
#داده_محور
#تست_اکتشافی

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/Jy3u75q?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
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
🔵 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
🔵 عنوان مقاله
The New QA Mindset: Testing AI and LLMs

🟢 خلاصه مقاله:
تست محصولات مبتنی بر AI و به‌ویژه LLMs با نرم‌افزارهای کلاسیک فرق اساسی دارد: خروجی‌ها قطعی نیستند و به داده، پرامپت و زمینه وابسته‌اند. در نتیجه به‌جای «صحت دقیق»، باید کیفیت رفتاری، آستانه‌ها و شواهد آماری را سنجید. این رویکرد مستلزم تعریف معیارهای روشن، ساخت دیتاست‌های ارزیابی باکیفیت، اتکا به human-in-the-loop برای برچسب‌گذاری و تفسیر موارد مرزی، و پوشش سناریوهای متنوع و حتی مخرب (مانند prompt injection) است. جنبه‌های ایمنی، سوگیری، توهین‌آمیز بودن، حریم خصوصی و جلوگیری از hallucination به معیارهای پذیرش تبدیل می‌شوند. علاوه بر ارزیابی آفلاین، باید آزمایش‌های آنلاین، مانیتورینگ مستمر، فیدبک‌لوپ و طبقه‌بندی خطا برای اولویت‌بندی اصلاحات وجود داشته باشد. توصیه کلیدی Vladimir Josifoski این است که داده، پرامپت و سیاست‌ها را به‌عنوان مصنوعات قابل‌تست در نظر بگیرید، از ارزیابی آماری و پیوسته بهره ببرید، و هرجا لازم است قضاوت انسانی را وارد کنید تا کیفیت واقعی تضمین شود.

#AI #LLMs #QA #AITesting #QualityAssurance #MachineLearning #PromptEngineering

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/8mbcLve?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Our Journey Through Optimising Cypress End-to-End Tests

🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله به قلم Omer Keskinkilic مجموعه‌ای از تجربه‌های عملی برای بهینه‌سازی تست‌های انتها‌به‌انتها با Cypress ارائه می‌کند. محورها سه‌گانه‌اند: طراحی درست تست، افزایش سرعت اجرا و نگه‌داری بلندمدت.

در طراحی، تمرکز بر پایداری و خوانایی است: استفاده از selectorهای پایدار مانند data-test، کوچک و متمرکز نگه‌داشتن سناریوها، استخراج گام‌های تکراری به custom commandها و پرهیز از waitهای دلخواه با همگام‌سازی قطعی مبتنی بر وضعیت.

برای سرعت، توصیه‌ها شامل استفاده هدفمند از cy.intercept برای stub کردن ضروری، seed کردن داده، میان‌بر زدن ورود با cy.session، تقسیم مجموعه به smoke و full، موازی‌سازی در CI با Cypress Dashboard، اجرای headless و کش وابستگی‌ها و محدود کردن خروجی‌ها به شکست‌هاست.

در نگه‌داری، ساختار پوشه و نام‌گذاری یک‌دست، کمک‌هزینه‌های DRY به‌جای page objectهای سنگین، مدیریت سریع flakyها (با retry به‌عنوان چاره موقت)، استفاده از TypeScript برای اطمینان بیشتر در utilityها و commandها، و پیکربندی محیط از طریق cypress.config.js و متغیرهای محیطی پیشنهاد می‌شود. با اجرای تدریجی این نکات، مجموعه تست‌های Cypress پایدارتر، سریع‌تر و قابل اتکاتر می‌شود.

#Cypress #E2E #TestAutomation #QA #JavaScript #CI #CypressDashboard #Performance

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/YjuFkp3?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
The Invisible Forces of Testing

🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب با عنوان The Invisible Forces of Testing به قلم Taras Mankovski نشان می‌دهد که تصمیم‌های ما در تست تنها حاصل ابزارها و چک‌لیست‌ها نیست، بلکه تحت تاثیر «نیروهای نامرئی» قرار دارد. او با مثال توضیح می‌دهد چگونه هرم‌های آزمون تعادل میان unit، integration و end-to-end را بر اساس ریسک، زمان و معماری تعیین می‌کنند؛ چگونه حلقه‌های بازخورد سریع و قابل‌اعتماد یادگیری را شتاب می‌دهند و حلقه‌های کند یا flaky اعتماد را کاهش می‌دهند؛ و چگونه مرزهای واضح میان مولفه‌ها، قراردادها و وابستگی‌ها تست‌پذیری را بهبود می‌بخشند. نتیجه‌گیری او این است که با رویکرد systems thinking و همراستاسازی با ریسک محصول و اهداف تحویل، می‌توان آگاهانه‌ترین و موثرترین انتخاب‌ها را در استراتژی تست انجام داد.

#SoftwareTesting #TestingPyramid #FeedbackLoops #QualityEngineering #TestStrategy #SystemsThinking #QA

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/43H9lzA?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
How to Migrate Flaky XPath to Stable Native Locators in Appium

🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله به‌قلم Josphine Job نشان می‌دهد چرا استفاده از XPath در Appium اغلب شکننده و کند است و چگونه می‌توان با مهاجرت به locatorهای native (مانند accessibility id و resource-id) پایداری و سرعت تست‌های موبایل را افزایش داد. نویسنده روش‌های عملی برای جایگزینی XPath، افزودن شناسه‌های پایدار با همکاری تیم توسعه و نگهداری آسان‌تر Page Objectها را توضیح می‌دهد. بخش مهم دیگر، نوشتن locatorهای native به‌صورت cross-platform برای iOS و Android است تا با اتکا به نام‌گذاری یکسان در accessibility label یا testID، تست‌ها در هر دو پلتفرم پایدار بمانند و فقط در صورت نیاز از fallbackهای اختصاصی استفاده شود. همچنین استفاده درست از noReset برای اجرای سریع‌تر و fullReset برای محیط‌های تمیز و قابل‌تکرار تشریح می‌شود تا در مجموع، شکنندگی تست‌ها کاهش یافته و اجرای آن‌ها سریع‌تر و قابل اتکا گردد.

#Appium #MobileTesting #XPath #TestAutomation #Android #iOS #QA #Automation

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/zxuVQ2?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Why Your 97% Test Coverage Is a Lie

🟢 خلاصه مقاله:
Ran Algawi یادآوری می‌کند که درصد بالای test coverage الزاماً به معنای کیفیت یا ایمنی نیست؛ این عدد فقط اجرای خطوط کد را می‌سنجد، نه درستی رفتار یا توان کشف خطا. پوشش بالا می‌تواند با تست‌های سطحی و خوش‌بینانه به دست آید و شاخه‌های خطا، لبه‌ها و مسائل یکپارچه‌سازی را نادیده بگیرد؛ بنابراین ریسک‌های همروندی، عملکرد و امنیت باقی می‌مانند. راه مؤثرتر، فرهنگِ تفکر سیستمی و پرسشگری است: شناسایی حالت‌های خرابی، تمرکز بر رفتار و سناریوهای واقعی، تست‌های قراردادی و اکتشافی، و تقویت مشاهده‌پذیری و بازخورد محیط تولید. coverage فقط یک سیگنال است نه هدف؛ اثربخشی را با شاخص‌هایی مثل خطاهای گریزان، زمان کشف/بازیابی و کیفیت طراحی تست بسنجید. نتیجه نهایی: به‌جای تعقیب «۹۷٪»، روی کاهش ریسک واقعی و ساخت اعتماد سرمایه‌گذاری کنید.

#TestCoverage #SoftwareTesting #QualityEngineering #RiskBasedTesting #QA #SoftwareEngineering #DevOps

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/5eqX2tW?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
If you have 100 pages, do you create 100 Page Objects?

🟢 خلاصه مقاله:
اگر در یک اپلیکیشن ۱۰۰ صفحه دارید، آیا باید ۱۰۰ تا Page Objects بسازید؟ Đinh Công Cảnh یادآوری می‌کند که Page Objects قرار نیست نقشه‌ی یک‌به‌یک از UI باشند؛ آن‌ها باید رفتارهای پایدار و معنادار برای کاربر را کپسوله کنند تا تست‌ها خوانا و مقاوم در برابر تغییرات ظاهری بمانند. به‌جای پیروی کورکورانه از ساختار DOM، مرزها را بر اساس «قصد و کار» تعریف کنید: احراز هویت، جست‌وجو، افزودن به سبد، تسویه‌حساب. اجزای تکرارشونده مثل ناوبری، سربرگ، فیلترها، جدول‌ها و مودال‌ها را به صورت component objectهای قابل‌استفاده‌مجدد جدا کنید.

قانون سرانگشتی این است که تعداد Page Objects را نه با تعداد صفحات، بلکه با انسجام مسئولیت‌ها و میزان تغییرپذیری تعیین کنید: گاهی یک صفحه به چند object کوچک‌تر (فرم، لیست، ویجت سبد) نیاز دارد، و گاهی چند صفحه با رفتار مشابه یک object مشترک را به اشتراک می‌گذارند. نام‌گذاری را هدف‌محور کنید و جزییات تعاملی و locatorهای پایدار را در خود Page Objects نگه دارید تا تست‌ها در سطح دامنهٔ کسب‌وکار بیان شوند. از الگوهای مکمل مثل Screenplay Pattern هم می‌توان در دامنه‌های پیچیده بهره گرفت.

نتیجه اینکه عدد «۱۰۰» پاسخی ندارد؛ معیار واقعی، نگهداشت‌پذیری و کاهش اثر موجی تغییرات UI است. پیام اصلی Đinh Công Cảnh درباره شمردن objectها نیست، بلکه ساختن انتزاع‌های درست است تا تست‌ها سریع‌تر تغییر کنند، واضح‌تر بمانند و سخت‌تر بشکنند.

#PageObjects #TestAutomation #UITesting #DesignPatterns #Selenium #QA #SoftwareTesting #Maintainability

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


👑 @software_Labdon