🔵 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
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
Medium
If It’s Not Written Down, Did You Really Test It?
In the rush of agile development, I’ve seen many teams skip over what some might call “formal QA practices.” No test plans, no test…
🔵 عنوان مقاله
Building a Solid Foundation for Performance Testing
🟢 خلاصه مقاله:
این یادداشت توضیح میدهد که پیش از اجرای هر نوع تست کارایی، باید زیرساخت فکری و عملی درستی بسازیم تا نتایج قابل اتکا باشند. به گفتهی Yanming Zhai، گامهای کلیدی مستقل از ابزارند: هدفها و معیارهای موفقیت را مشخص کنید (مثل پرسنتایلهای زمان پاسخ، توان عملیاتی، نرخ خطا، و SLA/SLO)، سناریوهای کاربری مهم و الگوهای بار واقعی را تعریف کنید، معماری و وابستگیها را بشناسید و محیطی نزدیک به تولید بسازید. دادهی تست واقعی آماده کنید، وضعیت کش و گرمکردن را کنترل کنید، و پارامترهای اجرای تست مثل ramp-up، مدت پایدار و think time را دقیق تعیین کنید.
رصدپذیری را جدی بگیرید: متریکها، لاگها و تِرِیسها را انتهابهانتها جمعآوری کنید؛ منابع زیرساخت، سرویسهای خارجی و شبکه را زیر نظر داشته باشید؛ نسخهها و تنظیمات را ثبت کنید تا آزمونها قابل تکرار باشند. اسکریپتهای پایدار بنویسید: احراز هویت و نشست را درست مدیریت کنید، پارامتریسازی و correlation انجام دهید، رفتار کاربر را واقعنما کنید و مطمئن شوید گلوگاه سمت کلاینت یا شبکه نیست. پیشاجرای سبک و بازبینی همتایان خطاهای پنهان را کم میکند.
در نهایت، تست کارایی یک فعالیت تیمی است: با تیمهای توسعه، SRE/ops و محصول همراستا شوید، در صورت نیاز در CI/CD ادغام کنید، و گزارشدهی شفاف داشته باشید؛ نتایج را نسبت به baseline و SLO بسنجید و آنها را به اقدامهای مشخص برای بهینهسازی و ظرفیت تبدیل کنید. با رعایت این اصول، انتخاب هر ابزاری نتیجههای سریعتر و قابل اعتمادتر بههمراه دارد.
#تست_کارایی #تست_بار #مهندسی_عملکرد #DevOps #Observability #SLA #کیفیت_نرمافزار #PerformanceTesting
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/ybKggdo?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Building a Solid Foundation for Performance Testing
🟢 خلاصه مقاله:
این یادداشت توضیح میدهد که پیش از اجرای هر نوع تست کارایی، باید زیرساخت فکری و عملی درستی بسازیم تا نتایج قابل اتکا باشند. به گفتهی Yanming Zhai، گامهای کلیدی مستقل از ابزارند: هدفها و معیارهای موفقیت را مشخص کنید (مثل پرسنتایلهای زمان پاسخ، توان عملیاتی، نرخ خطا، و SLA/SLO)، سناریوهای کاربری مهم و الگوهای بار واقعی را تعریف کنید، معماری و وابستگیها را بشناسید و محیطی نزدیک به تولید بسازید. دادهی تست واقعی آماده کنید، وضعیت کش و گرمکردن را کنترل کنید، و پارامترهای اجرای تست مثل ramp-up، مدت پایدار و think time را دقیق تعیین کنید.
رصدپذیری را جدی بگیرید: متریکها، لاگها و تِرِیسها را انتهابهانتها جمعآوری کنید؛ منابع زیرساخت، سرویسهای خارجی و شبکه را زیر نظر داشته باشید؛ نسخهها و تنظیمات را ثبت کنید تا آزمونها قابل تکرار باشند. اسکریپتهای پایدار بنویسید: احراز هویت و نشست را درست مدیریت کنید، پارامتریسازی و correlation انجام دهید، رفتار کاربر را واقعنما کنید و مطمئن شوید گلوگاه سمت کلاینت یا شبکه نیست. پیشاجرای سبک و بازبینی همتایان خطاهای پنهان را کم میکند.
در نهایت، تست کارایی یک فعالیت تیمی است: با تیمهای توسعه، SRE/ops و محصول همراستا شوید، در صورت نیاز در CI/CD ادغام کنید، و گزارشدهی شفاف داشته باشید؛ نتایج را نسبت به baseline و SLO بسنجید و آنها را به اقدامهای مشخص برای بهینهسازی و ظرفیت تبدیل کنید. با رعایت این اصول، انتخاب هر ابزاری نتیجههای سریعتر و قابل اعتمادتر بههمراه دارد.
#تست_کارایی #تست_بار #مهندسی_عملکرد #DevOps #Observability #SLA #کیفیت_نرمافزار #PerformanceTesting
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/ybKggdo?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
The Map Before the Battle: Building a Solid Foundation for Performance Testing
Part I · Theory
🔵 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
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
Shattered Illusions by Chris Kenst
Developing the Right Test Documentation
The right test documentation is the one that satisfies the goal for the right audience and at the right cost. More often that not it means focusing on the smallest amount of documentation you need to do your job well.
🔵 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
🔵 عنوان مقاله
Running Lighthouse CI in a Lightweight Docker Container
🟢 خلاصه مقاله:
**این مطلب نشان میدهد چگونه میتوان Lighthouse CI را در یک Docker کانتینر سبک اجرا کرد تا سنجش عملکرد وباپها بهصورت خودکار و قابلاتکا در CI انجام شود. ایده اصلی، ساخت یک ایمیج کوچک (مثلاً بر پایه Alpine + Node) با CLI مربوط به Lighthouse CI و یک Chromium هدلس است تا روی GitHub Actions، GitLab CI، یا CircleCI کاملاً یکسان عمل کند و زمان راهاندازی و هزینههای CI را پایین نگه دارد. در خط لوله، پس از build و serve کردن برنامه (یا هدفگیری یک URL مستقر)، کانتینر اجرا میشود، معیارهایی مانند LCP، CLS و TBT را استخراج میکند، گزارشهای HTML/JSON تولید میکند، و با baseline و بودجههای عملکردی مقایسه میکند تا در صورت عقبگرد یا عبور از آستانهها، build را fail کند. برای پایداری نتایج، باید شبکه و CPU را شبیهسازی (throttle) کرد، cacheها را بین اجراها نگه داشت، بهصورت non-root اجرا شد و تنها در صورت نیاز از پرچمهایی مثل no-sandbox استفاده کرد. این چیدمان بهراحتی در PRها برای gate کردن mergeها و نیز در اجرای شبانه روی محیط production قابل استفاده است و در نهایت یک سازوکار سبک، تکرارپذیر و کمهزینه برای کنترل دائمی عملکرد ارائه میدهد.
#Lighthouse #LighthouseCI #Docker #WebPerformance #CI #DevOps #PerformanceBudgets #ContinuousIntegration
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/ghYEsiF?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Running Lighthouse CI in a Lightweight Docker Container
🟢 خلاصه مقاله:
**این مطلب نشان میدهد چگونه میتوان Lighthouse CI را در یک Docker کانتینر سبک اجرا کرد تا سنجش عملکرد وباپها بهصورت خودکار و قابلاتکا در CI انجام شود. ایده اصلی، ساخت یک ایمیج کوچک (مثلاً بر پایه Alpine + Node) با CLI مربوط به Lighthouse CI و یک Chromium هدلس است تا روی GitHub Actions، GitLab CI، یا CircleCI کاملاً یکسان عمل کند و زمان راهاندازی و هزینههای CI را پایین نگه دارد. در خط لوله، پس از build و serve کردن برنامه (یا هدفگیری یک URL مستقر)، کانتینر اجرا میشود، معیارهایی مانند LCP، CLS و TBT را استخراج میکند، گزارشهای HTML/JSON تولید میکند، و با baseline و بودجههای عملکردی مقایسه میکند تا در صورت عقبگرد یا عبور از آستانهها، build را fail کند. برای پایداری نتایج، باید شبکه و CPU را شبیهسازی (throttle) کرد، cacheها را بین اجراها نگه داشت، بهصورت non-root اجرا شد و تنها در صورت نیاز از پرچمهایی مثل no-sandbox استفاده کرد. این چیدمان بهراحتی در PRها برای gate کردن mergeها و نیز در اجرای شبانه روی محیط production قابل استفاده است و در نهایت یک سازوکار سبک، تکرارپذیر و کمهزینه برای کنترل دائمی عملکرد ارائه میدهد.
#Lighthouse #LighthouseCI #Docker #WebPerformance #CI #DevOps #PerformanceBudgets #ContinuousIntegration
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/ghYEsiF?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
Running Lighthouse CI in a Lightweight Docker Container
This guide demonstrates how to run Lighthouse CI performance tests for www.pradappandiyan.com using a lightweight Docker container. By…
🔵 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
AI in Testing: Hype or Real Progress?
🟢 خلاصه مقاله:
این یادداشت با نگاهی عملگرایانه، دیدگاه Arik Aharoni را درباره نقش واقعی هوش مصنوعی در تست نرمافزار شرح میدهد: او نشان میدهد کجاها AI ارزش ملموس ایجاد کرده و کجاها همچنان اغراق میشود. بهگفته او، AI در تولید اولیه تستها از نیازمندیها، پیشنهاد موارد مرزی، کاهش شکنندگی تستهای UI، شناسایی تستهای flaky، خوشهبندی خطاها، اولویتبندی ریسکمحور و ساخت دادههای آزمایشی مفید است؛ همچنین در بررسیهای بصری و دسترسپذیری میتواند رگرسیونهای ظریف را آشکار کند.
در مقابل، خطاهای مدلهای زبانی، عدم درک عمیق دامنه، محدودیتهای امنیت و حریم خصوصی، و دشواری ارزیابی کیفیت تستهای تولیدی، مانع اعتماد کامل میشوند. «عاملهای» خودمختار تست بدون نظارت انسانی هنوز پایدار نیستند و AI جایگزین طراحی آگاه از معماری، تحلیل ریسک و تأیید انسانی نمیشود.
جمعبندی Aharoni این است: پیشروی واقعی اما تدریجی است. با اجرای آزمایشی کوچک، معیارهای روشن (مانند نرخ کشف عیب و پایداری تست) و جریانهای human-in-the-loop، میتوان از AI در حوزههایی با سیگنال قوی—مثل نگهداشت و تریاژ شکستها—بهره برد؛ AI باید مکمل مهارت تیمهای QA و مهندسی باشد، نه جایگزین آن.
#AIinTesting #SoftwareTesting #QA #TestAutomation #QualityEngineering #LLM #DevOps #TestStrategy
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/6kIevSo?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
AI in Testing: Hype or Real Progress?
🟢 خلاصه مقاله:
این یادداشت با نگاهی عملگرایانه، دیدگاه Arik Aharoni را درباره نقش واقعی هوش مصنوعی در تست نرمافزار شرح میدهد: او نشان میدهد کجاها AI ارزش ملموس ایجاد کرده و کجاها همچنان اغراق میشود. بهگفته او، AI در تولید اولیه تستها از نیازمندیها، پیشنهاد موارد مرزی، کاهش شکنندگی تستهای UI، شناسایی تستهای flaky، خوشهبندی خطاها، اولویتبندی ریسکمحور و ساخت دادههای آزمایشی مفید است؛ همچنین در بررسیهای بصری و دسترسپذیری میتواند رگرسیونهای ظریف را آشکار کند.
در مقابل، خطاهای مدلهای زبانی، عدم درک عمیق دامنه، محدودیتهای امنیت و حریم خصوصی، و دشواری ارزیابی کیفیت تستهای تولیدی، مانع اعتماد کامل میشوند. «عاملهای» خودمختار تست بدون نظارت انسانی هنوز پایدار نیستند و AI جایگزین طراحی آگاه از معماری، تحلیل ریسک و تأیید انسانی نمیشود.
جمعبندی Aharoni این است: پیشروی واقعی اما تدریجی است. با اجرای آزمایشی کوچک، معیارهای روشن (مانند نرخ کشف عیب و پایداری تست) و جریانهای human-in-the-loop، میتوان از AI در حوزههایی با سیگنال قوی—مثل نگهداشت و تریاژ شکستها—بهره برد؛ AI باید مکمل مهارت تیمهای QA و مهندسی باشد، نه جایگزین آن.
#AIinTesting #SoftwareTesting #QA #TestAutomation #QualityEngineering #LLM #DevOps #TestStrategy
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/6kIevSo?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Software Test Management | Testuff | SaaS Test Management
AI in Testing: Hype or Real Progress? | Software Test Management | Testuff
Discover how AI is reshaping software testing, from self-healing automation to predictive quality insights, and what it means for the future of QA.
🔵 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
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
Medium
Why Your 97% Test Coverage Is a Lie
A friend recently shared a story about a payment bug that double-charged customers. During their post-mortem, someone pulled up the metrics…
👍1
🔵 عنوان مقاله
How QA Mindset Improves DevOps Reliability
🟢 خلاصه مقاله:
وقتی صحبت از بهبود قابلیت اطمینان در سازمانهای توسعه نرمافزار و عملیاتهای فناوری اطلاعات میشود، نگرش کیفیت یا همان "ذهنیت تضمین کیفیت" نقش کلیدی دارد. این دیدگاه باعث میشود تیمها نه تنها مشکلات را پس از وقوع، بلکه پیش از آن شناسایی و کاهش دهند، و در نتیجه استحکام و کارایی فرایندهای توسعه و عملیات را ارتقا دهند.
شاید شما هم به دنبال راههایی هستید که بتوانید اصول آزمایشهای سمت راست (shift-right testing) را در شرکت خود پیادهسازی کنید. این رویکرد به معنای تمرکز بیشتر بر آزمایشها در محیطهای عملیاتی و پس از استقرار نرمافزار است، تا بتوان از بروز خطاهای غیرمنتظره در دنیای واقعی جلوگیری کرد. آرتور بوروف، متخصص در این حوزه، نمونههایی مانند مهندسی آشوب (chaos engineering)، نظارت مصنوعی (synthetic monitoring)، تست قراردادها، و سایر روشهای نوین را برای تقویت اطمینان و پایایی سیستمها ارائه میدهد.
در این مقاله، نگاهی عمیقتر به چگونگی بهرهمندی از این تکنیکها و نگرشها دارد تا بتوانید در مسیر بهبود فراگیر و مستمر کیفیت محصول و خدمات خود گام بردارید. پیادهسازی چنین استراتژیهایی نیازمند تغییر در فرهنگ سازمانی و تمرکز بر آزمایشهای پیشگیرانه است تا سیستمهای موثرتری بسازید که در برابر خطاها مقاومتر باشند.
#کیفیت_تضمین #DevOps #آزمایش_پیشرفته #امنیت_نرمافزار
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/eiFF4vI?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
How QA Mindset Improves DevOps Reliability
🟢 خلاصه مقاله:
وقتی صحبت از بهبود قابلیت اطمینان در سازمانهای توسعه نرمافزار و عملیاتهای فناوری اطلاعات میشود، نگرش کیفیت یا همان "ذهنیت تضمین کیفیت" نقش کلیدی دارد. این دیدگاه باعث میشود تیمها نه تنها مشکلات را پس از وقوع، بلکه پیش از آن شناسایی و کاهش دهند، و در نتیجه استحکام و کارایی فرایندهای توسعه و عملیات را ارتقا دهند.
شاید شما هم به دنبال راههایی هستید که بتوانید اصول آزمایشهای سمت راست (shift-right testing) را در شرکت خود پیادهسازی کنید. این رویکرد به معنای تمرکز بیشتر بر آزمایشها در محیطهای عملیاتی و پس از استقرار نرمافزار است، تا بتوان از بروز خطاهای غیرمنتظره در دنیای واقعی جلوگیری کرد. آرتور بوروف، متخصص در این حوزه، نمونههایی مانند مهندسی آشوب (chaos engineering)، نظارت مصنوعی (synthetic monitoring)، تست قراردادها، و سایر روشهای نوین را برای تقویت اطمینان و پایایی سیستمها ارائه میدهد.
در این مقاله، نگاهی عمیقتر به چگونگی بهرهمندی از این تکنیکها و نگرشها دارد تا بتوانید در مسیر بهبود فراگیر و مستمر کیفیت محصول و خدمات خود گام بردارید. پیادهسازی چنین استراتژیهایی نیازمند تغییر در فرهنگ سازمانی و تمرکز بر آزمایشهای پیشگیرانه است تا سیستمهای موثرتری بسازید که در برابر خطاها مقاومتر باشند.
#کیفیت_تضمین #DevOps #آزمایش_پیشرفته #امنیت_نرمافزار
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/eiFF4vI?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
How QA Mindset Improves DevOps Reliability
DevOps teams obsess over velocity. But velocity without reliability is just organized chaos delivering faster failures. After observing…
🔵 عنوان مقاله
Cypress Dependencies Through A Docker Image
🟢 خلاصه مقاله:
برای بهبود سرعت فرآیندهای تست و توسعه، یکی از روشهای موثر استفاده از کش کردن وابستگیها در داخل یک تصویر داکر است. گلب بهموفوتوف در مقالهای جامع، راهنمای گام به گام ارائه میدهد که چگونه میتوان با ساختن یک تصویر داکر حاوی تمامی وابستگیهای لازم، فرآیند نصب و دانلود این فایلها را در زمان اجرای تستها کاهش داد. این نگرش، به ویژه برای تیمهایی که از Cypress در عملیاتهای Continuous Integration (CI) خود بهره میبرند، بسیار کاربردی است؛ زیرا باعث صرفهجویی قابل توجه در زمان و منابع میشود و کارایی کلی فرآیند آزمایش را افزایش میدهد.
در این مقاله، گلب جزئیات فنی لازم برای ساختن و بهکارگیری یک تصویر داکر مناسب با وابستگیهای مورد نیاز پروژه را شرح میدهد. او نکات کلیدی مربوط به کش کردن پوشههای مربوط به نصب و نصب مجدد بستهها، نحوه مدیریت نسخههای مختلف و بهروزرسانیهای آنها، و روش ادغام این روش در محیطهای CI را توضیح میدهد. هدف نهایی این است که با کاهش چشمگیر زمان مورد نیاز برای راهاندازی محیط، بتوانید تمرکز بیشتری بر توسعه و اصلاح خطاهای نرمافزاری داشته باشید.
در مجموع، مطالعه این راهنما به تیمهای توسعه و تست کمک میکند تا با بهرهگیری از تصاویر داکر بهینه، فرآیندهای خود را سریعتر، مطمئنتر و مقیاسپذیرتر کنند. این روش نه تنها کارایی آزمایشهای Cypress را افزایش میدهد بلکه باعث صرفهجویی در زمان و منابع میشود و فرآیندهای DevOps را روانتر میسازد.
#توسعه_سریع #Cypress #Docker #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/GSC45XC?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Cypress Dependencies Through A Docker Image
🟢 خلاصه مقاله:
برای بهبود سرعت فرآیندهای تست و توسعه، یکی از روشهای موثر استفاده از کش کردن وابستگیها در داخل یک تصویر داکر است. گلب بهموفوتوف در مقالهای جامع، راهنمای گام به گام ارائه میدهد که چگونه میتوان با ساختن یک تصویر داکر حاوی تمامی وابستگیهای لازم، فرآیند نصب و دانلود این فایلها را در زمان اجرای تستها کاهش داد. این نگرش، به ویژه برای تیمهایی که از Cypress در عملیاتهای Continuous Integration (CI) خود بهره میبرند، بسیار کاربردی است؛ زیرا باعث صرفهجویی قابل توجه در زمان و منابع میشود و کارایی کلی فرآیند آزمایش را افزایش میدهد.
در این مقاله، گلب جزئیات فنی لازم برای ساختن و بهکارگیری یک تصویر داکر مناسب با وابستگیهای مورد نیاز پروژه را شرح میدهد. او نکات کلیدی مربوط به کش کردن پوشههای مربوط به نصب و نصب مجدد بستهها، نحوه مدیریت نسخههای مختلف و بهروزرسانیهای آنها، و روش ادغام این روش در محیطهای CI را توضیح میدهد. هدف نهایی این است که با کاهش چشمگیر زمان مورد نیاز برای راهاندازی محیط، بتوانید تمرکز بیشتری بر توسعه و اصلاح خطاهای نرمافزاری داشته باشید.
در مجموع، مطالعه این راهنما به تیمهای توسعه و تست کمک میکند تا با بهرهگیری از تصاویر داکر بهینه، فرآیندهای خود را سریعتر، مطمئنتر و مقیاسپذیرتر کنند. این روش نه تنها کارایی آزمایشهای Cypress را افزایش میدهد بلکه باعث صرفهجویی در زمان و منابع میشود و فرآیندهای DevOps را روانتر میسازد.
#توسعه_سریع #Cypress #Docker #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/GSC45XC?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Better world by better software
Cypress Dependencies Through A Docker Image
If you are testing a website, the DEV dependencies do not change very often. You might bump Cypress version once in a while, add or upgrade a Cypress plugin, but in general the Node dependencies are c