🔵 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…