🔵 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

🔵 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

🔵 عنوان مقاله
"Why didn't testing find this issue?" Because you desire something that doesn't exist!

🟢 خلاصه مقاله:
وقتی خطایی به تولید می‌رسد، پرسش تکراری این است: «چرا تست‌ها این مشکل را پیدا نکردند؟» Maaike Brinkhof می‌گوید ریشه‌ی این پرسش اشتباه است، چون چنین قطعیتی از تست انتظار داریم که اصلاً وجود ندارد. تست فقط می‌تواند اعتماد را افزایش دهد و ریسک‌ها را آشکار کند؛ هرگز نمی‌تواند نبودِ باگ را ثابت کند.

به‌جای سرزنش «تست»، بحث را به مسئولیت جمعی و یادگیری سیستمی تغییر دهیم: «چطور فرایند، فرض‌ها و طراحی ما اجازه‌ی فرار این باگ را داده‌اند؟» عوامل رایج شامل ابهام در نیازها، تفاوت محیط‌ها با تولید، داده‌ی ناکافی، مشاهده‌پذیری ضعیف، یا مصالحه‌های زمان‌بندی است. مجموعه تست‌ها فقط نمونه‌ای از واقعیت‌اند، نه تمام آن.

راه‌حل، مدیریت ریسک و بهبود چرخه‌های بازخورد است: تقویت logging و telemetry، استفاده از feature flag و انتشار تدریجی، بهبود تست‌های قرارداد و سفرهای حیاتی کاربر، و سرمایه‌گذاری روی تست اکتشافی برای کشف ناشناخته‌ها. با postmortem بدون سرزنش بپرسیم: ریسک را درست فهمیدیم؟ نظارت ما برای کشف سریع و محدودکردن دامنه مشکل کافی بود؟ داده و محیط مناسب داشتیم؟ آیا pairing، بازبینی یا risk storming می‌توانست زودتر هشدار بدهد؟

جمع‌بندی: تست تضمین نیست؛ ابزاری برای آشکارسازی و مدیریت ریسک است. به‌جای انتظار قطعیت، روی کشف سریع‌تر، عرضه‌های ایمن‌تر و تصمیم‌های هوشمندانه درباره محل سرمایه‌گذاری تمرکز کنیم.

#SoftwareTesting #QualityEngineering #BlamelessPostmortem #RiskBasedTesting #Testability #Observability #DevOps #Agile

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/7DobXrn?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon