Software Engineer Labdon
693 subscribers
48 photos
5 videos
6 files
1K links
👑 Software Labdon

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

ادمین:
@mrbardia72
Download Telegram
🔵 عنوان مقاله
Debugging "No Tests Found" Errors in Playwright: A Comprehensive Guide

🟢 خلاصه مقاله:
راهنمای Marius Besel نشان می‌دهد که خطای “No Tests Found” در Playwright معمولاً به دلیل کشف‌نشدن فایل‌های تست یا حذف‌شدن آن‌ها توسط الگوها و فیلترها رخ می‌دهد. او تأکید می‌کند ابتدا نام‌گذاری و محل فایل‌ها را بررسی کنید: Playwright به‌طور پیش‌فرض در testDir (مثلاً tests) به‌دنبال *.spec.* یا *.test.* می‌گردد و هر تغییری در testMatch/testIgnore یا اجرای دستور در مسیر اشتباه می‌تواند کشف را از کار بیندازد. سپس فیلترها و پروژه‌ها را چک کنید: پارامترهایی مثل --grep، --grep-invert، --project یا دادن مسیری که تستی در آن نیست، ممکن است همه چیز را حذف کند؛ استفاده از --list کمک می‌کند بفهمید دقیقاً چه تست‌هایی شناسایی می‌شوند. در ساختارهای monorepo، چندین فایل playwright.config و اسکریپت‌های workspace می‌توانند Playwright را به دایرکتوری‌های نادرست ببرند.

برای TypeScript، مشکلات outDir، تفاوت ESM/CJS، و تنظیمات include/exclude در tsconfig می‌تواند مانع کشف تست‌ها شود؛ هم‌تراز کردن testDir با tsconfig، پرهیز از تزاحم فرایندهای جداگانه ترنسپایل، و یکنواخت‌کردن تنظیمات ماژول معمولاً مشکل را حل می‌کند. تفاوت محیط‌ها نیز مهم است: حساسیت به حروف در Linux، مسیرها و متغیرهای محیطی در CI، و ناهمخوانی نسخه‌ها می‌توانند باعث بروز خطا شوند. جمع‌بندی او یک چک‌لیست عملی است: نام‌گذاری/محل فایل‌ها، تنظیمات testDir/testMatch/testIgnore، فیلترها و پروژه‌ها، تنظیمات TypeScript/ماژول، و یکسان‌سازی محیط محلی و CI—با این مراحل، پیام “No Tests Found” به‌سادگی برطرف می‌شود.

#Playwright #Testing #Debugging #JavaScript #TypeScript #E2E #CI #TestAutomation

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/irqt94X?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Leveraging Copilot to rapidly refactor test automation

🟢 خلاصه مقاله:
خلاصه‌ای از دیدگاه Maxwell Nyamunda: با تکیه بر GitHub Copilot می‌توان بازآرایی (Refactor) تست‌های خودکار را سریع‌تر و ایمن‌تر انجام داد. Copilot در حذف تکرار، استانداردسازی نام‌گذاری، تبدیل تست‌ها به قالب Arrange‑Act‑Assert، جایگزینی sleep با explicit wait، بهبود assertها و پارامتری‌سازی تست‌ها کمک می‌کند. برای مهاجرت‌های بزرگ‌تر—مثلاً از Selenium + TestNG به Playwright، Cypress یا Jest—می‌تواند نگهدارنده‌ها و locatorها را ترجمه کند، Page Object Model را بازسازی یا الگوی Screenplay را پیشنهاد دهد، و با mock/stub و fixtureها داده‌ی تست را سامان دهد. همچنین در تولید نام‌های توصیفی تست، سناریوهای BDD/Gherkin، پیام‌های commit و توضیحات PR و چک‌لیست‌های CI مفید است. کلید موفقیت، دادن زمینه و قیود روشن در promptها، درخواست تغییرات کوچک و قابل بازبینی، و راستی‌آزمایی مداوم در لوکال و CI است—همراه با رعایت حریم خصوصی و مرور انسانی برای تصمیم‌های حساس.

#GitHubCopilot #TestAutomation #Refactoring #QA #SDET #Playwright #Cypress

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


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
WOW. Playwright is significantly better than Selenium

🟢 خلاصه مقاله:
این روزها بسیاری از تسترها می‌گویند Playwright نسبت به Selenium برتری چشمگیری دارد و بحث‌های Reddit نیز با تجربه‌های واقعیِ مهاجرت این موضوع را تأیید می‌کند. مهم‌ترین مزیت‌ها: کاهش چشمگیر فلِیکی به‌خاطر auto-waiting و زمان‌بندی هوشمند، API مدرن و سازگار در مرورگرهای مختلف، و ابزارهای یکپارچه مثل test runner، اجرای موازی، tracing، و ضبط ویدئو/اسکرین‌شات که دیباگ را ساده و چرخه بازخورد در CI/CD را کوتاه می‌کنند. بسیاری گزارش داده‌اند که با Playwright کد کمتر، پایداری بیشتر و پوشش cross-browser روان‌تری دارند. با این حال، در کنار این مزایا به بلوغ و اکوسیستم گسترده Selenium هم اشاره می‌شود؛ انتخاب نهایی به نیازها و زمینه پروژه وابسته است، اما برای تیم‌هایی که سرعت، پایداری و تجربه توسعه‌دهنده را در اولویت می‌گذارند، Playwright گزینه برتر جلوه می‌کند.

#Playwright #Selenium #TestAutomation #WebTesting #QA #E2E #CI_CD #Reddit

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/Dwk29o1?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Playwright Selectors That Don't Flake — 7 Rules

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ی Roshan Manjushree Adhikari راه‌های کاهش flakiness ناشی از selectorها در Playwright را توضیح می‌دهد و تأکید می‌کند که به‌جای اتکا به retry، باید سراغ selectorهای پایدار و استفاده‌ی درست از Locator API و auto-waiting رفت. او هفت قاعده‌ی کاربردی پیشنهاد می‌کند: تکیه بر locatorهای معنایی مثل getByRole/getByLabel/getByText؛ استفاده از data-testid به‌جای کلاس‌ها/IDهای پویا؛ پرهیز از selectorهای موقعیتی مثل nth-child و محدود کردن دامنه‌ی جست‌وجو؛ بهره‌گیری از locator() و expect() با انتظارهای درون‌ساخت به‌جای sleep؛ همگام‌سازی با وضعیت واقعی UI و انجام اکشن‌های کاربرمحور؛ نزدیک‌کردن selectorها به نشانه‌گذاری دسترس‌پذیر و تمرکز آن‌ها در لایه‌ی مشترک؛ و رصد و رفع ریشه‌ای تست‌های flaky به‌جای retry سراسری. این توصیه‌ها در سایر test frameworks نیز کارآمد هستند.

#Playwright #TestAutomation #Selectors #FlakyTests #E2E #QA #Testing

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


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
This one feature from Cypress I didn't know I needed

🟢 خلاصه مقاله:
کنیت Bati تجربه‌ی مهاجرت یک مجموعه تست انتها‌به‌انتها از Cypress به Playwright را روایت می‌کند و نشان می‌دهد تفاوت‌های کوچک چقدر در کار روزمره اثر دارند. مهم‌ترین غافلگیری او فقدان همان قابلیت «گزارش فرمان‌ها با عکس‌های لحظه‌ای DOM و زمان‌گردانی» در Cypress بود؛ قابلیتی که عیب‌یابی ناپایداری و اشکالات انتخاب‌گرها را بسیار سریع می‌کرد.

در Playwright او با فعال‌کردن Trace Viewer، استفاده هدفمند از trace در CI، تکیه بر auto-waiting و assertionهای دقیق‌تر، و افزودن خروجی‌های کمکی (لاگ شبکه، اسکرین‌شات‌های هدفمند) بیشترِ آن بازخورد را جبران کرد. با استاندارد کردن test idها و کمی بازطراحی تست‌ها برای حذف فرض‌های زمانی، جریان کاری جدید شکل گرفت و در نهایت با سرعت اجرای بالاتر به پایداری مشابه رسیدند.

جمع‌بندی: هیچ‌کدام بر دیگری مطلقاً برتری ندارند؛ اما ارگونومی ابزار سرعت تیم را می‌سازد. در مهاجرت، زمان بگذارید تا چرخه‌های بازخورد محبوب‌تان را بازسازی کنید و جاهایی که همتای مستقیم ندارند، عادت‌های جدید بسازید. این‌گونه می‌توان مزایای Playwright را به‌دست آورد بدون از دست دادن تجربه توسعه‌دهنده‌ای که با Cypress داشتید.

#Cypress #Playwright #E2ETesting #TestAutomation #Migration #QA #JavaScript

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


👑 @software_Labdon
1
🔵 عنوان مقاله
AI + Chrome DevTools MCP: Trace, Analyse, Fix Performance

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله از Sławomir Radzymiński نشان می‌دهد چگونه می‌توان با تکیه بر AI و Chrome DevTools MCP مسیر «ردیابی، تحلیل و رفع» مشکلات کارایی وب را کوتاه کرد. نویسنده ابتدا کارکرد Chrome DevTools MCP را برای دسترسی به داده‌های کم‌سطح مرورگر و تبدیل آن‌ها به راهنمای عملی توضیح می‌دهد، سپس آن را با Playwright MCP مقایسه می‌کند: اولی برای تشخیص عمیق و لحظه‌ای در خود مرورگر مناسب است، دومی برای سناریوهای انتها‌به‌انتها، بازتولید پایدار و پایش در CI. جمع‌بندی مقاله راهنمایی می‌کند که چه زمانی از هرکدام استفاده کنید و چگونه با ترکیب آن‌ها، مشکل را بازتولید، ریشه‌یابی، اصلاح و در نهایت به‌صورت خودکار تأیید کنید.

#WebPerformance #ChromeDevTools #MCP #Playwright #AIForDevelopers #Tracing #PerformanceTesting

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/BXEl5JE?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Playwright Agentic Coding Tips

🟢 خلاصه مقاله:
با نگاهی عمل‌گرایانه، این مقاله نشان می‌دهد چگونه می‌توان با رویکرد agentic از AI برای نوشتن تست‌های Playwright استفاده کرد: ابتدا برنامه‌ریزی و خردکردن سناریوها، سپس حلقه‌ای از تولید تغییرات کوچک، اجرای تست، مشاهده خطا و بازبینی. برای موفقیت، باید کانتکست کافی به مدل بدهیم (Playwright config، الگوهای کدنویسی TypeScript/JavaScript، مسیرهای اپ، نقش‌ها، test-idها، و استراتژی لاگین)، و آن را به استفاده از locatorهای پایدار مثل getByRole و getByTestId هدایت کنیم.
این راهنما بر قابلیت اطمینان تاکید دارد: انتظارهای مبتنی بر locator به جای sleep، شبیه‌سازی شبکه یا routeها در صورت نیاز، کنترل زمان، داده‌سازی و تمیزکاری ایزوله با fixtures، و استخراج helperهای تکرارشونده. در CI، گردآوری trace، ویدیو و اسکرین‌شات، کنترل parallelism/sharding، استفاده محدود از retry، پین‌کردن نسخه‌ها، و ایمن‌سازی secrets توصیه شده است.
برای ساختار کد، از Page Object/Screen Object به‌صورت منعطف استفاده کنید، نام‌گذاری و مستندسازی شفاف داشته باشید، و ترکیبی از component test و end-to-end برای پوشش متوازن بسازید. الگوهای پرامپت شامل few-shotهای خوب و بد، بازیابی اسناد مرتبط، و واداشتن مدل به توضیح فرضیه‌های flakiness و توجیه انتخاب locatorهاست. در نهایت، human-in-the-loop، بازبینی کد و هدف‌گذاری پوشش، کلید حفظ کیفیت و نگه‌داشت هستند.
#Playwright #AgenticCoding #TestAutomation #EndToEndTesting #AI #LLM #QualityEngineering

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


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
How Playwright Runs Workers and Test Fixtures (Parallel vs Serial vs Default)!

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله از Thananjayan Rajasekaran به‌صورت عملی نشان می‌دهد Playwright Test چگونه workers و test fixtures را مدیریت می‌کند و تفاوت حالت‌های default، parallel و serial چیست. ابتدا توضیح می‌دهد که به‌طور پیش‌فرض فایل‌های تست روی چند worker به‌صورت موازی اجرا می‌شوند اما تست‌های داخل هر فایل به‌صورت ترتیبی اجرا می‌گردند؛ همچنین به تعامل retries، projects و گزینه‌هایی مانند --workers و sharding برای کنترل سرعت و پایداری اشاره می‌کند. سپس روش‌های افزایش همزمانی را بررسی می‌کند: فعال‌کردن fullyParallel در تنظیمات یا استفاده از test.describe.configure({ mode: 'parallel' }) برای موازی‌سازی بخشی از تست‌ها، همراه با هشدار درباره ریسک‌های وضعیت مشترک و flaky شدن. در بخش serial، با test.describe.serial یا تنظیم mode: 'serial' می‌توان اجرای ترتیبی و توقف زنجیره پس از شکست را تضمین کرد؛ راهکاری که برای گردش‌کارهای وابسته یا منابع غیرقابل‌اشتراک میان workers مفید است، هرچند توصیه می‌شود فقط در صورت نیاز استفاده شود. بخش مهم دیگر به fixtures می‌پردازد: تفاوت بین per-test و worker-scoped و تأثیر مستقیم آن‌ها بر موازی‌سازی؛ اینکه worker-scoped بین workers به‌اشتراک گذاشته نمی‌شود و ممکن است چند نمونه مستقل از یک منبع ایجاد شود. مقاله با نمونه‌کدهای روشن برای تنظیم workers، فعال‌سازی fullyParallel، علامت‌گذاری suiteها به‌صورت serial یا parallel و ترکیب آن‌ها با projects و retries، یک الگوی ذهنی شفاف برای انتخاب بهینه بین default، parallel و serial ارائه می‌دهد تا هم سرعت اجرا بالا برود و هم پایداری CI حفظ شود.

#Playwright #Testing #E2E #ParallelTesting #TestAutomation #JavaScript #Fixtures #CI

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/93wY1jL?m=web


👑 @software_Labdon
1
🔵 عنوان مقاله
10 Tips for Writing Playwright Tests with Cursor

🟢 خلاصه مقاله:
**این مقاله با عنوان «10 Tips for Writing Playwright Tests with Cursor» نشان می‌دهد چگونه یک IDE هوشمند مثل Cursor می‌تواند نوشتن و نگه‌داری تست‌های Playwright را سریع‌تر و قابل‌اعتمادتر کند. Filip Hric با مثال‌های عملی توضیح می‌دهد Cursor در کجاها کمک می‌کند—از ساخت اسکلت تست و پیشنهاد selector و assertion تا توضیح خطاها و پیشنهاد refactor—و تأکید می‌کند که قضاوت انسانی همچنان ضروری است.
لبّ توصیه‌ها بر اصولی است مثل استفاده از locatorهای پایدار، حذف timeoutهای دلخواه با انتظارهای مبتنی بر locator، سازمان‌دهی کد با fixture و الگوهای صفحه، تکیه بر trace و screenshot و network interception برای دیباگ، و پیکربندی parallelism، retry و CI برای پایداری. نقش Cursor سرعت‌دادن به هر گام است: تولید boilerplate، استخراج utilityها، بهبود خوانایی و ارائه توضیحات سریع هنگام خطا—البته با بازبینی دقیق توسط توسعه‌دهنده.
جمع‌بندی: ترکیب سرعت AI در Cursor با اصول درست تست‌نویسی و بازبینی انسانی، هم سرعت توسعه را بالا می‌برد و هم کیفیت و پایداری مجموعه تست‌های Playwright را بهبود می‌دهد.

#Playwright #Cursor #Testing #TestAutomation #EndToEndTesting #QA #AIIDE #JavaScript

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/hFD3dyh?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
2FA testing with Playwright and Mailosaur

🟢 خلاصه مقاله:
** تست 2FA در سناریوهای E2E چالش‌برانگیز است، چون مرحله تأیید خارج از UI انجام می‌شود و کدها زود منقضی می‌شوند. Filip Hric در یک راهنمای عملی نشان می‌دهد چگونه با ترکیب Playwright و Mailosaur می‌توان این جریان را به‌صورت قابل‌اعتماد خودکار کرد: Playwright ورود را انجام می‌دهد، مرحله 2FA را فعال می‌کند، Mailosaur ایمیل حاوی OTP را از یک inbox کنترل‌شده می‌گیرد، کد استخراج می‌شود و در UI وارد می‌گردد تا احراز هویت کامل تأیید شود. نکات کلیدی شامل جداسازی داده‌های تست با یک سرور/اینباکس اختصاصی در Mailosaur، مدیریت timeout و چند ایمیل، کاهش flaky بودن با انتظارها و assertionهای مناسب، و پاک‌سازی بین اجراهاست. همچنین بر امنیت و اجرا در CI، نگهداری کلیدها در متغیرهای محیطی، و پوشش سناریوهایی مانند کد منقضی، کد نادرست و ارسال مجدد تأکید می‌کند. نتیجه: با Playwright و Mailosaur می‌توان 2FA را بدون هک‌های شکننده و با اطمینان بالا در مسیرهای حیاتی احراز هویت تست کرد.

#Playwright #Mailosaur #2FA #تست_خودکار #تست_پایان_به_پایان #QA #OTP #امنیت_برنامه

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/xsedmVx?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
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
How Playwright Test Agents Are Changing the Game in E2E Automation

🟢 خلاصه مقاله:
در چند سال اخیر، تست‌های خودکار در زمینه توسعه نرم‌افزار رشد چشمگیری داشته‌اند، اما یکی از چالش‌های همیشگی، آسان‌تر کردن فرآیند تست در محیط‌های مختلف و کاهش نیاز به تنظیمات پیچیده بوده است. حال، به نظر می‌رسد که اژانت‌های تست در فریم‌ورک Playwright، با ارائه قابلیت‌های بومی، راه‌حلی نوآورانه برای این مشکل پیدا کرده‌اند. این ویژگی جدید، امکان مدیریت و اجرای تست‌ها در چندین محیط و دستگاه بدون نیاز به تنظیمات پیچیده را فراهم می‌کند و روند توسعه و آزمایش را بسیار ساده‌تر می‌نماید.

در این مقاله، کوستیانتین تل‌تَف، به بررسی جزئیات این فناوری جدید می‌پردازد و تاثیر آن بر فرآیندهای تست end-to-end (E2E) را توضیح می‌دهد. با ورود این اژانت‌ها، تیم‌های توسعه می‌توانند از مزایای بیشتری بهره‌مند شوند؛ از جمله صرفه‌جویی در زمان، افزایش دقت، و امکان آزمایش در محیط‌های مختلف به صورت همزمان. این تحولات به طور چشمگیری روند توسعه نرم‌افزار را تسهیل می‌کند و سطح اطمینان از کیفیت محصول نهایی را افزایش می‌دهد.

نکته جالب توجه این است که Playwright با این قابلیت‌ها، هم همگام با روندهای روز دنیا حرکت می‌کند و هم کاربردپذیری و انعطاف‌پذیری ابزارهای خود را ارتقا می‌دهد. به نظر می‌رسد آینده تست‌های خودکار، به سمت ساده‌تر و هوشمندتر شدن گام برمی‌دارد و اژانت‌های تست Playwright در این مسیر نقش مهمی ایفا می‌کنند.

#تست_خودکار #Playwright #توسعه_نرم‌افزار #اتوماسیون

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


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
How I automated the annoying part of my job with Goose and Playwright MCP

🟢 خلاصه مقاله:
در مقاله‌ای با عنوان «چگونه بخش خسته‌کننده کارم را با Goose و Playwright MCP خودکار کردم»، فیلیپ هریچ یک ایده جذاب و عملی برای بهبود فرآیندهای روزمره در کار تست نرم‌افزار ارائه می‌دهد. او توضیح می‌دهد که چگونه با بهره‌گیری از ابزارهای قدرتمند مانند Playwright MCP و Goose، می‌توان برخی وظایف تکراری و زمان‌بر را خودکار کرد و در نتیجه بهره‌وری تیم تست را افزایش داد.

فیلیپ هریچ در این مقاله به جزئیات نحوه پیاده‌سازی این راه‌حل‌ها می‌پردازد و نشان می‌دهد که چگونه این ابزارها می‌توانند کارهای یکنواخت و خسته‌کننده را ساده‌تر و سریع‌تر انجام دهند. او بر اهمیت کاهش خطای انسانی و زمان‌گیری موثر تأکید می‌کند و بیان می‌کند که استفاده از این فناوری‌ها جایگزین مناسبی برای انجام دستی وظایف روزانه است.

این روش‌های خودکارسازی نه تنها فرآیندهای آزمایش را بهبود می‌بخشد، بلکه امکان تمرکز بیشتر بر روی بهبود کیفیت و توسعه ویژگی‌های جدید را فراهم می‌آورد. بابه‌کارگیری ادواتی مانند Goose و Playwright MCP، تیم‌های تست می‌توانند سخت‌ترین کارهای تکراری را به راحتی مدیریت کنند و بهره‌وری کلی فعالیت‌های خود را بالاتر ببرند.

#خودکارسازی_تست #توسعه_نرم‌افزار #Playwright #Goose

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/kDGW1n4?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
How I Ran Cypress Page Objects Inside Playwright Without Rewriting a Single Line

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای توسعه وب، یکی از چالش‌های اصلی، انتقال پروژه‌ها و کدهای تست از یک ابزار به ابزار دیگر است. در حالت ایده‌آل، این فرآیند باید بدون صرف وقت و هزینه زیاد انجام شود تا تیم‌ها بتوانند به سرعت و بدون مشکلاتِ فنی اضافی، امکانات جدید را آزمایش کنند. در این زمینه، نویسنده و توسعه‌دهنده Aneeshia Sasidharan یک روش غیرمعمول و کارآمد برای استفاده مجدد از اشیاء صفحه‌ی Cypress در محیط Playwright ارائه کرده است، بدون اینکه نیاز به بازنویسی یک خط کد باشد.

در این مقاله، او روش‌های نوآورانه‌ای را برای ادغام دو فریمورک محبوب تست وب، به اشتراک گذاشته است. این روش کمک می‌کند تا تیم‌ها بتوانند با استفاده از ساختارهای موجود، فرآیند انتقال را سریع‌تر و کم‌هزینه‌تر انجام دهند، در حالی که کارایی و دقت تست‌ها حفظ می‌شود. از آنجایی که این استراتژی نیازمند تغییرات کم و بدون نیاز به بازنویسی کامل است، کاربرد آن برای پروژه‌های بزرگ و تیم‌هایی که بر زمان و منابع خود مقید هستند، بسیار مفید است.

در نهایت، این رویکرد نشان می‌دهد که نوآوری در فرآیندهای توسعه و آزمایش‌های نرم‌افزاری، می‌تواند به سادگی و با کم‌ترین دردسر ممکن، عملی شود. با بهره‌گیری از این تکنیک، توسعه‌دهندگان و مهندسان تست می‌توانند بهره‌وری خود را افزایش دهند و فرآیندهای آزمایش را به شکل مؤثرتری پیاده‌سازی کنند، بدون اینکه از ساختارهای قدیمی خود بیرون بیایند یا زمان زیادی صرف اضافه کردن کدهای جدید کنند.

#تست_وب #Playwright #Cypress #توسعه_نرم‌افزار

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/iKYs6OB?m=web


👑 @software_Labdon
👍1
🔵 عنوان مقاله
Building a Custom API Assertion Library on Top of Playwright

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای توسعه و تست برنامه‌های وب، آزمودن رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API) اهمیت زیادی دارد. یکی از روش‌های موثر برای اطمینان از صحت عملکرد APIها، استفاده از ابزارهای تست خودکار است. در این مسیر، Playwright یکی از ابزارهای قدرتمند و محبوب است که امکانات متنوعی برای تست صفحات وب و APIها در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد. اما برای افزایش کارایی و دقت نتایج تست‌ها، ساختن یک کتابخانه assertion سفارشی بر روی Playwright می‌تواند گام مؤثری باشد.

در این مقاله، گونا شپکار ره راهکارهایی را برای بهبود اعتبارسنجی‌های تست در Playwright ارائه می‌دهد. پیشنهاد می‌شود که با توسعه یک لایه assertion اختصاصی، نه تنها کنترل بیشتری بر نحوه ارزیابی پاسخ‌ها داشت، بلکه قابلیت‌های جدید و خاص خود را هم در فرآیند تست پیاده‌سازی کنید. علاوه بر این، بر بهره‌گیری از تست‌های داده‌محور (Data-Driven API Testing) تاکید می‌کند؛ روشی که در آن، تست‌ها بر اساس داده‌های مختلف در قالب فایل‌های JSON، CSV یا YAML اجرا می‌شوند تا تست‌های بیشتر و جامع‌تری داشته باشیم.

در مجموع، تمرکز بر توسعه ابزارهای سفارشی و استفاده از تست‌های مبتنی بر داده، می‌تواند میزان اعتمادپذیری و پوشش تست‌های API را به طور قابل توجهی افزایش دهد. این رویکردها به تیم‌های توسعه کمک می‌کند تا قبل از استقرار به صورت کامل، مشکلات احتمالی را زودتر شناسایی و برطرف کنند.

در نهایت، بهره‌گیری از این روش‌ها همچنین می‌تواند فرایند توسعه و تست را سریع‌تر و موثرتر سازد و تضمین کند که برنامه‌های وب شما در بهترین شرایط ممکن عمل کنند.

#تست_API #Playwright #تست_داده‌محور #توسعه_سفت

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/u0KCZNz?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
How to Build a Full API Automation Framework Inside Playwright (Enterprise-Level Design)

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیا امروز، توانایی آزمایش‌های API به شکل کارآمد و منسجم اهمیت بسیار زیادی دارد، به ویژه برای شرکت‌هایی که به دنبال تضمین کیفیت و استحکام محصولات خود هستند. در این راستا، ساختن یک فریم‌ورک کامل و قدرتمند برای اتوماسیون API داخل ابزار Playwright، می‌تواند نقش کلیدی ایفا کند. گونا شوید کارر، یکی از متخصصان در این حوزه، نکات عملی و کاربردی را ارائه می‌دهد که کمک می‌کند توسعه‌دهندگان بتوانند فریم‌ورکی منسجم، پایدار و در عین حال فوق‌العاده موثر بسازند.

در قدم اول، طراحی یک ساختار مدرن و مقیاس‌پذیر برای فریم‌ورک بسیار اهمیت دارد. این ساختار باید به گونه‌ای باشد که بتوان آن را به راحتی گسترش داد و به روز نگه داشت، بدون آنکه کیفیت یا کارایی آن کاهش یابد. گونا شوید بر اهمیت تفکیک واضح ماژول‌ها به بخش‌های مستقل تأکید می‌کند، تا هر قسمت وظیفه مشخص خود را داشته باشد و در صورت نیاز، به آسانی قابل اصلاح یا به‌روزرسانی باشد.

سپس، مبحث ثبات و پایداری فریم‌ورک مطرح می‌شود. برای رسیدن به این هدف، باید روش‌هایی اجرایی شد که خطاها و نتایج نادرست به حداقل برسد. اجرای تست‌های مداوم، نگهداری درست از داده‌ها و پیاده‌سازی راهکارهای مناسب برای مدیریت خطاها، از جمله مواردی است که در این راستا اهمیت دارد. گونا شوید پیشنهاد می‌دهد که از رویکردهای متنوع و چندلایه برای افزایش اعتمادپذیری سیستم استفاده شود، تا در مواجهه با تغییرات یا خطاهای پیش‌بینی نشده مشکلی رخ ندهد.

در نهایت، راهکارهای مؤثری برای تضمین اثربخشی و کارایی فریم‌ورک ارائه می‌دهد. این شامل پیاده‌سازی راهکارهای بهینه برای اجرای همزمان، مدیریت داده‌ها، و مستندسازی کامل پروژه است. همه این موارد در کنار هم، فریم‌ورکی قوی و قابل اطمینان را شکل می‌دهند که نه تنها در حال حاضر نیازهای تیم را برآورده می‌کند، بلکه قابلیت توسعه و بهبود در آینده را هم داراست.

در نتیجه، ساخت یک فریم‌ورک اتوماسیون API قدرتمند با استفاده از Playwright نیازمند طراحی دقیق، رعایت اصول پایداری و بهره‌گیری از بهترین روش‌ها است. نکاتی که گونا شوید ارائه می‌دهد، نقطه شروعی ایده‌آل برای هر تیم توسعه‌ای است که قصد دارد کیفیت کار خود را به سطح بالاتری ببرد و فرآیندهای تست خود را به صورت موثری مدیریت کند.

#اتوماسیون #API #Playwright #تست_نرم‌افزار

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/4gXRaeS?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
How to Verify Response Data in Playwright TypeScript

🟢 خلاصه مقاله:
در حوزه تست و ارزیابی برنامه‌های وب، اطمینان از صحت داده‌های پاسخ‌های سرور بسیار حائز اهمیت است. اگر شما از فریم‌ورک Playwright در محیط تائپ‌اسکریپت برای آزمایش‌های خود استفاده می‌کنید، روش‌های متنوعی برای بررسی داده‌های پاسخ وجود دارد که می‌تواند در بهبود کیفیت و دقت تست‌های شما بسیار مؤثر باشد. در این مقاله، به معرفی و بررسی این روش‌ها می‌پردازیم، بر اساس نکات ارائه‌شده توسط محمد فیصل خاطر، تا بتوانید به راحتی و با اطمینان کامل، پاسخ‌های دریافتی را ارزیابی کنید.

وقتی که در حال انجام تست‌های API هستید، نیاز دارید تا پاسخ‌های دریافت‌شده را به دقت مورد بررسی قرار دهید و اطمینان حاصل کنید که داده‌ها مطابق انتظار هستند. Playwright امکانات قدرتمندی برای خواندن و بررسی پاسخ‌های سرور فراهم کرده است، از جمله امکان ارزیابی محتوا، مقایسه داده‌ها و تایید ساختارهای داده. با استفاده از این ابزارها، می‌توانید خطاها و ناهماهنگی‌های احتمالی را قبل از انتشار و استفاده نهایی ردگیری کنید و از صحت و سلامت داده‌ها نگرانی نداشته باشید.

برای اطمینان بیشتر، بهتر است استراتژی‌هایی مانند بررسی کد وضعیت پاسخ، مقایسه محتوا با داده‌های مرجع، و تایید ساختار JSON و ساختارهای دیگر را در فرآیند تست خود لحاظ کنید. این اقدامات به شما کمک می‌کند تا از صحت پاسخ‌ها مطمئن شوید و در صورت بروز خطا، سریعاً اقدام اصلاحی را انجام دهید. در نهایت، استفاده از این روش‌های موثر در Playwright، روند تست‌های API شما را دقیق‌تر و قابل اعتمادتر خواهد کرد و منجر به ارائه خدمات بهتر و بدون نقص به کاربران می‌شود.

در مجموع، شناخت و کاربرد صحیح روش‌های بررسی پاسخ در Playwright، می‌تواند به عنوان یکی از کلیدهای موفقیت در فرآیند توسعه و تضمین کیفیت نرم‌افزار شما باشد. پس با بهره‌گیری از نکات ارزشمند محمد فیصل خاطر، گام بلندی در مسیر بهبود تست‌های خود بردارید و نتیجه‌ای بی‌نقص و قابل اعتماد ارائه کنید.

#تست_API #Playwright #توسعه_وب #کیفیت_برنامه

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/b7V4c3?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Building a Scalable Automation Framework with Playwright + TypeScript

🟢 خلاصه مقاله:
در ادامه مجموعه مقالات خود، رشِش یمول نکات مهمی را در مورد راه‌اندازی یک چارچوب آزمایش خودکار قابل گسترش با استفاده از Playwright به اشتراک گذاشته است. او در این مقاله، به اهمیت ساختن یک فریمورک منظم و کارآمد برای تست‌های خودکار اشاره می‌کند و راهکارهای عملی جهت پیاده‌سازی آن ارائه می‌دهد. هدف اصلی او این است که تیم توسعه بتواند به راحتی تست‌ها را مدیریت کند، توسعه دهد و در فرآیندهای توسعه نرم‌افزار، سرعت و دقت را افزایش دهد.

در دنیای توسعه نرم‌افزار، نیازمندی به آزمایش‌های خودکار با قابلیت توسعه‌پذیری روز به روز افزایش می‌یابد. Playwright به عنوان یکی از ابزارهای قدرتمند در این زمینه، امکانات بسیاری را برای ساخت فریمورک‌های تست مدرن و انعطاف‌پذیر فراهم می‌کند. در این مقاله، نکاتی کلیدی برای راه‌اندازی این نوع فریمورک با زبان تایپ‌اسکریپت ذکر شده است. این راهکارها به تیم‌های فنی کمک می‌کند تا فرآیندهای آزمایش را به شکل ساختاربندی شده و مقیاس‌پذیر پیاده‌سازی کنند و از تکرار بی‌هدف کد جلوگیری نمایند.

با رعایت نکاتی که رشِش یمول ارائه می‌دهد، شما قادر خواهید بود یک چارچوب آزمایش‌های خودکار توسعه دهید که نه تنها ساده و سریع است، بلکه در آینده نیز قابلیت گسترش و به‌روزرسانی آسان را دارد. این امر باعث می‌شود تا فرآیندهای تست در پروژه‌های بزرگ و حساس به دقت بیشتری انجام شده و کیفیت نهایی نرم‌افزار ارتقا یابد. در نتیجه، پیاده‌سازی این نوع فریمورک، نقش مهمی در بهبود بهره‌وری و کاهش خطاهای انسانی در فرآیند توسعه دارد.

#تست_خودکار #Playwright #توسعه_نرم‌افزار #کدبندی

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/r5RZgXG?m=web


👑 @software_Labdon