Software Engineer Labdon
614 subscribers
43 photos
4 videos
2 files
782 links
👑 Software Labdon

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

ادمین:
@mrbardia72
Download Telegram
🔵 عنوان مقاله
Determinism is Overrated

🟢 خلاصه مقاله:
Determinism is Overrated یادآور می‌شود که توسعه و آزمون اپلیکیشن‌های AI با نرم‌افزارهای سنتی فرق دارد، چون خروجی‌ها ذاتاً غیردترمینستیک‌اند. به‌جای تکیه بر تطابق دقیق رشته‌ای، باید کیفیت را در سطح توزیع نتایج سنجید: تعریف بازه‌های پذیرش، روبریک‌ها و امتیازدهی سازگار با هدف کاربر، و آزمون‌های سناریومحور. Jarad DeLorenzo پیشنهاد می‌کند در کنار تست‌های کاملاً دترمینستیک برای منطق اطراف مدل، از ابزارهای بازتولیدپذیری (نسخه‌بندی داده/پرومپت/مدل، ثبت seed و پارامترها) و ارزیابی احتمالاتی (آستانه‌های شباهت، top-k، چند seed) استفاده شود. در استقرار نیز A/B testing، canary، گاردریل‌ها، fallback و observability برای هزینه، تأخیر، درستی و ایمنی لازم است. پیام اصلی: به‌جای اجبار به خروجی‌های یکسان، برای نتایج قابل اتکا در دل تغییرپذیری طراحی کنید.

#AI #LLM #NonDeterminism #Testing #Evaluation #MLOps #AIBestPractices #SoftwareEngineering

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/sfc6P6g?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
Every Bug Deserves a Test Case

🟢 خلاصه مقاله:
ایده اصلی این است که هر باگ پس از برطرف‌شدن باید با یک تست اختصاصی پوشش داده شود. به‌گفته‌ی Kevin Konda، برای هر باگ ابتدا یک تست بازتولیدکننده بنویسید، شکست آن را ببینید، مشکل را رفع کنید و سپس همان تستِ سبز را در مجموعه‌ی رگرسیون نگه دارید. این کار از بازگشت خطاها جلوگیری می‌کند، دانشِ لبه‌های پنهان را حفظ می‌کند، ریسکی‌بودن تغییرات را کاهش می‌دهد و به بهبود طراحی کمک می‌کند. با نام‌گذاری شفاف، پیوند به شناسه‌ی Issue، کوچک‌وساده نگه‌داشتن تست‌ها و تفکیک اجرای سریع و شبانه، می‌توان هزینه‌ی زمان و ناپایداری را کنترل کرد. در نهایت، «هر باگ یک تست» یک انضباط فرهنگی است: اشتباهات گذشته را به ریل‌های محافظ آینده تبدیل کنید.

#SoftwareTesting #RegressionTesting #QualityEngineering #TDD #BugFixing #TestCoverage #CI #EngineeringCulture

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/Kvqi6KW?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
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
🔵 عنوان مقاله
Analysing ClickFix: 3 Reasons Why Copy/Paste Attacks Are Driving Security Breaches (7 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
حملات ClickFix با سوءاستفاده از تعامل‌های عادی مرورگر، کاربر را با یک CAPTCHA جعلی فریب می‌دهند تا متنی را کپی کرده و در ترمینال یا Command Prompt دستگاه خود Paste کند؛ دستوری که سپس محلی اجرا می‌شود و بسیاری از کنترل‌های سنتی را دور می‌زند. این کمپین‌ها عمدتاً از طریق SEO poisoning و malvertising پخش می‌شوند، نه ایمیل، و با صفحات ظاهراً معتبر کاربر را به انجام مراحل ترغیب می‌کنند.

موفقیت این حملات بر سه ضعف اصلی تکیه دارد: ۱) آگاهی ناکافی کاربران؛ آموزش‌ها معمولاً درباره لینک و فایل آلوده است، نه خطرات Copy/Paste از مرورگر به شِل. ۲) گریز از شناسایی؛ چون تحویل از مسیر ایمیل نیست و «Payload» یک متن به‌شدت مبهم‌سازی‌شده است که با Clipboard جابه‌جا می‌شود، دروازه‌های ایمیلی و بسیاری از Web Proxyها کارایی کمی دارند. ۳) محدودیت‌های EDR؛ اجرای فرمان‌های مخرب توسط مفسرهای معتبر و در زمینه کاربر مورداعتماد، آن هم کوتاه‌عمر و مبهم‌سازی‌شده، دید و تله‌متری دفاع‌های نقطه پایانی را کاهش می‌دهد.

نتیجه اینکه کپی/پیست نیز باید به‌عنوان یک کانال غیرقابل‌اعتماد دیده شود. کاهش ریسک مستلزم آموزش بهتر کاربران درباره تهدیدهای Copy/Paste، سخت‌گیری روی سیاست‌های اجرای شِل/اسکریپت و پایش الگوهای مشکوک Clipboard-to-Shell است، در کنار اقداماتی برای کاهش مواجهه با SEO poisoning و malvertising.

#ClickFix #CopyPasteAttack #SocialEngineering #SEOpoisoning #Malvertising #EDR #CyberSecurity #AwarenessTraining

🟣لینک مقاله:
https://thehackernews.com/2025/10/analysing-clickfix-3-reasons-why.html?utm_source=tldrinfosec


👑 @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