🔵 عنوان مقاله
Software Testing with AI And AI Agents

🟢 خلاصه مقاله:
**این ارائه یک دمو یک‌ساعته و کاربردی از سوی Karthik K.K. است که نشان می‌دهد چگونه می‌توان AI و AI Agents را در مراحل مختلف تست نرم‌افزار به‌کار گرفت. تمرکز اصلی بر سرعت‌بخشیدن به تولید تست، افزایش پوشش، کاهش نگه‌داری، و استفاده از عامل‌های هوشمند برای تست اکتشافی و UI است. همچنین به تولید داده‌های تست، ایجاد سناریوهای مرزی و منفی، پایدارسازی تست‌ها هنگام تغییرات UI/API، رفع خطا و مدیریت flaky tests در CI/CD می‌پردازد. نکات کلیدی شامل مهار خروجی‌ها با ساختاردهی و گاردریل‌ها، انتخاب مدل با توجه به هزینه و تأخیر، ملاحظات حریم خصوصی، و ارزیابی و اعتمادسازی با داده‌های معیار است. نتیجه، نقشه‌راهی عملی برای تقویت فرآیندهای موجود تست توسط AI—بدون جایگزین‌کردن آن‌ها—و حفظ کیفیت و کنترل است.

#SoftwareTesting #AIinTesting #AIAgents #QualityEngineering #TestAutomation #LLM #CICD

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

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
How We Utilize AI Agents in Our Testing and Quality Processes

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله با روایت Utku Kılınçcı چهار کاربرد عملی از به‌کارگیری AI agents در تست و تضمین کیفیت را توضیح می‌دهد: ۱) تبدیل نیازمندی‌ها به تست‌های قابل اجرا و به‌روزرسانی مداوم سبد تست با تغییرات مشخصات، ۲) نقش همکار اکتشافی برای کشف سناریوهای مرزی، ثبت شواهد و بازتولید مشکل، ۳) تحلیل و اولویت‌بندی باگ‌ها از طریق خلاصه‌سازی لاگ‌ها، خوشه‌بندی خطاها و ارائه سرنخ‌های ریشه‌یابی، و ۴) بهبود پایداری رگرسیون و درگاه‌های کیفی CI با شناسایی تست‌های flaky، پیشنهاد خوددرمانی و بهینه‌سازی پایپ‌لاین. در همه موارد، نظارت انسانی، رعایت حریم داده و سنجش نتایج (پوشش، MTTR، روند flakiness و زمان چرخه) ضروری است. نتیجه: پذیرش تدریجی AI agents روی مسائل واقعی، سرعت، پایداری و پوشش تست را به‌طور ملموس افزایش می‌دهد بی‌آنکه مالکیت کیفیت را تضعیف کند.

#SoftwareTesting #AIagents #QualityAssurance #TestAutomation #BugTriage #ContinuousIntegration #SoftwareQuality #DevOps

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/qRpZzn9?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Chrome DevTools MCP: Automated Test, Debug and Performance Analysis with AI

🟢 خلاصه مقاله:
Chrome DevTools MCP که توسط Google عرضه شده، امکان می‌دهد AI agents کارهای رایج DevTools مثل اجرای تست، دیباگ و تحلیل عملکرد را به‌صورت خودکار انجام دهند. این ابزار با دسترسی به لاگ‌ها، شبکه، DOM و خطاها در زمان اجرا، به عامل اجازه می‌دهد سناریوهای تست را اجرا کند، مشکلات را ردیابی و اصلاح کند و دوباره تست‌ها را اجرا کند تا تغییرات را تأیید کند. ویدیوی ۱۸ دقیقه‌ای Karthik K.K. نشان می‌دهد چگونه یک عامل با استفاده از Chrome DevTools MCP می‌تواند یک تست ناکام را عیب‌یابی کند، از جزئیات کنسول و شبکه کمک بگیرد، Breakpoint بگذارد و به‌صورت تکرارشونده مشکل را حل کند. نتیجه برای تیم‌ها، چرخه بازخورد سریع‌تر، کاهش تست‌های شکننده و کشف زودهنگام مسائل عملکردی است، در حالی‌که بازبینی انسانی همچنان نقش اصلی دارد.

#ChromeDevTools #MCP #AIAgents #TestAutomation #Debugging #WebPerformance #DevTools #Google

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

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon