Software Engineer Labdon
581 subscribers
42 photos
3 videos
2 files
709 links
👑 Software Labdon

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

ادمین:
@mrbardia72
Download Telegram
🔵 عنوان مقاله
Beyond the Test Pyramid: Building New Monuments for Testing

🟢 خلاصه مقاله:
خوانش تازه‌ای از مدل کلاسیک test pyramid ارائه می‌شود: Juan Rada می‌گوید تکیه افراطی بر لایه‌های پایین (مثل unit tests) همیشه به‌صرفه نیست، چون در سیستم‌های توزیع‌شده نیاز به mocking زیاد، شکنندگی و هزینه نگه‌داری بالا ایجاد می‌کند و اعتماد کاذب می‌دهد. او پیشنهاد می‌کند به‌جای قالب ثابت، پرتفوی آزمون بر اساس ریسک و زمینه تیم چیده شود: تمرکز بیشتر بر integration tests معنادار، چند E2E هدفمند و سریع، و contract testing برای محافظت از مرز سرویس‌ها. این رویکرد با observability، tracing، health checks، و به‌کارگیری feature flags و canary releases برای اعتبارسنجی امن در محیط واقعی تکمیل می‌شود. هدف کنار گذاشتن unit tests نیست، بلکه اندازه‌کردن درست آن‌ها و ساختن «monuments» متناسب با معماری و اهداف است تا تعادل بهینه‌ای میان هزینه، سرعت و ریسک ایجاد شود.

#Testing #TestPyramid #SoftwareQuality #RiskBasedTesting #IntegrationTesting #E2E #QualityEngineering

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/3i5XRwi?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
"Shift Right" Testing, Done Right

🟢 خلاصه مقاله:
تست شیفت-رایت یعنی ادامه‌دادن اعتبارسنجی و پایش نرم‌افزار پس از انتشار و یادگیری از رفتار واقعی کاربران در محیط Production. Arik Aharoni توصیه‌هایی در سطح بالا ارائه می‌دهد: تعریف SLO و بودجه خطا، سرمایه‌گذاری در Observability، تحویل تدریجی با Feature Flags و Canary Release، خودکارسازی انتشار و Rollback، توجه به حریم خصوصی و امنیت، شروع تدریجی در سناریوهای کم‌ریسک، و همکاری میان Dev، QA، Ops، SRE و Product. دستاوردها شامل بازخورد سریع‌تر و واقعی‌تر، شناسایی مشکلاتی که قبل از انتشار دیده نمی‌شوند، بهبود قابلیت اتکا و تاب‌آوری، و کاهش MTTR است. شیفت-رایت جایگزین شیفت-لفت نیست، بلکه مکمل آن است و نیازمند ریل‌گذاری‌های ایمن مانند کنترل دسترسی، محدودکردن شعاع ریسک و برنامه‌های Rollback روشن است.

#ShiftRightTesting #Observability #DevOps #SRE #ProgressiveDelivery #FeatureFlags #CanaryRelease #SoftwareQuality

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


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
The Day I Became an AI "Babysitter" (And Why I'm Not Ashamed of It)

🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله از Santhosh Siddegowda نشان می‌دهد به‌کارگیری AI در تست به‌جای جایگزینی کامل، به معنای «نظارت هوشمندانه» است. او توضیح می‌دهد چگونه کیس‌های کلاسیک QA به جریان‌های AI-assisted تبدیل می‌شوند: بازنویسی بر پایه قصد کاربر و پرامپت، تعریف گاردریل‌ها و اوراکل‌های تست، و افزودن بازبینی Human-in-the-Loop برای مهار ناپایداری و خطاهای مدل. نویسنده بر عملیات‌پذیری تأکید می‌کند—نسخه‌بندی پرامپت‌ها، لاگ‌برداری و ارزیابی مداوم کیفیت—و نتیجه می‌گیرد که هرچند AI سرعت و پوشش تست را افزایش می‌دهد، موفقیت به سنجش‌پذیری، محرمانگی داده، معیارهای پذیرش روشن و نقش فعال انسان وابسته است. جمع‌بندی او: با موارد مناسب شروع کنید، گاردریل و اوراکل شفاف بسازید، اثر را اندازه‌گیری کنید و قضاوت انسانی را در مرکز نگه دارید؛ «AI babysitting» رویکردی مسئولانه برای قابل‌اعتماد کردن AI در QA است.

#AIinTesting #QA #TestAutomation #LLM #HumanInTheLoop #PromptEngineering #SoftwareQuality

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


👑 @software_Labdon