🔵 عنوان مقاله
I think, therefore I test: the importance of thinking for testers

🟢 خلاصه مقاله:
آزمون‌گری پیش از هر چیز یک فعالیت فکری است؛ ابزار و اتوماسیون فقط آن را تقویت می‌کنند. Ady Stokes توضیح می‌دهد چرا اندیشیدن برای انتخاب چی/چرا/چه‌وقتِ آزمون حیاتی است و چند ذهنیت کلیدی معرفی می‌کند: کنجکاوی و پرسشگری، تفکر انتقادی و شکاکیت سازنده، نگاه مبتنی بر ریسک، سیستم‌نگری و مدل‌سازی، و همدلی با کاربر. او بر ترکیب هدفمندِ آزمون اکتشافی با اتوماسیون، بازشناسی سوگیری‌ها، و ارتباط مؤثر با تیم برای تصمیم‌گیری بهتر تأکید می‌کند. جمع‌بندی: آزمون‌گری اجرای گام‌ها نیست؛ مهارتِ اندیشیدن، یادگیری و آشکار کردن ریسک است.

#SoftwareTesting #QualityAssurance #TestMindset #CriticalThinking #ExploratoryTesting #RiskBasedTesting #SystemsThinking

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/5QQO8RK?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Make Selenium Test Smarter with AI — Local/Cloud LLMs

🟢 خلاصه مقاله:
این ویدئوی کوتاه از Karthik K.K. نشان می‌دهد چگونه می‌توان با ترکیب Selenium و AI (به‌ویژه LLMs)، فرایند تست خودکار را هوشمندتر کرد. تمرکز بر قابلیت‌هایی مانند تولید خودکار اسکریپت از توضیحات طبیعی، self-healing برای locatorها، ساخت assertionهای معنادار، و تحلیل خطاها و لاگ‌ها برای ریشه‌یابی سریع‌تر است. همچنین به مزایا و معایب LLMهای Local در برابر Cloud پرداخته می‌شود: حفظ داده و هزینه قابل پیش‌بینی در Local در مقابل کیفیت، مقیاس‌پذیری و سهولت اتصال در Cloud. در نهایت، رویکردی گام‌به‌گام برای شروع پیشنهاد می‌شود تا تیم‌ها بدون جایگزین‌کردن مهارت مهندس تست، با افزودن AI به Selenium، سرعت تولید تست، پایداری و کیفیت بازخورد را بهبود دهند.

#Selenium #AI #LLM #TestAutomation #SoftwareTesting #QA #DevTools #CI_CD

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/NrcEq81?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Mutation testing — not just for unit tests

🟢 خلاصه مقاله:
mutation testing روشی برای سنجش کیفیت واقعی آزمون‌هاست: با ایجاد تغییرات کوچک در کد، بررسی می‌کند آیا تست‌ها می‌توانند خطاهای احتمالی را کشف کنند یا نه. این رویکرد فقط مخصوص unit tests نیست؛ می‌توان آن را در سطح integration و API و حتی سناریوهای انتها به انتها به‌کار گرفت تا مطمئن شویم تست‌ها رفتار قابل مشاهده را به‌خوبی پوشش می‌دهند. Bas Dijkstra با یک مثال گام‌به‌گام نشان می‌دهد چگونه ابزار را پیکربندی کنیم، mutants بسازیم، تست‌ها را اجرا کنیم و نتایج را تفسیر کنیم؛ و چگونه با تقویت assertions، افزودن سناریوهای لبه، یا حذف کد مرده کیفیت را بالا ببریم. پیشنهاد عملی این است که با یک بخش کوچک شروع کنید، ابزار مناسب پشته‌تان را انتخاب کنید، در CI آستانه‌های معقول بگذارید و اجرای سنگین‌تر را دوره‌ای انجام دهید تا با هزینه منطقی، بازخورد مؤثر بگیرید.

#MutationTesting #SoftwareTesting #UnitTesting #TestQuality #BasDijkstra #CodeCoverage #CI_CD #DevOps

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

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Spring Boot Testing: From Unit to End-to-End Testing

🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب با مرور رویکردی عملی برای تست خودکار در Spring Boot از تست واحد تا تست انتها‌به‌انتها، بر «هرم تست» و انتخاب سبک‌ترین سطحی که اعتماد کافی می‌دهد تأکید می‌کند. برای تست‌های واحد، از JUnit 5، AssertJ و Mockito استفاده کنید و تا حد امکان از بارگذاری Spring Context پرهیز کنید. در سطح میانی، «test slice»‌ها مانند @WebMvcTest با MockMvc و @DataJpaTest (همراه با پایگاه‌داده درون‌حافظه یا Testcontainers) لایه‌ها را هدفمند و سریع پوشش می‌دهند. برای یکپارچه‌سازی گسترده‌تر، @SpringBootTest به‌همراه Testcontainers (برای PostgreSQL/Kafka/RabbitMQ) و اعمال مهاجرت‌ها با Flyway/Liquibase توصیه می‌شود؛ وابستگی‌های بیرونی را با WireMock یا تست‌های قرارداد پایدار کنید. در رأس هرم، تعداد کمی تست E2E اما معنادار (اغلب در سطح API با RestAssured) کافی است؛ ترتیب اجرای CI از سریع به کند، پروفایل‌های تست، داده‌های تست قابل تکرار و مراقبت از شکنندگی، کیفیت و سرعت بازخورد را تضمین می‌کند. نویسنده: Philip Riecks.

#SpringBoot #SoftwareTesting #JUnit5 #Testcontainers #Mockito #WireMock #Java

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/5fmfOzW?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 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 Systematized Technical Debt Management in Our QA Team

🟢 خلاصه مقاله:
Ilia Golos نشان می‌دهد که «بدهی فنی» مانند باگ‌ها اجتناب‌ناپذیر است، اما اگر سیستماتیک مدیریت شود به‌جای مانع، به اهرمی برای سرعت و پایداری تبدیل می‌شود. او برای تیم‌های QA یک چارچوب عملی پیشنهاد می‌کند: دسته‌بندی شفاف بدهی‌ها (مثل کد تست، تست‌های flaky یا کند، محیط و پیکربندی، داده تست، شکاف‌های پوشش و فرایندها)، نگه‌داشتن همه موارد در یک بک‌لاگ واحد با برچسب‌های یکنواخت، و اولویت‌بندی بر مبنای ریسک و اثر روی کاربر. برای حفظ تمرکز، بخشی از ظرفیت هر اسپرینت به بدهی اختصاص می‌یابد یا اسپرینت‌های ویژه بدهی برگزار می‌شود؛ افزودن کنترل‌های بدهی به Definition of Done از ایجاد بدهی جدید جلوگیری می‌کند و داشبوردهایی مانند نرخ flaky، زمان اجرای تست و سن بدهی، تصمیم‌گیری را داده‌محور می‌سازند. در عمل، توصیه‌ها شامل بازآرایی کد تست، حذف تست‌های منسوخ، پایدارسازی flakyها، خودکارسازی بررسی‌های تکراری، بازتولیدپذیر کردن محیط و داده، و مشارکت نزدیک با توسعه و محصول برای توازن میان قابلیت‌ها و ریسک است. با مالکیت روشن، الگوی ثبت ساده، بازبینی‌های دوره‌ای و قانون «جلوگیری از خونریزی» برای بدهی‌های جدید، مدیریت بدهی تدریجی اما پیوسته می‌شود و به انتشارهای سریع‌تر و قابل‌اعتمادتر می‌انجامد.

#TechnicalDebt #QualityAssurance #SoftwareTesting #TestAutomation #AgileTesting #DevOps #QA #EngineeringManagement

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/196LoVa?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
The Over-Framework Trap: Preventing the Maze of Test Complexity

🟢 خلاصه مقاله:
Roman Kostenko هشدار می‌دهد به دام «Over‑Framework» نیفتید؛ جایی که چارچوب‌های تست با لایه‌های اضافی، wrapperها و DSLهای پیچیده بهره‌وری را کم و نگه‌داری را سخت می‌کنند. او توصیه می‌کند از ساده‌ترین راهکار شروع کنید، تا حد امکان از ابزارها و الگوهای پذیرفته‌شده استفاده کنید، و فقط زمانی abstraction اضافه کنید که درد تکرار واقعاً احساس می‌شود—آن هم به سبک مینیمال تا خوانایی تست‌ها حفظ شود. همچنین بر قابلیت اتکا و مشاهده‌پذیری تأکید دارد: داده‌ی تست قطعی، setup/teardown تمیز، پیام خطای مفید، لاگ مختصر و سریع‌بودن چرخه‌ی بازخورد. چارچوب را به‌تدریج و بر اساس نیازهای واقعی رشد دهید، بخش‌های بلااستفاده را حذف کنید و با مستندسازی سبک و بازبینی‌های سبک از پیچیدگی ناخواسته جلوگیری کنید.

#TestAutomation #SoftwareTesting #QA #TestFramework #Simplicity #CleanCode #DevOps #BestPractices

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/NeRvNG1?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
AI Picks Tests To Run On A Bug

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله یک نمونه عملی از کاربست هوش مصنوعی در تست نرم‌افزار را نشان می‌دهد: Gleb Bahmutov توضیح می‌دهد چگونه می‌توان با تحلیل سرنخ‌های مرتبط با باگ—مثل پیام خطا، stack trace، تغییرات اخیر کد و نسبت تاریخی میان بخش‌های کد و تست‌ها—مجموعه‌ای از آزمون‌های واقعاً مرتبط را انتخاب و اجرا کرد. این روش با اجرای هدفمند تست‌ها، زمان بازخورد را کوتاه‌تر و هزینه اجرا را کمتر می‌کند و هم در محیط توسعه محلی و هم در CI قابل استفاده است. در عین حال، با حفظ نظارت انسانی، سنجش دقت و پوشش انتخاب‌ها، ثبت دلایل انتخاب هر تست و در صورت ابهام، بازگشت به اجرای کامل، اعتمادپذیری حفظ می‌شود. نتیجه، چرخه عیب‌یابی سریع‌تر و تمرکز بیشتر روی تست‌هایی است که بیشترین احتمال کشف یا بازتولید باگ را دارند.

#SoftwareTesting #AI #TestAutomation #QualityAssurance #BugFixing #TestSelection #CICD

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

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
How to Contribute Meaningfully in Feature Planning

🟢 خلاصه مقاله:
**این مقاله نشان می‌دهد تسترها با طرح پرسش‌های هدفمند می‌توانند از ابتدای برنامه‌ریزی فیچر، ارزش بسازند. محورهای کلیدی شامل روشن‌کردن مسئله و مخاطب، معیارهای موفقیت و محدوده، و ثبت معیارهای پذیرش شفاف است. سپس باید ریسک‌ها و پوشش را زودهنگام آشکار کرد: مسیرهای خطا و لبه، یکپارچگی‌ها و جریان داده، و نیازهای غیرکارکردی مانند امنیت، حریم خصوصی، عملکرد، دسترس‌پذیری و بومی‌سازی. تمرکز بر تست‌پذیری نیز حیاتی است: مشاهده‌پذیری با لاگ و متریک، استراتژی اتوماسیون در لایه‌های مختلف، مدیریت داده آزمایشی و برابری محیط‌ها، و استفاده از feature flag، mock و sandbox برای交交交交交交. در نهایت، برنامه عرضه و یادگیری را تعریف کنید: rollout مرحله‌ای یا A/B، پایش و هشدار، و برنامه بازگشت. به‌گفته Mona M. Abd El-Rahman داشتن یک بانک پرسش آماده، تستر را از نگهبان انتهایی به شریک زودمرحله‌ای تبدیل می‌کند و بازخورد سریع‌تر و کیفیت قابل‌اندازه‌گیری به‌همراه دارد.

#SoftwareTesting #FeaturePlanning #QualityEngineering #ShiftLeft #TestStrategy #QA #ProductDevelopment #Agile

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/J1qOdPm?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
What does successful automation look like to you? Have you ever seen it?

🟢 خلاصه مقاله:
اتوماسیون موفق در شرکت‌های مختلف شکل‌های متفاوتی دارد، اما نقطه مشترک آن نتایج تجاری ملموس و اعتماد تیم است: چرخه انتشار سریع‌تر، خطاهای فراری کمتر، و شکست‌های معنادار به‌جای نویز. تجربه‌های مطرح‌شده در Reddit بر چند اصل تاکید دارند: پایداری و سرعت در CI/CD، هرم تست با تمرکز بر unit و integration و تعداد اندک E2E برای مسیرهای حیاتی، کد تست قابل نگهداری و مدیریت داده/محیط قابل اتکا. مالکیت مشترک بین Dev و QA، معیارهای روشن، و قابلیت مشاهده‌پذیری (لاگ، اسکرین‌شات، ترِیس و ردیابی flaky) ضروری‌اند. موفقیت یعنی ROI واقعی: زمان آزادشده برای بهبود محصول، کاهش hotfix، و اطمینان در هر PR—و دوری از ضدالگوهایی مثل افراط در UI tests یا تعقیب پوشش ۱۰۰٪.

#TestAutomation #SoftwareTesting #QA #DevOps #CICD #AutomationStrategy #QualityEngineering

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/w3kN7Xu?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
The Automation Maturity Pyramid

🟢 خلاصه مقاله:
این هرم با عنوان The Automation Maturity Pyramid روشی از David Ingraham برای ارزیابی بلوغ اتوماسیون تست در چهار مرحله است: ایجاد اعتماد به نتایج تست‌ها، بازخورد کوتاه‌مدت و سریع در جریان توسعه، افزایش سرعت توسعه با تکیه بر تست‌های پایدار، و در نهایت بازخورد بلندمدت برای حفظ کیفیت در گذر زمان. ایده اصلی این است که اتوماسیون باید هدفمند باشد: ابتدا تست‌های قابل‌اعتماد و غیرلغزان برای مسیرهای حیاتی بسازیم، سپس بازخورد سریع در CI و روی هر تغییر فراهم کنیم، بعد با کاهش زمان چرخه و افزایش اطمینان، توسعه را شتاب دهیم، و در پایان با چک‌های دوره‌ای، سنجه‌های عملکرد و نشانه‌های تولید، سلامت بلندمدت سیستم را پایش کنیم. این چارچوب به تیم‌ها کمک می‌کند شکاف‌ها را بشناسند، سرمایه‌گذاری‌ها را اولویت‌بندی کنند و از دام‌هایی مثل تمرکز زودهنگام بر پوشش یا سرعت بدون اعتماد پرهیز کنند.

#TestAutomation #AutomationMaturity #SoftwareTesting #QualityEngineering #DevOps #CICD #FeedbackLoops #SoftwareDelivery

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/syMd8RG?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Supercharging Test Automation with Java Faker: Generating Realistic Test Data

🟢 خلاصه مقاله:
با استفاده از داده‌های واقع‌نما، تست‌ها خطاهای پنهان را بهتر آشکار می‌کنند و از شکنندگی ناشی از مقادیر ثابت دور می‌مانند. Java Faker یک کتابخانه سبک در Java است که نام، آدرس، ایمیل، داده‌های اینترنتی، تاریخ و زمان و موارد دیگر را با پشتیبانی از locale تولید می‌کند و با قابلیت seed، توازن میان واقع‌نمایی و تکرارپذیری را فراهم می‌سازد. این ابزار به‌سادگی در واحدتست‌ها و سناریوهای API و UI با JUnit، TestNG، Selenium و REST Assured ترکیب می‌شود تا فرم‌ها را با داده‌های معتبر پر کند و payloadهای واقعی بسازد. بهترین رویه‌ها شامل کنترل تصادفی بودن با seed، تطبیق با قوانین و قیود دامنه، حفظ یکپارچگی داده، تولید موارد مرزی و منفی، بومی‌سازی و پرهیز از تصادفی‌سازی بیش‌ازحد است. نتیجه، پوشش بهتر، پایداری بیشتر و نگه‌داری آسان‌تر است. Sajith Dilshan در این مرور نشان می‌دهد چگونه با تکیه بر Java Faker می‌توان خودکارسازی تست را توانمندتر کرد.

#TestAutomation #JavaFaker #TestData #SoftwareTesting #QA #Selenium #APITesting

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

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Testers: Stop Competing with AI. Start Pairing with It

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله می‌گوید به‌جای رقابت با AI، آن را به‌عنوان شریک کاری به کار بگیرید. مدل همکاری انسان–AI که توسط Rahul Parwal معرفی شده، به تسترها کمک می‌کند مرز کار انسان و کار قابل‌واگذاری به AI را مشخص کنند: انسان‌ها مسئول زمینه، تحلیل ریسک، قضاوت اخلاقی، استراتژی تست و ارتباط با ذی‌نفعان هستند؛ AI در مقیاس و سرعت می‌درخشد—ایده‌پردازی گسترده، ساخت دادهٔ تست، تحلیل لاگ‌ها، کشف الگوها و خودکارسازی تکراری‌ها. مقاله الگوهای جفت‌کاری عملی ارائه می‌دهد (ایده‌سازی با AI و پالایش انسانی، ردیابی و پوشش با کمک AI و اعتبارسنجی انسانی) و بر ریل‌گذاری‌های ضروری مثل محرمانگی، کنترل خطا/سوگیری و بازبینی انسانی تأکید دارد. نتیجه: کیفیت بهتر و تحویل سریع‌تر، با تمرکز بیشتر تسترها بر کارهای خلاق و اثرگذار.

#SoftwareTesting #AI #HumanAICollaboration #QualityEngineering #TestAutomation #ExploratoryTesting #QA

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/zXAw6Td?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Communicating quality to stakeholders: why testers get ignored in meetings (and how to change it)

🟢 خلاصه مقاله:
** تسترها در جلسات اغلب نادیده گرفته می‌شوند نه به‌دلیل بی‌اهمیت بودن کارشان، بلکه چون پیام کیفیت را به زبان ذی‌نفعان منتقل نمی‌کنند. به‌گفته Kat Obring، مشکل از جایی آغاز می‌شود که گزارش‌ها پر از جزئیات فنی و فهرست باگ‌هاست اما ارتباطی روشن با پیامدهای کسب‌وکاری ندارد. راه‌حل، ترجمه‌ی یافته‌ها به زبان تصمیم‌گیری است: هر ریسک را با اثر آن بر تجربه مشتری، هزینه، شهرت، انطباق یا زمان عرضه بیان کنید؛ ساختار روشن داشته باشید (زمینه، ریسک، شواهد، گزینه‌ها، توصیه، و درخواست صریح) و تا حد ممکن تأثیر و احتمال را کمّی کنید. به‌جای «نمی‌توانیم منتشر کنیم»، چند گزینه با مبادله‌ها ارائه دهید و توصیه‌ی مشخص بدهید. از بصری‌سازی‌های ساده و دموهای کوتاه استفاده کنید، زمان‌بندی مناسبی برای طرح ریسک‌ها داشته باشید، در جلسه فعالانه گوش دهید و پس از جلسه جمع‌بندی قابل‌اقدام ارسال کنید. در بلندمدت با حضور زودهنگام در چرخه توسعه و تأکید بر مسئولیت مشترک کیفیت، تصویر تست از «ترمز» به «ابزار تصمیم‌گیری بهتر» تغییر می‌کند.

#کیفیت
#تست_نرم‌افزار
#ارتباط_موثر
#ذی‌نفعان
#مدیریت_ریسک
#توسعه_چابک
#SoftwareTesting
#ProductManagement

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

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Implement POM design pattern in the Automation test framework

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله با تاکید بر اینکه Page Object Model یک الگوی رایج اما چندشکلی در تست خودکار است، نمونه‌ای عملی از پیاده‌سازی آن را در Python توسط Đinh Công Cảnh نشان می‌دهد. در این رویکرد، یک BasePage برای قابلیت‌های مشترک (مثل جست‌وجوی عناصر و مدیریت waits) و کلاس‌های Page برای هر صفحه/کامپوننت با متدهای سطح‌بالا تعریف می‌شوند؛ تست‌ها به‌جای کار با driver، این متدها را فراخوانی می‌کنند تا خوانا، پایدار و قابل نگه‌داری باشند. نکات کلیدی شامل جداسازی مسئولیت‌ها، پنهان‌سازی locators، متمرکزسازی waits برای کاهش flakiness، سازمان‌دهی ساختار پروژه و گزارش‌دهی مؤثر است. در عین حال به موازنه‌ها نیز اشاره می‌شود: POM در پروژه‌های بزرگ و در حال تغییر سودمندتر است و در موارد کوچک ممکن است اضافی به نظر برسد؛ بنابراین باید متناسب با ابزار، CI/CD و نیازهای تیم اتخاذ شود.

#PageObjectModel #POM #TestAutomation #Python #Selenium #QA #AutomationFramework #SoftwareTesting

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/7s1or7a?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
The Testing Skyscraper: A Modern Alternative to the Testing Pyramid

🟢 خلاصه مقاله:
Andrew Knight مدل سنتی Testing Pyramid را ناکافی می‌داند و به‌جای آن رویکرد منعطف‌تری به نام Testing Skyscraper پیشنهاد می‌کند. در این مدل، به‌جای نسبت‌های ثابت بین لایه‌های تست، «طبقات» متناسب با ریسک‌ها و نیازهای سیستم شکل می‌گیرند؛ مثلا ممکن است یک سیستم به طبقه پررنگ‌تری از contract testing، یا عملکرد و تاب‌آوری، یا سناریوهای end-to-end نیاز داشته باشد. این رویکرد بر تناسب پوشش با معماری و اهداف محصول، بازخورد سریع، و ارزش‌سنجی بر اساس کاهش ریسک و افزایش اطمینان تأکید دارد، نه شمارش تست‌ها. در عمل، ترکیبی از unit، integration، contract، end-to-end، تست‌های غیرعملکردی (کارایی، امنیت، دسترس‌پذیری)، و حتی observability و synthetic monitoring به‌عنوان طبقات مستقل در نظر گرفته می‌شوند و با تغییر سیستم، به‌صورت پویا تقویت، بازچینی یا حذف می‌گردند.

#SoftwareTesting #TestingPyramid #TestingSkyscraper #QualityEngineering #DevOps #Automation #RiskBasedTesting #TestStrategy

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/W2rklZc?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
What's new in JUnit 6: Key Changes and Improvements

🟢 خلاصه مقاله:
JUnit 6 منتشر شده و پس از سال‌ها نخستین نسخهٔ عمدهٔ این چارچوب است. این نسخه با تمرکز بر شفافیت و انعطاف‌پذیری، بهبود چرخهٔ اجرای تست، قدرت بیشتر در توسعه‌پذیری، اجرای موازی کارآمدتر، و یکپارچگی عمیق‌تر با IDEها و محیط‌های CI ارائه می‌شود. مسیر مهاجرت برای تیم‌های روی JUnit 4 و JUnit 5 هم با راهنمایی و ملاحظات سازگاری پوشش داده شده است. در این معرفی، Vladimir Dmitrienko نکات کلیدی و کاربردی را به‌همراه نمونه‌ها و بهترین‌روش‌ها توضیح می‌دهد.

#JUnit6 #JUnit #Java #UnitTesting #SoftwareTesting #TestAutomation #DevTools

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

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 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