🔵 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
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
Medium
Debugging “No Tests Found” Errors in Playwright: A Comprehensive Guide
When working with Playwright for end-to-end testing, few things are more frustrating than encountering the dreaded “No tests found” error…
🔵 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
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
Scott Logic
Leveraging Copilot to rapidly refactor test automation
This blog explores how to best use GitHub Copilot to swiftly refactor existing test automation
🔵 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
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
Reddit
From the softwaretesting community on Reddit
Explore this post and more from the softwaretesting community
🔵 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
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
YouTube
Software Testing with AI And AI Agents
🚀 Going LIVE: Software Testing with AI and AI Agents
Join me this Friday, September 19th for an exciting YouTube live session where we'll dive deep into the intersection of Software Testing and Artificial Intelligence!
📅 Session Details:
🕘 Time: 9:00 PM…
Join me this Friday, September 19th for an exciting YouTube live session where we'll dive deep into the intersection of Software Testing and Artificial Intelligence!
📅 Session Details:
🕘 Time: 9:00 PM…
❤1
🔵 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
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
Medium
How We Systematized Technical Debt Management in Our QA Team
I'll share the steps we took, and the metrics that helped us turn technical debt into a manageable part of our workflow.
❤1
🔵 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
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
Medium
Playwright Selectors That Don’t Flake — 7 Rules
Your test passes today, fails tomorrow, and nobody touched the code. Most of the time, it’s not Playwright’s fault — it’s your selectors.
🔵 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
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
Medium
The Over-Framework Trap: Preventing the Maze of Test Complexity.
Today I want to talk about something that hurts every developer sooner or later — complexity. Especially in tests. You know the moment: a…
🤡1
🔵 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
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
Better world by better software
AI Picks Tests To Run On A Bug
In the blog post Test Tag Suggestions Using AI I described a system to pick a testing tag based on a pull request's title and body text. In this blog post, I will make it useful. Whenever a user o
🔵 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
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
Reddit
From the softwaretesting community on Reddit
Explore this post and more from the softwaretesting community
🔵 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
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
Medium
The Automation Maturity Pyramid
How effective is your automation test suite? How impactful is it for your product and your team? Do you know how to grow your test suite…
🔵 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
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
Medium
This one feature from Cypress I didn’t know I needed
So a couple of months ago I wrote an article about the start of our journey with the migration of our tests from Cypress to Playwright. And…
❤1
🔵 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
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
❤1
🔵 عنوان مقاله
Full Pipeline: Appium + WebdriverIO + BrowserStack + GitHub Actions for Native Mobile Tests
🟢 خلاصه مقاله:
این ویدئوی ۱۵ دقیقه‌ای از Joan Esquivel Montero یک مسیر کامل و فشرده برای خودکارسازی تست‌های اپلیکیشن‌های بومی موبایل نشان می‌دهد: اجرای تست‌ها با Appium، مدیریت و نگارش تست‌ها با WebdriverIO، اجرای گسترده روی دستگاه‌های واقعی در BrowserStack، و یکپارچه‌سازی فرآیند در GitHub Actions.
در ویدئو نحوه پیکربندی WebdriverIO + Appium، ساختاردهی تست‌ها با Page Object Model، انتخاب سلکتورهای پایدار و مدیریت هوشمند انتظارها برای کاهش فلاکی توضیح داده می‌شود. سپس اجرای ابری در BrowserStack را می‌بینید: آپلود بیلد، تعریف capabilities برای دستگاه‌ها و نسخه‌های مختلف، موازی‌سازی و استفاده از ویدئو/لاگ/اسکرین‌شات برای دیباگ سریع.
در بخش CI/CD، یک Workflow در GitHub Actions روی Push و Pull Request اجرا می‌شود، وابستگی‌ها را نصب و کش می‌کند، با Secrets امن به BrowserStack وصل می‌شود، با ماتریس Job تست‌ها را گسترش می‌دهد و گزارش‌ها را به‌صورت Artifact ذخیره می‌کند تا وضعیت مرج‌ها کنترل شود. نکات عملی مثل Retry، بهبود همگام‌سازی شبکه، استفاده از Environment Variables، تمایز اجرای محلی و ریموت، و BrowserStack Local برای محیط‌های داخلی نیز پوشش داده می‌شود. خروجی، یک پایپ‌لاین مقیاس‌پذیر و قابل‌انتقال است که بازخورد قابل‌اعتماد را برای هر تغییر فراهم می‌کند.
#Appium #WebdriverIO #BrowserStack #GitHubActions #MobileTesting #TestAutomation #CICD #NativeApps
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/GI1n0KX?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Full Pipeline: Appium + WebdriverIO + BrowserStack + GitHub Actions for Native Mobile Tests
🟢 خلاصه مقاله:
این ویدئوی ۱۵ دقیقه‌ای از Joan Esquivel Montero یک مسیر کامل و فشرده برای خودکارسازی تست‌های اپلیکیشن‌های بومی موبایل نشان می‌دهد: اجرای تست‌ها با Appium، مدیریت و نگارش تست‌ها با WebdriverIO، اجرای گسترده روی دستگاه‌های واقعی در BrowserStack، و یکپارچه‌سازی فرآیند در GitHub Actions.
در ویدئو نحوه پیکربندی WebdriverIO + Appium، ساختاردهی تست‌ها با Page Object Model، انتخاب سلکتورهای پایدار و مدیریت هوشمند انتظارها برای کاهش فلاکی توضیح داده می‌شود. سپس اجرای ابری در BrowserStack را می‌بینید: آپلود بیلد، تعریف capabilities برای دستگاه‌ها و نسخه‌های مختلف، موازی‌سازی و استفاده از ویدئو/لاگ/اسکرین‌شات برای دیباگ سریع.
در بخش CI/CD، یک Workflow در GitHub Actions روی Push و Pull Request اجرا می‌شود، وابستگی‌ها را نصب و کش می‌کند، با Secrets امن به BrowserStack وصل می‌شود، با ماتریس Job تست‌ها را گسترش می‌دهد و گزارش‌ها را به‌صورت Artifact ذخیره می‌کند تا وضعیت مرج‌ها کنترل شود. نکات عملی مثل Retry، بهبود همگام‌سازی شبکه، استفاده از Environment Variables، تمایز اجرای محلی و ریموت، و BrowserStack Local برای محیط‌های داخلی نیز پوشش داده می‌شود. خروجی، یک پایپ‌لاین مقیاس‌پذیر و قابل‌انتقال است که بازخورد قابل‌اعتماد را برای هر تغییر فراهم می‌کند.
#Appium #WebdriverIO #BrowserStack #GitHubActions #MobileTesting #TestAutomation #CICD #NativeApps
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/GI1n0KX?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
YouTube
Full Pipeline: Appium + WebdriverIO + BrowserStack + GitHub Actions for Native Mobile Tests
In this video, I’ll walk you through the complete pipeline for mobile automation — from upgrading to Appium 3 and setting up dependencies, to running tests locally on iOS, and finally scaling them with BrowserStack and GitHub Actions CI/CD using an Android…
🔵 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
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
Rahul's Testing Titbits - Testing Tales, Tips, and Treasures
Testers: Stop Competing with AI. Start Pairing with It
You don’t need to compete with AI. You need to learn to collaborate with it. Use it. Shape it. Grow with it. Synergetic usage of AI capabilities is essential.
🔵 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
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
Medium
Implement POM design pattern in the Automation test framework
The principal no.1 — The most importain factor in Automation life.
🔵 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
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
Awesome Testing
Playwright Agentic Coding Tips
Playwright Agentic Coding Tips for writing/generating API and UI tests.
🔵 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
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
Medium
What’s new in JUnit 6: Key Changes and Improvements
JUnit 6 is here, eight years after JUnit 5 was released. This isn’t just an incremental update; it’s a significant modernization leap.
❤2
🔵 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
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
Medium
How Playwright Runs Workers and Test Fixtures (Parallel vs Serial vs Default)!
If you are using a playwright for quite some time, definitely you use fixture or parallel execution or both, In this blog we will see how…
❤1
🔵 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
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
Santhoshsiddegowda
The Day I Became an AI "Babysitter" (And Why I'm Not Ashamed of It)
How helping transform traditional QA test cases into AI-assisted ones taught me that the future of testing isn't about replacing humans—it's about humans and AI working together
🔵 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
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
Medium
Test Automation: How to Turn Regression Routine into a Reliable System
In my previous article, I discussed the “Three Pillars” of high-quality QA: documentation, stable environments, and streamlined processes…