في التكامل المستمر، قد يجتاز الكود المولّد بالذكاء الاصطناعي الاختبارات بسلاسة تامة: فحص الأخطاء البرمجية سليم والاختبارات ناجحة ونسبة التغطية تتجاوز الحد الأدنى. ومع ذلك، قد يحتوي الكود على خطأ لم يتوقعه أحد. يتناول هذا الموضوع الفجوة التي لا يقيسها التكامل المستمر ولماذا تبقى النتيجة خضراء بينما تتراجع جودة الكود.
(more…)
لا تَتَمَحْوَر مقاييس اختبار البرمجيات حول الأرقام. إنها موجودة للإجابة عن سؤالين: أولاً، ما مدى جودة البرمجيات التي نقدّمها للعملاء؟ وثانياً، هل يُجدِي أسلوبنا في الاختبار نفعًا بالفعل أم أننا نكتفي بأداء الإجراءات شكليًا وحسب؟
(more…)
لسنوات، ركّزت فِرَق البرمجيات على هدفٍ بسيط وهو كثرة الاختبارات. كان المَنْطِق واضحًا فالمزيد من الاختبارات يعني أخطاء أقل وإصدارات أكثر أمانًا وثقة أكبر عند تغيير الكود. وقد نجحت هذه الاستراتيجية حيث أصبحت تقارير تغطية الكود معيارًا أساسيًا لقياس الجودة وبات الاختبار الآلي جزءًا لا يتجزّأ من تطوير البرمجيات. لكن الذكاء الاصطناعي غيّر طبيعة المشكلة فَلَم يَعُد التحدّي هو إنشاء المزيد من الاختبارات، بل الثقة في الاختبارات هي التحدّي الجديد.
(more…)
يُنظَر إلى الاستعانة بمصادر خارجية لضمان الجودة غالبًا على أنها وسيلة فعّالة لخفض التكاليف. إذْ يمكن للمؤسسات خفض النفقات التشغيلية مع الحفاظ على مؤشّرات اختبار ممتازة مثل التغطية العالية لحالات الاختبار. مع ذلك، قد تُخفِي هذه الأرقام مشكلة جوهرية على المدى الطويل: فقدان المعرفة بالمُنْتَج.
(more…)
في هذا الموضوع، تناقش آنا كوفالوفا أهمية بناء علامة تجارية شخصية لمهندس ضمان جودة البرمجيات حيث يُعدّ ذلك مفيدًا في العمل مع الزملاء وللتأقلُم مع سوق العمل مستقبلًا.
(more…)
