Автор: Игорь Авдонин

С момента своего появления и по сей день подход Test-Driven Development (TDD) вызывает оживленные дискуссии в сообществе разработчиков, и до сих пор нет единого мнения о ее эффективности.

Но что будет, если совместить TDD и AI-генерацию кода? В статье я покажу:

• Как соединить TDD и AI;

• Как AI-driven TDD улучшает процесс разработки;

• Как TDD влияет на качество сгенерированного AI кода.

А кроме того, попытаюсь немного поразмышлять относительно того, как будет развиваться область взаимодействия человека и AI в кодогенерации в ближайшие годы.

Кратко о TDD

Разработка через тестирование (Test-Driven Development, TDD) — это методология программирования, при которой тесты пишутся до написания кода. Процесс строится на коротких итерациях: сначала создается тест, затем реализуется минимальный код для его прохождения, после чего код рефакторится. Утверждается, что такой подход помогает создавать надежное и поддерживаемое программное обеспечение, снижая вероятность ошибок и улучшая архитектуру кода.

Автор: Хуссем Маатали (Houssem Maatali)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Тестирование с Apache Kafka – критически важная практика, позволяющая гарантировать надежность потоковой передачи данных и обработки событий в приложениях, созданных на платформе Apache Kafka. Оно включает в себя спектр тест-техник, включая юнит-тесты, интеграционные тесты, а также нагрузочные тесты – и все они нацелены на валидацию целостности данных, масштабируемости системы и устойчивости к падениям в экосистемах Kafka.

Это необходимый шаг при разработке устойчивых и надежных решений для обработки данных в реальном времени. Kafka Streams опирается на Kafka, чтобы выполнять множество операций. Для этого нам нужен кластер Kafka. У тестирования тут три основных стратегии.

Оригинальная публикация

Привет! Давайте знакомиться. Меня зовут Илья, я являюсь Lead QA и SDET. Сегодня я хотел бы поделиться своим опытом создания платформенных решений в области автоматизации тестирования, а также рассказать о работе с уже существующими платформами. В данной статье я собрал все плюсы и минусы, которые заметил за время своей работы, чтобы понять, насколько платформы полезны и когда их стоит внедрять.
Прежде чем углубляться в тему, важно договориться о терминах, чтобы мы говорили на одном языке. Давайте синхронизируемся по терминам!

Автор: Томаш Балог (Tamás Balog)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Тестировщики, скорее всего, знакомы с понятием тест-пирамиды: юнит- и компонентные тесты, различные уровни интеграционных тестов, и все остальное.

Инструменты и приложения - с открытым или закрытым исходным кодом, коммерческие или для внутреннего использования, - всегда требуют соблюдения специфических правил для корректного и оптимального использования. Командам полезно внедрять в эти инструменты автоматическую валидацию вроде статического анализа кода. Статический анализ кода позволяет тестировать программу, не запуская код. Не путайте с подсветкой синтаксиса, когда подсвечиваются ключевые слова и элементы языка программирования.

Техники вроде статического анализа кода помогают убедиться, что созданный инструмент можно использовать целевым образом, особенно если планируется его широкое применение в отрасли. Такие проверки могут выявить проблемы кода на ранних этапах процесса разработки, и даже помочь инженерам разобраться, как работать с этими инструментами.

Начинаем

Привет, меня зовут Смирнов Владимир, и я отвечаю за тестирование торгового бэкенда в EXANTE. Что мы имеем? Сложную предметную область, высокую вариативность сценариев и потенциально огромные риски от ошибок с одной стороны, и короткие итерации разработки и частые циклы доставки с другой. Я расскажу о том, как на данный момент при таких вводных выглядят процессы обеспечения качества множества сервисов, которые поставляют всю необходимую информацию нашим торговым терминалам.

Я начал свой путь в компании в конце 2017 года с должности специалиста технической поддержки, некоторое время поддерживал скрипты на python, а затем в мае 2019 года стал тестировщиком.

Здесь и далее я буду употреблять именно слово “тестировщик”, так как согласен с мнением, высказанным в книге “Agile Testing”, что в попытке называть специалистов QС или QA больше желания уйти от негативных ассоциаций низкоквалифицированной должности, чем реальных расширений компетенций. Тем не менее тестировщик в agile, как правило, более t-shaped и оказывает влияние на весь процесс разработки ПО. О выделенных ролях QC и QA, не занимающихся непосредственно тестированием, речи мы не ведем.

В мае 2021 года мне предложили занять должность тест-лида, которая со временем трансформировалась в тест-менеджера. В течение этих трёх с половиной лет мы пару раз меняли подходы к процессам в тестировании: сначала по собственной инициативе, а затем вместе с переходом компании на методологию SCRUM. Мы хотели всё и сразу, убеждались, что это невозможно, интуитивно находили более полезные сценарии действий.  А потом читали в книжках, что так давно уже все делают – но без набитых шишек нам бы и не удалось осознать, что это именно то, что нам нужно в наших условиях. Итак, приступим.

Автор: Валентин Агапитов (Valentin Agapitov)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Всем привет. Хочу рассказать об отличных способах применения ИИ в вашей IDE.

Сейчас диалоговые ИИ вроде ChatGPT напрямую встраиваются в наиболее популярные IDE – например, в Visual Studio Code, Visual Code, и семейство IDE от JetBrains.

Для начала я проведу обзор вариантов использования, в которых ИИ пригодился мне для создания кода тест-автоматизации. Затем – предложу ряд ИИ-инструментов, которые могут вам помочь.

Автор: Денис Федоров

Неприятная ситуация: продукт проходит тщательную проверку на всех этапах разработки, а после релиза всё равно возникают неожиданные ошибки… А ведь это происходит, потому что тестирования на ранних стадиях (shift-left testing, «влево») не всегда достаточно, чтобы гарантировать стабильность продукта. Поэтому важно учитывать и тестирование в продакшене (shift-right testing, «вправо»). 

В этой статье решил разобрать оба подхода и рассказать, в чём преимущества каждого из методов, какие проблемы они решают, а какие нет, и как их комбинировать. 

Автор: Фернандо Тейшера (Fernando Teixeira)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Что такое простота разработки?

Простота разработки, также известная как опыт разработчика или DX (developer experience) – тема, быстро набирающая популярность в области ИТ. Однако появилась она не вчера. Первые упоминания о ней относятся к ранним 2010-м, и в последнее время в сообществах разработчиков ей уделяется все больше внимания.

Простота разработки связана с вопросом, насколько легко или сложно разработчику выполнять задачи, необходимые для процесса разработки. Положительный опыт разработчика означает, что эти задачи довольно легко выполнимы командой, потому что для поддержки процесса разработки существуют необходимые системы, технологии, процессы и культура. Короче говоря, хороший DX важен, так как позволяет разработчиком писать код с уверенностью, приносить больше пользы и повышать производительность, затрачивая меньше сил.

Когда мы говорим о «разработчиках», это включает любого вовлеченного в процесс разработки инженера, включая инженеров по обеспечению качества (QA) и тестировщиков, работающих над качеством ПО, а также любую иную техническую роль в тех же процессах.

У некоторых компаний целые отделы занимаются поиском способов улучшить опыт разработчика. Крупнейшие ИТ-компании вроде Spotify даже создали специализированные инструменты, цель которых - улучшить опыт внутренней разработки – например, Backstage, помогающий создавать порталы для разработчиков, где централизованно располагаются все инструменты, ресурсы и документация компании.

Эта статья также продемонстрирует, как улучшение опыта разработчиков напрямую влияет на качество ПО, и поэтому эта тема, возможно, заинтересует QA и тестировщиков.