＠IT 開発変革セミナー 2024 春 ～Spring～ ～効率化、コスト削減にとどまらない、システム開発の在るべき姿～ 基調講演2 https://members09.live.itmedia.co.jp/library/Njc3Nzc%253D

Playwrightの公式ドキュメントに「Best Practices」というページがあったので翻訳してみました。 原文： Best Practices | Playwright イントロダクション このガイドは、私たちが提供するベストプラクティスに習い、より弾力性のあるテストを書くために役立つはずです。 テスト哲学​ ユーザから見えるふるまいをテストする 自動テストは、アプリケーションのコードがエンドユーザのために動作することを検証するものです。関数の名前、何かが配列であるかどうか、ある要素の CSS クラスのような、ユーザが通常使用しない、目にしない、あるいは知ることさえないような実装の詳細に依存することを避けるべきです。エンドユーザーはページ上でレンダリングされたものを見たり操作したりします。したがって、自動テストでは通常、レンダリングされた出力のみを表示/操作する必要があります。

このブログエントリでは、テスト駆動開発（TDD: Test-Driven Development）の考案者Kent BeckがTDDの定義を改めて明確化した文章を、許可を得たうえで翻訳し、訳者の考察を沿えています。 きっかけ 2023年の年末、テスト駆動開発（TDD: Test-Driven Development）の考案者Kent Beckは、substackにTDDに関するポストを連投して論戦を繰り広げていました。TDDはその誕生から20年以上が経ち、その間に「意味の希薄化」が発生して議論が噛み合わなくなっていました。意味の希薄化（Semantic Diffusion）とは、新しく作り出された用語が広まる際に本来の意味や定義が弱まって伝わる現象です。 私（和田）はTDDと関わりの深いキャリアを歩んできました。Kent Beckの著書『テスト駆動開発』の翻訳者であることもあり、TDDの正

クイックサマリー：「テストピラミッド」は、自動テストをUI、サービス、ユニット単位に整理することで、開発に自動テストを組み込む方法を示すために作成されました。2012年に定義されて以降、このモデルは次第に使われなくなってきたように思いますが、本当に廃れてしまったのでしょうか。この記事では、最新のテスト戦略を紹介するとともに、今日のソフトウェア開発におけるテストピラミッドの関連性を検討します。 筆者の同僚であるジャン・フィリップ・ピエトルチェクが、かつてコードを書く開発者の責任について、次のように述べました。 none「我々の仕事の成果を最終的に使用する人々は、（中略）我々がただ最善を尽くすだけでなく、実際に機能するものを作ることを期待しているのです。」 — ジャン・フィリップ・ピエトルチェク 彼の言葉は、私たちが書くコードをそれに依存する人々の観点からとらえている点で非常に印象に残りました

テストの学習へようこそ！ コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このコースでは、ウェブ用のテストの概要と探索について説明します。 このコースで学習する内容は次のとおりです。 テストの基礎 自動テストと手動テスト テストを実施する場所と方法 ベスト プラクティス 何をテストすべきか、誰に責任があるのか、目的そのものとしてではなく、目的を達成するために手段をテストすることを検討する方法など、テストの理念。 このコースには、学習に役立つ簡潔で実用的なサンプルコードも含まれています。 コースのスコープには、Node.js などの環境で実行される、フロントエンドの JavaScript とドキュメント モデル、バックエンドでのライブラリ テストが含まれます。テストの経験はありませんが、JavaScript の基礎知識と Node.js などに関する経験が必

テスト自動化の成果をどう評価し、どう次につなげるか/Test Automation Next Step

第20回Quesで発表した資料です。 【発表資料中のURL】 ※複数ページで出てくる場合は、初出のページ数に掲載 ◆P3 10X プロダクト本部・エンジニアリング本部 紹介資料 ◆P5 B-Testing.net ◆P7 Matsu(まつ)@Testerchanのツイート ◆P9 IEEE Spectrum ◆P10 第2期電王戦 ◆P12 努力の矛先「将棋電王戦FINAL」第2局 - Seleneを完全に読み切った永瀬六段の才知（マイナビニュース） ◆P15 ChatGPTでstep by stepもロールプレイもやめたらプロダクト開発で使える精度になったよ（MRYYのnote） ◆P19 ソフトウェアテスト技法練習帳 ~知識を経験に変える40問~ JaSST'23 Tohoku ◆P63 Mermaid Live Editorによる描画 ◆P81 お題のネタ元（EgaSaのツイート）

これまで私がAIに対するテストで経験したことから得た知見です。 どういった問題があって、どういった対応をしたかを4つのChapterで説明しています。 This is the knowledge I have gained from my experience with testing AI thus far. I will explain the types of problems I encountered and how I responded to them in four chapters. その他資料 / Appendix 「今までのテストとAIを含んだプロダクトのテストの違い」 https://speakerdeck.com/mineo_matsuya/jin-madenotesutototoaiwohan-ndapurodakutonotesutonowei-i 「Smar

先日以下のような記事を書いてみたものの、いちいち結果をChatGPTに手でコピペしながら検証するのはダサいなと思っていました。 そういうわけでRSpecが通るまで愚直に検証＆生成を繰り返すようなコードを書いてみたものの、修正履歴までChatGPTのコンテキストに持たせようとすると、すぐに最大トークン数を超えてしまい失敗してしまいます。 最大トークン数を超えないように頭の良いコンテキストを持たせるような実装も可能だとは思いますが、結構複雑な実装になってしまいそうです。 そんな中で出会ったのがこのツイートでした。 I saw a somewhat astonishing thing today. GPT was asked a question that it needed to write code to answer, and given access to a Python REPL.

Case studyHow Brainly avoids workflow bottlenecks with automated tracking Case studyHow Neptune gave Waabi organization-wide visibility on experiment data

数年前にAIを離れ現在はフロントエンドをやっているのですが、半年くらい前に思い切り引き戻されました。画像生成AIにおけるmidjourneyとstable diffusionの登場です。noteのCTO深津さんが記事を出したと思ったのも束の間、急速に進化を果たしました。 絵柄の固定・ポーズの指定・マシンスペックなど、日々さまざまな問題を解決しながら新たな技を身につけています。 しかし、同等かそれ以上に話題になっているのは大規模言語モデル(Large Language Model)かもしれません。ChatGPTが話題になった思ったら、BingやPerplexity,You.comなど大規模言語モデルを交えたサービスが次々と登場しました。 活用方法もたくさん見つけられており、私は特に以下の二つの記事が好きです。 「感情回路」の記事に入力(プロンプト)でここまで変わるのかと感動したことを覚えてい

12月10日の2022ソフトウェアテストアドベントカレンダーです。 Launchable社でエンジニアとして働いているcvuskと申します。機械学習界隈では機械学習を実用化するためのシステム開発の本を書いてたります。もし良かったら読んでみてください。 『機械学習システムデザインパターン』 『機械学習システム構築実践ガイド』 本ブログでは機械学習を用いてテスト実行を効率化する手法として、Predictive Test Selectionについて説明します。テスト実行時間やコストで課題を抱えているエンジニアに役に立つと幸いです。 昨今の開発におけるテスト事情 2002年に『テスト駆動開発』が世に出て、ソフトウェア開発でテストを書くことが常識になって早20年が経っています。その間にクラウドの登場やDevOpsの普及により、テストをCI/CDパイプラインで自動実行し、コードとプロダクト品質を維持す

modules: jmeter: version: 5.4.1 # ここに書いてあるバージョンを勝手にダウンロードしてくれる properties: log_level.JMeter: WARN log_level.JMeter.threads: WARN system-properties: org.apache.commons.logging.simplelog.log.org.apache.http: WARN 既存ツールのラッパーとして動作 デフォルトでは内部的にJmeterが実行されますが、以下のようなツールで作成されたスクリプトを流用することが可能です。 JMeter Gatling Locust Selenium Vegeta つまり、さきほどはYAMLでシナリオが記述可能とは言いましたが、もちろん既存のスクリプトを流用できるってことです。 いままで作り上げてきたスクリプトや

2014/12/09 に DeNA 社内勉強会にお招きいただいて話した内容です

ソフトウェアテストはソフトウェア開発において不可欠な活動です。欠陥を検出する、品質を確認する、テスト駆動開発などで開発を導くといった、様々な用途でソフトウェアテストは活用されています。そのソフトウェア...

ページの概要1. 組み込みソフトの品質を保証し品質を向上するには複数の観点での活動が必要です2. リリース判定とソフト開発監査とテストがソフト品質保証の基本の３点セット3. リリース判定4. ソフト開発監査　5. テスト品質　6. バグ管理とプロセス品質と他社制ソフト品質が第二の３点セット7. プロセス品質　8. バグ管理　（この分類はまだ概要説明ページだけです）9. 他社制ソフト品質　（この分類はまだ概要説明ページだけです）10. 他にも品質を良くするのに必要な事はいろいろあります11. その他のお話し　（この分類は不定期に記事が増えます）12. バグの巣　（この分類はすこしずつ記事を書き足しています）13. プロダクト品質　（この分類はまだ概要紹介ページだけです）14. 開発技術　（この分類はまだ概要紹介ページだけです）15. 開発組織　（この分類はまだ概要紹介ページだけです）16.

こんにちは、Autify CEOの近澤（@chikathreesix）です。 先日会社の紹介資料を公開しました。大変嬉しいことに多くの反響を頂いているのですが、会社の紹介資料には自動化に賭ける僕の熱い想いは詰め込めきれませんでした。そこで、なぜ我々が今テスト自動化に取り組んでいるのか、なぜテスト自動化がこれからの社会において重要なのか、改めてブログにまとめました。 テストの大半が未だに人手ソフトウェアテストとは、開発したソフトウェアが正しく動作するか検証する作業のことです。ですのでソフトウェアを開発するあらゆる組織において、テストを実施する必要があります。市場は非常に大きく、IT予算の1/3をテストに使っていると言われ、その額は130兆円にも登ります。 この作業ですが、未だにグローバルで見てもおよそ75%の企業が人手に大きく依存しています。人手のテストは当然人件費と時間が多くかかるわけです

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はじめに こんにちは。SRE部BtoBチームの田村です。BtoBチームにてECサイトの購入テストや会員登録等のテストを行う際には、これまでSeleniumを利用して毎日LinuxのChrome環境にて実行しておりました。しかしながらフロントエンドが変更された場合に、ソースコードの調整をしたりサーバー保守対応も必要で、運用コストを割かれることもしばしばありました。テストにおける自動化やテスト品質の向上及び運用コストの削減を目的として、今回AutifyというE2E自動テストツールを導入しました。 BtoBチームのE2Eテスト BtoBチームのE2Eテストは、Seleniumを用いて会員登録や購入テストを毎日実行しており、Slackにテスト結果を通知しています。エラー時には、サーバーに入ってログ閲覧し問題ないかを確認していました。そして、新しいテストパターン追加の要望があった場合にはソースコード