Bu bölümde Andreas Günther ve Breno Pinheiro Richard Seidl'in konuğu oluyor. Üçlü, daha iyi gereksinimler ve sürdürülebilir bir test temeli için yapay zekadan bahsediyor. Saf metnin neden yeterli olmadığını ve şablonların, kullanım senaryolarının, etkinlik diyagramlarının ve PlantUML'nin nasıl netlik yarattığını gösteriyorlar. Yapay zeka, ekipleri bağlamı, kapsamı ve terimleri açıkça tanımladıkları ve geri bildirimleri tekrar tekrar kullandıklarında destekler. İçten gelen his yerine daha uzun, yeniden kullanılabilir uçlar. Odak noktası, çeşitli sektörlerdeki uygulamalardan çevikliğe, öğrenme kültürüne ve veri yönetiminde sorumluluğa kadar uzanır.
İki konuğun da belirttiği gibi, eğitim gereksinimleri ne kadar iyi olursa, yapay zeka şirketin gerçekte ne yaptığını da o kadar iyi biliyor.
Bu podcast yazılım kalitesine odaklanıyor: ister test otomasyonu, ister çevik projelerdeki kalite, test verileri veya test ekipleri olsun, Richard Seidl ve konukları yazılım geliştirmeye daha fazla kalite getiren yönleri inceliyor.
Güncel sayı aynı zamanda Richard Seidl'in blogunda da mevcut: “Yapay zeka ile gereksinimlerde daha fazla kalite – Andreas Günther, Breno Pinheiro” ve YouTube'da mevcut.
(Mayıs)
Bir yanıt yazın