നേട്ടങ്ങൾ:
- ലൈൻ, ബ്രാഞ്ച്, കണ്ടീഷൻ കവറേജ് തുടങ്ങിയ മെട്രിക്കുകൾ ഒരു മാപ്പായി വായിക്കാനുള്ള കഴിവ്, ട്രസ്റ്റല്ല
- ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ച് കോഡ് സ്കോപ്പിന് അടുത്തായി ആവശ്യകത സ്കോപ്പ് സ്ഥാപിക്കാനും കണ്ടെത്താനുള്ള വിടവുകൾ ദൃശ്യമാക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
- അപകടസാധ്യത = പ്രോബബിലിറ്റി × ആഘാതം എന്ന ഫോർമുല ഉപയോഗിച്ച് സവിശേഷതകൾ സ്കോർ ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ്, ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയിലേക്ക് നേരിട്ടുള്ള പരിമിതമായ പരിശോധനാ ശ്രമം, കൂടാതെ ബോധപൂർവമായ പരിധിക്ക് പുറത്തുള്ള ഡോക്യുമെൻ്റ്
നിങ്ങൾക്ക് എല്ലാ സോഫ്റ്റ്വെയറുകളും എന്നെന്നേക്കുമായി പരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയില്ല; സമയവും വിഭവങ്ങളും പരിമിതമാണ്. അതിനാൽ യഥാർത്ഥ ചോദ്യം ഇതാണ്: പരിമിതമായ പരീക്ഷണ ശ്രമം എവിടെ സ്ഥാപിക്കണം? രണ്ട് ആശയങ്ങൾ ഈ ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകുന്നു. ടെസ്റ്റ് കവറേജ്—എത്ര കോഡ് അല്ലെങ്കിൽ ആവശ്യകതകൾ ടെസ്റ്റുകൾ സ്പർശിക്കുന്നു എന്ന് അളക്കുന്ന ഒരു മെട്രിക്-ടെസ്റ്റ് ചെയ്യുന്നതിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. റിസ്ക്-ബേസ്ഡ് ടെസ്റ്റിംഗ് - ഒരു പ്രദേശത്തിൻ്റെ തകർച്ചയുടെ സാധ്യതയും അത് മോശമാകുമ്പോൾ അത് ഉണ്ടാക്കുന്ന നാശനഷ്ടവും അനുസരിച്ച് ടെസ്റ്റ് മുൻഗണന നിർണ്ണയിക്കുന്ന സമീപനം - ശ്രമത്തെ ഏറ്റവും അപകടസാധ്യതയിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (AI) രണ്ടിലും ശക്തമായ ഒരു വിശകലന പങ്കാളിയാണ്: ഇത് കവറേജ് വിടവുകൾ ദൃശ്യമാക്കുന്നു, അപകടസാധ്യതയുള്ള മേഖലകൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. എന്നാൽ കേന്ദ്ര മുന്നറിയിപ്പ് അവശേഷിക്കുന്നു: AI കാണുന്ന സ്കോപ്പുകളുടെ എണ്ണം തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതാണ്; ഒന്നും സ്ഥിരീകരിക്കാത്ത ടെസ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് 100% വരി കവറേജ് പോലും നേടാനാകും. സ്കോപ്പ് ഒരു മാപ്പായി വായിക്കുക എന്നതാണ് നിങ്ങളുടെ ജോലി, ഒരു ട്രസ്റ്റല്ല.
കവറേജ് മെട്രിക്സ് ശരിയായി വായിക്കുന്നു
നിരവധി തരം വ്യാപ്തികളുണ്ട്, എല്ലാം ഒരുപോലെ അർത്ഥപൂർണ്ണമല്ല:
- ലൈൻ കവറേജ്: ഒരു തവണയെങ്കിലും എത്ര ലൈനുകളുടെ കോഡ് എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്തു. ഏറ്റവും സാധാരണവും എന്നാൽ ദുർബലവുമായ മാനദണ്ഡം; ഒരു ലൈൻ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നത് അത് ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിൻ്റെ തെളിവല്ല.
- ബ്രാഞ്ച് കവറേജ്: ഓരോ ഇഫ് ബ്രാഞ്ചും (ശരിയും തെറ്റും) പരീക്ഷിച്ചിട്ടുണ്ടോ എന്ന്. ഒരു വരിയെക്കാൾ അർത്ഥവത്തായത്.
- കണ്ടീഷൻ കവറേജ്: സങ്കീർണ്ണമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഓരോ ഉപ വ്യവസ്ഥയും പ്രത്യേകം പരിശോധിക്കുന്നു.
- പാത്ത് കവറേജ്: കോഡിനുള്ളിലെ ലോജിക്കൽ പാതകളുടെ സംയോജനം. ഇത് ഏറ്റവും സമഗ്രവും എന്നാൽ പ്രായോഗികമായി പൂർണ്ണമായി എത്തിച്ചേരാൻ പ്രയാസവുമാണ്.
മുന്നറിയിപ്പ്: കവറേജ് ശതമാനം "ഗുണനിലവാര സ്കോർ" അല്ല. വരികൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് 100% വരി കവറേജ് നിങ്ങളോട് പറയുന്നു; അത് ശരിയായ ഫലം നൽകുന്നു എന്നല്ല (യൂണിറ്റ് 1 ലെ കപട-പാസ്). "എല്ലാം പരീക്ഷിച്ചു" എന്ന ഉറപ്പായിട്ടല്ല, "ഞാൻ എവിടെയും നോക്കിയിട്ടില്ല" എന്ന ചോദ്യത്തിനുള്ള ഉത്തരമായി സ്കോപ്പ് ഉപയോഗിക്കുക.
സ്കോപ്പ് ബ്ലൈൻഡ് സ്പോട്ടുകൾ
കവറേജ് മെട്രിക്സ് എത്ര കോഡ് എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്തു എന്ന് മാത്രം അളക്കുന്നു; കാണാൻ കഴിയില്ല: (1) പരിശോധിക്കാത്ത ആവശ്യകതകൾ (കോഡ് നിലവിലുണ്ട്, പക്ഷേ ബിസിനസ്സ് നിയമം തെറ്റാണ്), (2) നഷ്ടമായ കോഡ് (ഒരിക്കലും എഴുതാത്ത നിയന്ത്രണത്തിനുള്ള സ്കോപ്പില്ല), (3) ഡാറ്റ/സ്റ്റേറ്റ് കോമ്പിനേഷനുകൾ, (4) ഉപയോഗക്ഷമത, പ്രകടനം, സുരക്ഷ. അതിനാൽ, ആവശ്യകത കവറേജ് (ഓരോ സ്വീകാര്യത മാനദണ്ഡവും കുറഞ്ഞത് ഒരു ടെസ്റ്റെങ്കിലും പാലിക്കണം) കോഡ് കവറേജിന് അടുത്തായി സ്ഥാപിക്കണം. ആവശ്യകത-ടെസ്റ്റ് മാപ്പിംഗ് (ട്രേസബിലിറ്റി മാട്രിക്സ്) നിർമ്മിക്കുന്നതിന് AI വളരെ സഹായകരമാണ്.
അപകടസാധ്യത അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പരിശോധന: ഞങ്ങൾ എവിടെയാണ് പരിശ്രമിക്കുന്നത്?
റിസ്ക് = പ്രോബബിലിറ്റി (പൊട്ടാനുള്ള സാധ്യത) × ആഘാതം (പൊട്ടിപ്പോയാൽ ദോഷം). AI ഉപയോഗിച്ച്, ഈ രണ്ട് അക്ഷങ്ങളിലും നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ഫീച്ചർ ലിസ്റ്റ് സ്കോർ ചെയ്യാനും ഒരു ഹീറ്റ് മാപ്പ് സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിയും. ഉയർന്ന പ്രോബബിലിറ്റി × ഉയർന്ന ഡൊമെയ്നുകൾ (പേയ്മെൻ്റ്, പ്രാമാണീകരണം, ഡാറ്റ സമഗ്രത) ഏറ്റവും തീവ്രമായ പരിശോധനയ്ക്ക് അർഹമാണ്; താഴ്ന്ന × താഴ്ന്ന പ്രദേശങ്ങൾ (അപൂർവ്വമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന മുൻഗണനാ സ്ക്രീൻ) ലൈറ്റ് ടെസ്റ്റിംഗ് മതിയാകും.
പ്രദേശം
സാധ്യത
ആഘാതം
റിസ്ക്
ടെസ്റ്റ് സാന്ദ്രത
പേയ്മെൻ്റ് ഫ്ലോ
ഇടത്തരം
വളരെ ഉയർന്നത്
ഉയർന്നത്
ഡീപ് + ഓട്ടോമേഷൻ
പ്രാമാണീകരണം
ഇടത്തരം
വളരെ ഉയർന്നത്
ഉയർന്നത്
ആഴത്തിലുള്ള + സുരക്ഷ
ഉൽപ്പന്ന തിരയൽ
ഉയർന്നത്
ഇടത്തരം
ഇടത്തരം-ഉയരം
ഓട്ടോമേഷൻ + കണ്ടെത്തൽ
പ്രൊഫൈൽ ഫോട്ടോ
താഴ്ന്ന
താഴ്ന്ന
താഴ്ന്ന
പ്രകാശ നിയന്ത്രണം
സഹായ പേജ്
താഴ്ന്ന
വളരെ കുറവാണ്
വളരെ കുറവാണ്
അവലോകനം
സ്കോപ്പിനെ പിന്തുടരാനുള്ള കെണി
കവറേജ് ശതമാനം ഒരു ലക്ഷ്യമാക്കുന്നത് (ഉദാ. "ടീം 90% കവറേജ് പാസാകണം" എന്ന നിയമം) ഒരു അപകടകരമായ പാർശ്വഫലമാണ്: ഡെവലപ്പർമാരും ടെസ്റ്റർമാരും യഥാർത്ഥ അപകടസാധ്യതയെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നതിനുപകരം ശതമാനം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ഫലം പലപ്പോഴും ഉറപ്പുകളോ നിസ്സാരമായ പരിശോധനകളോ ഇല്ലാതെ വീർപ്പുമുട്ടുന്ന സ്കോപ്പാണ് - നമ്പർ മനോഹരമായി കാണപ്പെടുന്നു, പക്ഷേ പരിരക്ഷയില്ല. മാനദണ്ഡം തന്നെ ലക്ഷ്യമാകുമ്പോൾ അത് ദുഷിക്കപ്പെടുന്നതിൻ്റെ പ്രതിഭാസമാണിത്: "ഒരു അളവുകോൽ ഒരു ലക്ഷ്യമാകുമ്പോൾ, അത് ഒരു നല്ല അളവുകോലായി അവസാനിക്കുന്നു." സ്കോപ്പ് ഒരു ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് ടൂളായി ഉപയോഗിക്കുക, പ്രകടന റിപ്പോർട്ട് കാർഡല്ല.
സ്കോപ്പ് ദിശാബോധത്തോടെ വായിക്കുക എന്നതാണ് ആരോഗ്യകരമായ ഒരു സമീപനം: "എന്തുകൊണ്ടാണ് ക്രിട്ടിക്കൽ പേയ്മെൻ്റ് മൊഡ്യൂളിൽ ബ്രാഞ്ച് കവറേജ് 40% ൽ കുടുങ്ങിയത്?" ചോദ്യം "മൊത്തം കവറേജ് 90% ആണോ?" അത് ചോദ്യത്തേക്കാൾ വളരെ വിലപ്പെട്ടതാണ്. AI-യെ മൊഡ്യൂളും റിസ്ക് ലെവലും അനുസരിച്ച് സ്കോപ്പ് റിപ്പോർട്ട് വിഭജിക്കട്ടെ; കുറഞ്ഞ കവറേജുള്ള ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള പ്രദേശങ്ങൾ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുക. അങ്ങനെ, സ്കോപ്പ് ഒരു അന്ധമായ ശതമാനത്തേക്കാൾ അധ്വാനത്തെ നയിക്കുന്ന ഒരു കോമ്പസായി മാറുന്നു.
മുന്നറിയിപ്പ്: "100% കവറേജ്" എന്ന മുദ്രാവാക്യം ഒരു കെണിയാണ്. ചില കോഡ് പരിശോധിക്കുന്നത് (ലളിതമായ ആക്സസറുകൾ, സ്വയമേവ സൃഷ്ടിച്ച ഭാഗങ്ങൾ) കുറഞ്ഞ മൂല്യമാണ്; അവിടെ ചെലവഴിച്ച പരിശ്രമം ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള ബിസിനസ്സ് നിയമങ്ങളിൽ നിന്ന് മോഷ്ടിക്കപ്പെട്ടതാണ്. എല്ലാ പ്രധാന സ്വഭാവവും അപകടസാധ്യതയും പരീക്ഷിക്കുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം, ഓരോ വരിയും അല്ല.
ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്
ദുർബലമായത്: "എൻ്റെ ടെസ്റ്റിംഗ് കവറേജ് വർദ്ധിപ്പിക്കുക."
ശക്തമായത്: "ഈ സ്വീകാര്യത മാനദണ്ഡങ്ങളുടെ പട്ടികയും നിലവിലുള്ള ഈ ടെസ്റ്റ് കേസുകളും കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ. (1) ഏതെങ്കിലും പരിശോധനകൾ (ആവശ്യക കവറേജ് വിടവ്) പാലിക്കാത്ത പട്ടിക. (2) പ്രോബബിലിറ്റി, ഇംപാക്റ്റ് അക്ഷങ്ങളിൽ ഓരോ ഫീച്ചറും 1-5 സ്കോർ ചെയ്യുക; അപകടസാധ്യത അനുസരിച്ച് റാങ്ക് = പ്രോബബിലിറ്റി × ഇംപാക്റ്റ്. (3) 5 പരിമിതമായ സമയത്തിനുള്ളിൽ ഞാൻ ഏറ്റവും ഉയർന്ന റിസ്ക് എടുക്കരുതെന്ന് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. കോഡ് ലൈൻ കവറേജാണ് ഏക മാനദണ്ഡം: [...] ടെസ്റ്റുകൾ: [...]"
ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്; ബിസിനസ്സ് അപകടസാധ്യതയുമായി വ്യാപ്തി സംയോജിപ്പിക്കുകയും പരിമിതമായ തൊഴിലാളികൾക്ക് മുൻഗണന നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ
1) ആവശ്യകത വ്യാപ്തി വിടവ്:
ഇനിപ്പറയുന്ന സ്വീകാര്യത മാനദണ്ഡങ്ങളും ഈ ടെസ്റ്റ് കേസുകളും നൽകി. ഒരു ട്രെയ്സിബിലിറ്റി ടേബിൾ നിർമ്മിക്കുക: ഓരോ മാനദണ്ഡവും -> ടെസ്റ്റ്(കൾ) അത് പാലിക്കുന്നു. ടെസ്റ്റുകളൊന്നും ഇല്ലാത്ത മാനദണ്ഡങ്ങളെ "കവറേജ് ഗ്യാപ്പ്" എന്നും ഒരു മാനദണ്ഡവുമായി ബന്ധിപ്പിക്കാത്ത ടെസ്റ്റുകളെ "ആവശ്യമുണ്ടോ?" എന്നും വിളിക്കുന്നു. അടയാളപ്പെടുത്തുക: മാനദണ്ഡം: [...] / ടെസ്റ്റുകൾ: [...]
2) റിസ്ക് സ്കോറിംഗ്:
പ്രോബബിലിറ്റി (ബ്രേക്കിംഗ് സാധ്യത), ഇംപാക്റ്റ് (തകർന്നാൽ കേടുപാടുകൾ) അക്ഷങ്ങളിൽ 1-5 ഫീച്ചറുകളുടെ/മൊഡ്യൂളുകളുടെ ഈ ലിസ്റ്റ് സ്കോർ ചെയ്യുക. റിസ്ക് = പ്രോബബിലിറ്റി × ആഘാതം. ഒരു പട്ടികയിൽ അടുക്കി, ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള ഓരോ പ്രദേശത്തിനും ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന ടെസ്റ്റിംഗ് തരം (യൂണിറ്റ്/എപിഐ/യുഐ/ആവേശണം/സുരക്ഷ) വ്യക്തമാക്കുക. പട്ടിക: [...]
3) വ്യാപ്തി വ്യാഖ്യാനം:
ഇനിപ്പറയുന്ന കവറേജ് റിപ്പോർട്ട് നൽകി (ലൈൻ%, ബ്രാഞ്ച്%). എന്നോട് ഇത് പറയൂ:- ഈ നമ്പറുകൾ എന്താണ് തെളിയിക്കാത്തത്?- ഉയർന്ന നിര കവറേജ് ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും അപകടസാധ്യതയുള്ള മേഖലകൾ ഏതൊക്കെയാണ്?- കവറേജ് കാണാത്ത വിടവുകൾക്ക് (ആവശ്യകത, ഡാറ്റ സംയോജനം, സുരക്ഷ) എന്ത് അധിക പരിശോധനയാണ് നിങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നത്? റിപ്പോർട്ട്: [ഒട്ടിക്കുക]
4) പരിമിത സമയ പദ്ധതി:
പ്രക്ഷേപണം ചെയ്യാൻ [X മണിക്കൂർ] ശേഷിക്കുന്നു. ഇനിപ്പറയുന്ന റിസ്ക് റാങ്കിംഗും കവറേജ് വിടവുകളും നൽകിയിരിക്കുന്നു. ഈ കാലയളവിൽ, പരമാവധി അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുന്ന ടെസ്റ്റ് പ്ലാൻ മുൻഗണനാ ക്രമത്തിൽ തയ്യാറാക്കപ്പെടുന്നു. ബോധപൂർവ്വം പരീക്ഷിക്കാൻ പാടില്ലാത്തതും അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നതിനുള്ള അംഗീകൃത അപകടസാധ്യതയും വ്യക്തമായി പ്രസ്താവിക്കുക. ഡാറ്റ: [...]
മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ
കേസ് 1 — 100% കവറേജ്, സീറോ ട്രസ്റ്റ്. ഒരു ടീം 94% ലൈൻ കവറേജ് പ്രശംസിച്ചു. "സ്കോപ്പ് ഇൻ്റർപ്രെറ്റേഷൻ" വിശകലനം കാണിക്കുന്നത് മിക്ക ടെസ്റ്റുകളും ഉറപ്പില്ലാത്തവയാണ്, അതായത് അവ വരികൾ ഓടിച്ചെങ്കിലും ഒന്നും പരിശോധിച്ചില്ല. യഥാർത്ഥ സംരക്ഷണ കവറേജ് വളരെ കുറവായിരുന്നു. സംഖ്യകളിലല്ല, മ്യൂട്ടേഷൻ പരിശോധനയിലാണ് ടീം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചത് (യൂണിറ്റ് 10); യഥാർത്ഥ പിശക് ക്യാച്ച് നിരക്ക് ഇരട്ടിയായി.
കേസ് 2 - റിസ്ക് മാപ്പ് തിരുത്തിയ മുൻഗണന. ഒരു ടീം അവരുടെ ടെസ്റ്റിംഗ് പ്രയത്നത്തിൻ്റെ 40% അപൂർവ്വമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന റിപ്പോർട്ടിംഗ് സ്ക്രീനിൽ ചെലവഴിക്കുന്നു, പേയ്മെൻ്റ് ഫ്ലോ ഒഴിവാക്കുന്നു, കാരണം അത് "പ്രവർത്തിക്കുന്നു". AI റിസ്ക് സ്കോറിംഗ് ഈ അസന്തുലിതാവസ്ഥ കാണിച്ചു. തൊഴിൽ പുനർവിതരണം ചെയ്തു; രണ്ടാഴ്ചയ്ക്ക് ശേഷം പേയ്മെൻ്റ് ഫ്ലോയിൽ ഉയർന്ന ഇംപാക്ട് ബഗ് കണ്ടെത്തി, അത് തത്സമയത്തിന് മുമ്പായി അടച്ചു.
കേസ് 3 - പരിധിക്ക് പുറത്തുള്ള ബോധം. ഒരു റിലീസായി 4 മണിക്കൂർ കഴിഞ്ഞ്, "പരിമിതമായ ഷെഡ്യൂൾ" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് എന്ത് പരീക്ഷിക്കണമെന്നും എന്താണ് ബോധപൂർവ്വം ഒഴിവാക്കേണ്ടതെന്നും ടീം തീരുമാനിച്ചു. ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള രണ്ട് സ്ട്രീമുകൾ ആഴത്തിൽ പരീക്ഷിച്ചു; കുറഞ്ഞ അപകടസാധ്യതയുള്ള മുൻഗണനാ സ്ക്രീൻ "സ്വീകാര്യമായ അപകടസാധ്യത" എന്ന് രേഖപ്പെടുത്തുകയും ഒഴിവാക്കുകയും ചെയ്തു. തീരുമാനം സുതാര്യവും യുക്തിസഹവുമായിരുന്നു; പതിപ്പ് സുരക്ഷിതമായി പുറത്തിറങ്ങി.
സാധാരണ തെറ്റുകൾ
- ഗുണമേന്മയുള്ള കവറേജ് ശതമാനം തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. ഉയർന്ന വരി കവറേജ് "പരീക്ഷിച്ച" ഉറപ്പായി വായിക്കുന്നു.
- കോഡ് കവറേജ് നോക്കുന്നു. ആവശ്യകത കവറേജ് ഒഴിവാക്കുന്നു (ഓരോ സ്വീകാര്യത മാനദണ്ഡങ്ങളുടെയും പരിശോധന).
- അപകടസാധ്യത കണക്കിലെടുക്കാതെ തുല്യമായി പരിശോധിക്കുന്നു. അപകടസാധ്യത കുറഞ്ഞ പ്രദേശങ്ങളിലേക്ക് തൊഴിലാളികളെ അനുവദിക്കുകയും നിർണായകമായ ഒഴുക്കിനെ അവഗണിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
- പരിധിക്ക് പുറത്ത് മറഞ്ഞിരിക്കുന്നു. വേണ്ടത്ര സമയമില്ലാത്തപ്പോൾ പരീക്ഷിക്കാത്തവ രേഖപ്പെടുത്തുന്നില്ല; റിലീസിന് ശേഷമുള്ള ആശ്ചര്യങ്ങൾ.
- AI-യുടെ റിസ്ക് സ്കോർ ചോദ്യം ചെയ്യാതെ സ്വീകരിക്കുന്നു. AI-ക്ക് ഉൽപ്പന്ന സന്ദർഭം പൂർണ്ണമായി അറിയില്ല; വിദഗ്ധ കണ്ണുകൊണ്ട് സ്കോറുകൾ ക്രമീകരിക്കുക.
ചുരുക്കത്തിൽ
പരിമിതമായ ശ്രമങ്ങളെ ശരിയായ സ്ഥലത്തേക്ക് നയിക്കുന്നതിനുള്ള രണ്ട് ഉപകരണങ്ങളാണ് ടെസ്റ്റ് കവറേജും അപകടസാധ്യത അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പരിശോധനയും. കവറേജ് മെട്രിക്കുകൾ (ലൈൻ, ബ്രാഞ്ച്, അവസ്ഥ, പാത) സ്പർശിച്ചവ കാണിക്കുന്നു, എന്നാൽ അത് ശരിയായി പെരുമാറിയെന്ന് തെളിയിക്കുന്നില്ല; വ്യാപ്തി ഒരു ഭൂപടമാണ്, വിശ്വാസമല്ല. കോഡ് കവറേജിന് അടുത്തായി ആവശ്യകത കവറേജ് ഇടുക. റിസ്ക് = പ്രോബബിലിറ്റി × ആഘാതം, ഏറ്റവും അപകടസാധ്യതയിലേക്കുള്ള നേരിട്ടുള്ള പരിശ്രമം എന്നീ ഫോർമുല ഉപയോഗിച്ച് സവിശേഷതകൾ സ്കോർ ചെയ്യുക. AI വിടവുകൾ ദൃശ്യമാക്കുന്നു, അപകടസാധ്യത സ്കോർ ചെയ്യുന്നു, പരിമിതമായ സമയം ആസൂത്രണം ചെയ്യുന്നു; എന്നാൽ അന്തിമ മുൻഗണനയും "ബോധപൂർവമായ ഒഴിവാക്കൽ" തീരുമാനവും ബിസിനസ്സ് സന്ദർഭം അറിയുന്ന വിദഗ്ദ്ധനായിരിക്കും.
ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്
നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം പ്രോജക്റ്റിൽ നിന്ന് ഒരു മൊഡ്യൂൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക. AI ഉപയോഗിച്ച് "ആവശ്യകതകളുടെ സ്കോപ്പ് ഗ്യാപ്പ്" ടെംപ്ലേറ്റ് പ്രവർത്തിപ്പിച്ച് ഏതൊക്കെ സ്വീകാര്യത മാനദണ്ഡങ്ങൾ പരീക്ഷിച്ചിട്ടില്ലെന്ന് കണ്ടെത്തുക. "റിസ്ക് സ്കോറിംഗ്" ഉപയോഗിച്ച് പ്രോബബിലിറ്റി × ഇംപാക്ട് അക്ഷങ്ങളിൽ മൊഡ്യൂളിൻ്റെ ഉപ-സവിശേഷതകൾ റാങ്ക് ചെയ്യുക. "പരിമിതമായ ഷെഡ്യൂൾ" ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് (സാങ്കൽപ്പിക) 3 മണിക്കൂർ പരീക്ഷണ സമയം വിതരണം ചെയ്യുക; നിങ്ങൾ ബോധപൂർവ്വം പരീക്ഷിക്കാത്തതും അംഗീകരിച്ച അപകടസാധ്യതയും എഴുതുക. നിങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്ന ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള കവറേജ് വിടവ് അടയ്ക്കുന്ന ഒരു കോൺക്രീറ്റ് ടെസ്റ്റ് ചേർക്കുക.
ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്
- [ ] ഞാൻ കവറേജ് ശതമാനം മാപ്പ് ആയി വായിക്കുന്നു, ഗുണനിലവാരമല്ല.
- [ ] കോഡ് കവറേജിന് പുറമെ, ആവശ്യകത കവറേജും ഞാൻ നീക്കം ചെയ്തു.
- [ ] ഞാൻ ഫീച്ചറുകൾ പ്രോബബിലിറ്റി × ഇംപാക്ട് പ്രകാരം സ്കോർ ചെയ്യുകയും റിസ്ക് അനുസരിച്ച് അവയെ റാങ്ക് ചെയ്യുകയും ചെയ്തു.
- [ ] ഞാൻ ടെസ്റ്റിംഗ് ശ്രമത്തെ ഏറ്റവും ഉയർന്ന അപകടത്തിലേക്ക് തിരിച്ചുവിട്ടു.
- [ ] ബോധപൂർവം പരീക്ഷിക്കാത്തതും അപകടസാധ്യത അംഗീകരിക്കാത്തതുമായ മേഖലകൾ ഞാൻ രേഖപ്പെടുത്തി.
- [ ] എൻ്റെ ഉൽപ്പന്ന സന്ദർഭത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഞാൻ AI-യുടെ റിസ്ക് സ്കോറുകൾ അവലോകനം ചെയ്തു.