ਲਾਭ:
- ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਸਿਰਲੇਖ, ਨਿਰਣਾਇਕ ਪ੍ਰਜਨਨ ਕਦਮ, ਅਨੁਮਾਨਿਤ/ਅਸਲ ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਸਮਰਥਨ ਨਾਲ ਸਬੂਤ ਵਾਲੀ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਲਈ 'ਸਿਰਫ ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਇਸ ਨੂੰ ਨਾ ਬਣਾਓ' ਦਾ ਨਿਯਮ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨਾਲ ਪ੍ਰਜਨਨ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ
- ਗੰਭੀਰਤਾ (ਤਕਨੀਕੀ ਪ੍ਰਭਾਵ) ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ (ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਜ਼ਰੂਰੀ) ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਨਾਲ ਅੰਤਮ ਲੇਬਲ ਦੇਣਾ
ਇੱਕ ਟੈਸਟਰ ਦੁਆਰਾ ਲੱਭਿਆ ਬੱਗ ਕੇਵਲ ਤਾਂ ਹੀ ਕੀਮਤੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ; ਇਸ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਹੱਦ ਤੱਕ ਬੱਗ ਰਿਪੋਰਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ-ਇੱਕ ਰਿਕਾਰਡ ਜੋ ਕਿਸੇ ਨੁਕਸ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦਰਜ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਿਵੈਲਪਰ ਇਸਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਦੁਬਾਰਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਖਰਾਬ ਲਿਖਤੀ ਬੱਗ ਰਿਪੋਰਟ ("ਲੌਗਇਨ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ") ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੂੰ ਘੰਟਿਆਂ ਲਈ ਰੋਕ ਦੇਵੇਗੀ, ਅੱਗੇ-ਪਿੱਛੇ ਪੱਤਰ-ਵਿਹਾਰ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਅਕਸਰ "ਮੁੜ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ" ਵਜੋਂ ਬੰਦ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ। ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਦਮ, ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਅਸਲ ਨਤੀਜੇ, ਸੰਦਰਭ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਸਬੂਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਤੁਹਾਡੇ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੇਸ਼ੇਵਰ, ਢਾਂਚਾਗਤ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ। ਪਰ ਕੇਂਦਰੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਇੱਥੇ ਵੀ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: AI ਉਹ ਕਦਮ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦੇ; ਗੁੰਮ ਹੋਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ "ਵਾਜਬ-ਦਿੱਖ" ਪਰ ਗਲਤ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨਾਲ ਭਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਰਿਪੋਰਟ ਦੀ ਹਰ ਲਾਈਨ ਉਸ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਹੈ।
ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਬੱਗ ਰਿਪੋਰਟ ਦੀ ਐਨਾਟੋਮੀ
ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਇਹ ਭਾਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
- ਸਿਰਲੇਖ: ਛੋਟਾ, ਖਾਸ, ਖੋਜਣਯੋਗ। "ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਹੈ" ਨਹੀਂ; "ਕਾਰਟ (Chrome) ਵਿੱਚ 10 ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਈਟਮਾਂ ਵਾਲੇ 'ਚੈੱਕਆਊਟ' ਬਟਨ ਨੂੰ ਕਲਿੱਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ"।
- ਪੁਨਰ-ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਕਦਮ: ਨੰਬਰਬੱਧ, ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਯੋਗ, ਨਿਰਧਾਰਨਵਾਦੀ। ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਗਲਤੀ ਦੇਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜਾ: ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਸੀ।
- ਅਸਲ ਨਤੀਜਾ: ਕੀ ਹੋਇਆ (ਗਲਤੀ ਸੁਨੇਹਾ, ਸਕ੍ਰੀਨ, ਵਿਵਹਾਰ)।
- ਵਾਤਾਵਰਣ: ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ/ਡਿਵਾਈਸ, ਸੰਸਕਰਣ, ਵਾਤਾਵਰਣ (ਟੈਸਟ/ਲਾਈਵ), ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ, ਡੇਟਾ।
- ਸਬੂਤ: ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ੌਟ, ਵੀਡੀਓ, ਲੌਗ, ਗਲਤੀ ਟਰੇਸ (ਸਟੈਕ ਟਰੇਸ)।
- ਗੰਭੀਰਤਾ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ: ਹੇਠਾਂ ਵੇਰਵਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਸੁਝਾਅ: ਰਿਪੋਰਟ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਪੁੱਛੋ "ਜੇਕਰ ਮੈਂ ਇਹ ਕਦਮ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੂੰ ਦਿੰਦਾ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਕੀ ਉਹ ਮੇਰੀ ਮਦਦ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਗਲਤੀ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ?" ਪੁੱਛੋ ਜੇਕਰ ਜਵਾਬ "ਨਹੀਂ" ਹੈ, ਤਾਂ ਰਿਪੋਰਟ ਅਧੂਰੀ ਹੈ। AI ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਸੁੰਦਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਤੁਸੀਂ ਹੀ ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਹਿੰਸਾ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ: ਦੋ ਉਲਝਣ ਵਾਲੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ
ਗੰਭੀਰਤਾ ਗਲਤੀ ਦਾ ਤਕਨੀਕੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੈ: ਕੀ ਸਿਸਟਮ ਕਰੈਸ਼ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਕੀ ਇਹ ਇੱਕ ਟਾਈਪੋ ਹੈ? ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ; ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਦੋਵੇਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕੋ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦੇ ਹਨ: ਹੋਮਪੇਜ 'ਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਨਾਮ ਦੀ ਗਲਤ ਸਪੈਲਿੰਗ ਘੱਟ ਗੰਭੀਰਤਾ ਹੈ ਪਰ ਉੱਚ ਤਰਜੀਹ (ਸ਼ੋਹਰਤ) ਹੈ। ਇੱਕ ਦੁਰਲੱਭ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਢਹਿ ਉੱਚ ਗੰਭੀਰਤਾ ਦਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਘੱਟ ਤਰਜੀਹ ਵਾਲਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਅੰਤਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਅੰਤਮ ਲੇਬਲ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਜਾਣਦੇ ਹਨ।
ਹਿੰਸਾ
ਉਦਾਹਰਨ
ਤਰਜੀਹ
ਉਦਾਹਰਨ
ਨਾਜ਼ੁਕ (ਬਲੌਕਰ)
ਭੁਗਤਾਨ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਜ਼ਰੂਰੀ (P1)
ਲਾਈਵ ਵਿੱਚ ਆਮਦਨੀ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ
ਉੱਚ (ਮੇਜਰ)
ਰਿਪੋਰਟ ਗਲਤ ਕੁੱਲ ਦੱਸਦੀ ਹੈ
ਉੱਚ (P2)
ਆਗਾਮੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ
ਮੱਧਮ (ਮਾਮੂਲੀ)
ਦੁਰਲੱਭ ਕਿਨਾਰੇ ਕੇਸ ਗਲਤੀ
ਮੱਧਮ (P3)
ਇੱਕ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਸਪ੍ਰਿੰਟ ਵਿੱਚ
ਨੀਵਾਂ (ਮਾਮੂਲੀ)
ਬਟਨ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਬੰਦ ਹੈ
ਘੱਟ (P4)
ਜਦੋਂ ਮੌਕਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਇਸ ਗਲਤੀ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ: ਭੁਗਤਾਨ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।"
ਮਜਬੂਤ: "ਹੇਠਾਂ ਮੇਰੇ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦਾ ਮਿਆਰੀ ਬੱਗ ਰਿਪੋਰਟ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ: ਸਿਰਲੇਖ, ਪ੍ਰਜਨਨ ਪੜਾਅ (ਗਿਣਿਆ), ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜਾ, ਅਸਲ ਨਤੀਜਾ, ਵਾਤਾਵਰਣ, ਗੰਭੀਰਤਾ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ (ਉਚਿਤ)। ਸਿਰਫ਼ ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ; ਕੋਈ ਵੀ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਓ, 'ਜਾਣਕਾਰੀ ਗੁੰਮ: ...' ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰੋ। ਨਿਰੀਖਣ, ਜਦੋਂ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, Chrome01 ਆਈਟਮਾਂ, ਕਾਰ 01, 12 ਵਿੱਚ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਕੰਸੋਲ ਵਿੱਚ 'ਚੈੱਕਆਉਟ' ਦਬਾਓ, 'ਅਣਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਹੈ' ਗਲਤੀ, 11 ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ।"
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ; ਫਾਰਮੈਟ, "ਫਿਟਿੰਗ" ਨਿਯਮ, ਅਤੇ ਗੁੰਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਰਿਪੋਰਟ ਸਹੀ ਅਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰ ਦੋਵੇਂ ਹੋਵੇਗੀ।
ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਗਲਤੀ ਖੋਜ
ਵੱਡੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ, ਉਹੀ ਗਲਤੀ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। AI ਤੁਹਾਡੀ ਨਵੀਂ ਰਿਪੋਰਟ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਓਪਨ ਬੱਗਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਡੁਪਲੀਕੇਟਸ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ — ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਬੱਗ ਟਰੈਕਿੰਗ ਸਿਸਟਮ (ਜੀਰਾ, ਅਜ਼ੁਰ ਡੇਵੋਪਸ, ਗਿੱਟਹਬ ਮੁੱਦੇ) ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ: ਸਤ੍ਹਾ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀਆਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੀਆਂ ਦੋ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ; AI ਦੇ "ਡੁਪਲੀਕੇਟ" ਸੁਝਾਅ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੋਵਾਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਬੰਦ "ਡੁਪਲੀਕੇਟ" ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਗਲਤੀ ਗੁੰਮ ਹੈ.
ਬੱਗ ਟਰੇਸ ਤੋਂ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਤੱਕ: ਲੌਗਸ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ AI ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ
ਇੱਕ ਬੱਗ ਰਿਪੋਰਟ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਤਕਨੀਕੀ ਹਿੱਸਾ ਅਕਸਰ ਬੱਗ ਟਰੇਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਸਟੈਕ ਟਰੇਸ — ਕੋਡ ਦੀ ਕਿਹੜੀ ਲਾਈਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਾਲ ਚੇਨ, ਇੱਕ ਬੱਗ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕੀਤਾ) ਦਾ ਇੱਕ ਟੁੱਟਣਾ। ਲੰਬੇ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਲੌਗ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੂੰ ਵੀ ਥੱਕ ਸਕਦੇ ਹਨ। AI ਸੈਂਕੜੇ ਲਾਈਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਲੌਗ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਲਾਈਨਾਂ, ਸੰਭਾਵਿਤ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਅਨੁਮਾਨ, ਅਤੇ ਕੋਡ ਪੁਆਇੰਟ ਜਿੱਥੇ ਗਲਤੀ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਈ ਸੀ, ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਦੋ ਸੀਮਾਵਾਂ ਯਾਦ ਰੱਖੋ, ਹਾਲਾਂਕਿ. ਪਹਿਲਾਂ, AI ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ, ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ; ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇਸਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ। ਦੂਜਾ, ਲਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ (ਈਮੇਲ, ਉਪਭੋਗਤਾ ID, ਸੈਸ਼ਨ ਟੋਕਨ) ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਵਾਹਨ 'ਤੇ ਲੌਗ ਲਗਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਅਭਿਆਸ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ "ਇਸ ਲੌਗ ਵਿੱਚ ਮਾਸਕ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ" ਅਤੇ ਫਿਰ ਸਾਫ਼ ਕੀਤੇ ਲੌਗ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ।
ਸੰਕੇਤ: ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ ਲੌਗ ਨੂੰ ਪੇਸਟ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਭ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ 3-5 ਲਾਈਨਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਜੋ AI ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਦੱਸਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਲੌਗ ਲਈ ਇੱਕ ਲਿੰਕ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਰਿਪੋਰਟ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਬਣੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਜਿਸ ਨੂੰ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਉਹ ਪੂਰੇ ਲੌਗ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ
1) ਨਿਰੀਖਣ ਤੋਂ ਰਿਪੋਰਟ ਤੱਕ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਸੀਨੀਅਰ QA. ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਕੱਚੇ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਬੱਗ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ: ਸਿਰਲੇਖ / ਪ੍ਰਜਨਨ ਪੜਾਅ (ਗਿਣਤੀ) / ਉਮੀਦ / ਅਸਲ / ਵਾਤਾਵਰਣ / ਸਬੂਤ ਨੋਟ / ਗੰਭੀਰਤਾ + ਤਰਜੀਹ (ਜਾਇਜ਼)। ਨਿਯਮ: ਸਿਰਫ ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ; ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਖੇਤਰ ਨੂੰ "ਗੁੰਮ ਜਾਣਕਾਰੀ:..." ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ: [ਕੱਚੇ ਨੋਟ]
2) ਪ੍ਰਜਨਨਯੋਗਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ:
ਇਸ ਬੱਗ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਦੇ ਨਜ਼ਰੀਏ ਤੋਂ ਪੜ੍ਹੋ ਜਿਸਨੇ ਕਦੇ ਬੱਗ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ। ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਸਥਾਨਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਬੱਗ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ: ਅਸਪਸ਼ਟ ਕਦਮ, ਗੁੰਮ ਪੂਰਵ ਸ਼ਰਤ, ਗੁੰਮ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ, ਛੱਡੀ ਗਈ ਸਥਿਤੀ। ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਹਰੇਕ ਅੰਤਰ ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜੋੜਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਰਿਪੋਰਟ: [ਰਿਪੋਰਟ ਪੇਸਟ ਕਰੋ]
3) ਗੰਭੀਰਤਾ/ਪਹਿਲ ਸਲਾਹਕਾਰ:
ਮੈਂ ਹੇਠ ਲਿਖੀ ਗਲਤੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹਾਂ: [ਗਲਤੀ + ਵਪਾਰਕ ਸੰਦਰਭ]. ਗੰਭੀਰਤਾ (ਤਕਨੀਕੀ ਪ੍ਰਭਾਵ) ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ (ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਜ਼ਰੂਰੀ) ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਝਾਅ ਅਤੇ ਉਚਿਤਤਾ ਦਿਓ। ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਦੋਵੇਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਉਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮੈਂ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ ਕਰਾਂਗਾ।
4) ਲੌਗ/ਗਲਤੀ ਟਰੇਸ ਸੰਖੇਪ:
ਹੇਠਾਂ ਗਲਤੀ ਟਰੇਸ/ਲੌਗ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਮੈਨੂੰ (1) ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਦੀ ਪਰਿਕਲਪਨਾ, (2) ਸੰਭਾਵਿਤ ਕੋਡ ਪੁਆਇੰਟ ਜਿੱਥੇ ਗਲਤੀ ਆਈ, (3) ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨ ਲਈ 3 ਸਭ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਲਾਈਨਾਂ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਦਿਓ। ਜੇਕਰ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹੈ ਤਾਂ ਮਾਸਕ ਕਰੋ। ਲਾਗ: [ਪੇਸਟ ਲੌਗ]
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - "ਮੈਂ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਿਆ" ਤੋਂ ਮੁਕਤੀ। ਇੱਕ ਟੀਮ ਵਿੱਚ, 30% ਬੱਗ "ਮੁੜ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ" ਵਜੋਂ ਬੰਦ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ। "ਪੁਨਰ-ਉਤਪਾਦਨ ਜਾਂਚ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ ਹੈ; ਹਰੇਕ ਰਿਪੋਰਟ ਭੇਜੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, AI ਨੇ ਲਾਪਤਾ ਕਦਮਾਂ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਸ਼ਰਤਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ। ਤਿੰਨ ਮਹੀਨਿਆਂ ਬਾਅਦ, "ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਿਆ" ਦਰ 30% ਤੋਂ ਘਟ ਕੇ 8% ਹੋ ਗਈ। ਫਰਕ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਕਦਮ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਸਟੀਕ ਸਨ।
ਕੇਸ 2 - ਜਾਅਲੀ ਕਦਮਾਂ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ। ਇੱਕ ਟੈਸਟਰ ਨੇ AI ਨੂੰ ਅਧੂਰੇ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਲਿਖਣ ਲਈ ਸੀ; AI ਨੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਕਦਮ ਜੋੜਿਆ ਜੋ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਉਪਭੋਗਤਾ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਪੰਨੇ ਤੋਂ ਸੂਚਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਦਾ ਹੈ"। ਜਦੋਂ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੇ ਉਸ ਕਦਮ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ, ਤਾਂ ਉਹ ਗਲਤੀ ਨਹੀਂ ਲੱਭ ਸਕਿਆ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਗੁਆ ਬੈਠਾ। ਟੀਮ ਨੇ "ਸਿਰਫ਼ ਮੇਰੇ ਵੱਲੋਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਇਸਨੂੰ ਨਾ ਬਣਾਓ" ਨਿਯਮ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ; ਬਣੇ ਹੋਏ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕੇਸ 3 - ਗੰਭੀਰਤਾ/ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਅੰਤਰ। ਹੋਮ ਪੇਜ 'ਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਸਲੋਗਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟਾਈਪੋ ਸੀ। ਟੈਸਟਰ ਇਸਨੂੰ "ਘੱਟ" ਵਜੋਂ ਪਾਸ ਕਰੇਗਾ; AI ਸਲਾਹਕਾਰ ਨੇ ਯਾਦ ਦਿਵਾਇਆ ਕਿ ਤਕਨੀਕੀ ਹਿੰਸਾ ਘੱਟ ਹੈ ਪਰ ਵਪਾਰਕ ਤਰਜੀਹ ਉੱਚ ਹੈ (ਹਰ ਵਿਜ਼ਟਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਦਾ ਤੱਤ). ਬੱਗ ਨੂੰ ਉਸੇ ਦਿਨ "ਉੱਚ ਤਰਜੀਹ" ਟੈਗ ਨਾਲ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਅਸਪਸ਼ਟ ਸਿਰਲੇਖ। "ਕਾਰਜ ਨਹੀਂ" ਵਰਗੀਆਂ ਅਣ-ਖੋਜ, ਗੈਰ-ਵਿਤਕਰੇ ਵਾਲੀਆਂ ਸੁਰਖੀਆਂ।
- ਗੁੰਮ/ਛੱਡੇ ਗਏ ਕਦਮ। ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਜੋ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਉਹ ਨਹੀਂ ਲਿਖਣਾ; ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਡਿਵੈਲਪਰ ਦੀ ਅਸਫਲਤਾ।
- AI ਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੇਣਾ। ਗੁੰਮ ਹੋਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ "ਵਾਜਬ ਅੰਦਾਜ਼ੇ" ਨਾਲ ਭਰਨਾ; ਗਲਤ ਕਦਮ.
- ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਨਤੀਜਾ ਨਹੀਂ ਲਿਖ ਰਿਹਾ। "ਗਲਤ" ਕਹਿਣਾ ਪਰ ਸਹੀ ਕੀ ਹੈ ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ।
- ਉਲਝਣ ਵਾਲੀ ਹਿੰਸਾ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ। ਦੋਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਸਮਝ ਕੇ; ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਮਝਣਾ।
- ਸਬੂਤ ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ/ਲੌਗਸ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
ਬੱਗ ਰਿਪੋਰਟ ਦਾ ਮੁੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਡਿਵੈਲਪਰ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਬੱਗ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਤਿਆਰ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਏਆਈ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੇਸ਼ੇਵਰ, ਢਾਂਚਾਗਤ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ; ਇਹ ਸਿਰਲੇਖ, ਕਦਮ, ਸੰਭਾਵਿਤ/ਅਸਲ ਨਤੀਜਾ, ਵਾਤਾਵਰਣ ਅਤੇ ਸਬੂਤ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਗੰਭੀਰਤਾ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਬਾਰੇ ਸਲਾਹ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ AI ਗੁੰਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; "ਸਿਰਫ਼ ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਗੁੰਮ ਹੋਣ 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ" ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿਓ। ਸਬੂਤ ਵਜੋਂ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਕਰੋ.
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਇੱਕ ਬੱਗ ਲਓ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਲੱਭਿਆ ਹੈ ਅਤੇ "ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਰੀਖਣ" ਪੈਟਰਨ ("ਫਿਟਿੰਗ" ਨਿਯਮ ਦੇ ਨਾਲ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਆਪਣੇ ਕੱਚੇ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ। ਫਿਰ "ਪੁਨਰ-ਉਤਪਾਦਨ ਜਾਂਚ" ਕਰੋ ਅਤੇ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ। ਕਿਸੇ ਸਹਿਕਰਮੀ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟ ਦਿਓ ਅਤੇ ਦੇਖੋ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਗਲਤੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, "ਹਿੰਸਾ/ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਸਲਾਹਕਾਰ" ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੀ ਮਰਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ ਦਿਓ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰੋ ਜੋ AI ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੇਰਾ ਸਿਰਲੇਖ ਖਾਸ ਅਤੇ ਖੋਜਣਯੋਗ ਹੈ।
- [ ] ਪ੍ਰਜਨਨ ਦੇ ਪੜਾਅ ਸਕ੍ਰੈਚ, ਨਿਰਣਾਇਕ ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨ ਹਨ।
- [ ] ਮੈਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਅਤੇ ਅਸਲ ਨਤੀਜੇ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਿਖੇ ਹਨ।
- [ ] ਸੈਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸਬੂਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੂਰੀ ਹੈ; ਮੈਂ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ AI 'ਤੇ "ਮੇਕ ਅੱਪ ਕਰੋ, ਮਾਰਕ ਦਿ ਮਿਸਿੰਗ" ਨਿਯਮ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਖੁਦ ਖਾਲੀ ਥਾਂਵਾਂ ਨੂੰ ਭਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਗੰਭੀਰਤਾ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ ਦਾ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਫੈਸਲਾ ਲਿਆ।