ਲਾਭ:
- ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਸਮਝੋ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕੇਸ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੋ
- ਨਾਜ਼ੁਕ ਟੈਸਟਾਂ (ਸਮਾਂ, ਆਦੇਸ਼ ਨਿਰਭਰਤਾ, ਸਾਂਝੀ ਸਥਿਤੀ, ਬਾਹਰੀ ਨਿਰਭਰਤਾ) ਦੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨਾਂ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੱਛਣਾਂ ਨੂੰ ਦਬਾਏ ਬਿਨਾਂ ਸਥਾਈ ਹੱਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਕੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸੂਟ ਨੂੰ ਤੇਜ਼, ਸੁਤੰਤਰ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਪੂਰੇ ਪੈਕੇਜ ਪ੍ਰੀ-ਰਿਲੀਜ਼ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਲਗਾਤਾਰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ; ਹਰ ਨਵੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ, ਹਰ ਫਿਕਸ, ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਤੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਸੀ। ਪਹਿਲਾਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਨੂੰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਟੈਸਟਿੰਗ ਇਹਨਾਂ ਗਿਰਾਵਟ ਨੂੰ ਫੜਨ ਲਈ ਹਰੇਕ ਤਬਦੀਲੀ ਨਾਲ ਮੌਜੂਦਾ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀ ਮੁੜ ਜਾਂਚ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਟੈਸਟ ਸੂਟ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ — ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਟੈਸਟ — ਅਤੇ ਦੋ ਵੱਡੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ: ਸੂਟ ਹੌਲੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਟੈਸਟ — ਅਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਟੈਸਟ ਜੋ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਇੱਕੋ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਪਾਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਫੇਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ — ਟੈਸਟ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਟੀਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਨਸ਼ਟ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸੂਟ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ, ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ। ਪਰ ਕੇਂਦਰੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਟੈਸਟ "ਪਾਸ" ਕਰਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਪੈਚ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਅਸਲ ਬੱਗ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਅਸਥਿਰਤਾ ਦੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਲੱਛਣ ਨੂੰ ਦਬਾਉਣ ਲਈ.
ਨਾਜ਼ੁਕ ਟੈਸਟਾਂ ਦੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨ
ਨਾਜ਼ੁਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸਭ ਤੋਂ ਧੋਖੇਬਾਜ਼ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ: ਇਹ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਪਾਸ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਅਸਫਲ, ਟੀਮ ਨੂੰ "ਇਹ ਦੁਬਾਰਾ ਫਸ ਗਿਆ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਚਲਾਓ" ਦੀ ਆਦਤ ਵਿੱਚ ਧੱਕਦਾ ਹੈ - ਅਤੇ ਇਹ ਆਦਤ ਇੱਕ ਦਿਨ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਬੱਗ ਨੂੰ "ਫਲਕੀ" ਵਜੋਂ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰੇਗੀ। ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ:
- ਸਮਾਂ/ਰੇਸ ਦੀ ਸਥਿਤੀ: ਟੈਸਟ ਕਿਸੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਪੂਰਾ ਹੋਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਕਾਰਨ.
- ਆਰਡਰ ਨਿਰਭਰਤਾ: ਟੈਸਟ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੁਆਰਾ ਛੱਡੇ ਗਏ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਜਦੋਂ ਆਰਡਰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਇਹ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਸ਼ੇਅਰਡ ਕੇਸ: ਕਈ ਟੈਸਟ ਇੱਕੋ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ/ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਵਿਰੋਧੀ।
- ਬਾਹਰੀ ਨਿਰਭਰਤਾ: ਅਸਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਸੇਵਾ, ਸਿਸਟਮ ਸਮਾਂ, ਬੇਤਰਤੀਬ ਮੁੱਲ।
- ਵਾਤਾਵਰਣ ਅੰਤਰ: ਸਥਾਨਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, CI ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ (ਲਗਾਤਾਰ ਏਕੀਕਰਣ ਵਾਤਾਵਰਣ)।
ਸਾਵਧਾਨ: "ਕੁਝ ਵਾਰ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ" ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਪਾਸ ਕਰਨਾ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਅਸਲ ਸਮਰੂਪਤਾ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਲੁਕਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਟੂਲ ਹੈ, ਇੱਕ ਇਲਾਜ ਨਹੀਂ। ਪਹਿਲਾਂ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਲੱਭੋ; ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ, ਸੱਚਮੁੱਚ ਬਾਹਰੀ ਅਸਥਿਰਤਾ ਲਈ ਆਖਰੀ ਉਪਾਅ ਵਜੋਂ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਟੈਸਟ ਮੇਨਟੇਨੈਂਸ: ਪੈਕੇਜ ਨੂੰ ਸਿਹਤਮੰਦ ਰੱਖਣਾ
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸੂਟ ਇੱਕ ਬਾਗ ਵਰਗਾ ਹੈ; ਜੇਕਰ ਇਸ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਾਂ ਨਦੀਨ ਆਪਣੀ ਲਪੇਟ ਵਿਚ ਆ ਜਾਵੇਗਾ। AI ਤਿੰਨ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ:
1. ਡੁਪਲੀਕੇਟ/ਬੇਲੋੜੀ ਟੈਸਟ ਸਫਾਈ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕੇਸ ਇੱਕੋ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। AI ਸਮਾਨ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਗਰੁੱਪ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਮਿਲਾਉਣ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
2. ਨਾਜ਼ੁਕ ਟੈਸਟ ਨਿਦਾਨ. ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕੋਡ ਅਤੇ ਅਸਥਿਰਤਾ ਪੈਟਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹੋ; ਸੰਭਵ ਮੂਲ ਕਾਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਥਾਈ ਹੱਲ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
3. ਟੈਸਟ ਦੀ ਚੋਣ/ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ। ਹਰੇਕ ਬਦਲਾਅ ਦੇ ਨਾਲ ਪੂਰੇ ਪੈਕੇਜ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ। ਟੈਸਟ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਾਲ (ਬਦਲੇ ਹੋਏ ਕੋਡ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਸੰਬੰਧਿਤ ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ), AI ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਟੈਸਟ ਪਹਿਲਾਂ ਚੱਲਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪੂਰਾ ਪ੍ਰੀ-ਰਿਲੀਜ਼ ਪੈਕੇਜ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।
ਕੁਆਰੰਟੀਨ: ਨਾਜ਼ੁਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ
ਤੁਸੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮੈਂ ਕੀ ਕਰਾਂ? ਦੋ ਗਲਤ ਤਰੀਕੇ ਹਨ: ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਿਟਾਉਣਾ (ਉਹ ਵਿਵਹਾਰ ਹੁਣ ਬਿਲਕੁਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਹੀਂ ਹੈ) ਜਾਂ ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਚੁੱਪ ਕਰਾਉਣਾ (ਅਸਲ ਬੱਗ ਨੂੰ ਢੱਕਣਾ)। ਸਹੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕੁਆਰੰਟੀਨ (ਅਸਥਾਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁੱਖ ਪੈਕੇਜ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ)। ਕੁਆਰੰਟੀਨਡ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੰਸਕਰਣ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਰੋਕਦੀ, ਪਰ ਇੱਕ ਦਿਸਣਯੋਗ ਕਰਜ਼ਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਾਜ਼ੁਕ ਬਿੰਦੂ ਇਹ ਹੈ: ਕੁਆਰੰਟੀਨ ਇੱਕ ਵੇਟਿੰਗ ਰੂਮ ਹੈ, ਰੱਦੀ ਦੀ ਡੱਬੀ ਨਹੀਂ। ਜੇ ਕੁਆਰੰਟੀਨ ਸੂਚੀ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਅਲਾਰਮ ਹੈ ਕਿ ਟੀਮ ਦੀ ਟੈਸਟ ਸਿਹਤ ਵਿਗੜ ਰਹੀ ਹੈ। AI ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਕੁਆਰੰਟੀਨ ਸੂਚੀ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਮੂਲ ਕਾਰਨਾਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮੂਹ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਸਾਂਝੇ ਕਾਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਕੇ ਸਮੂਹਿਕ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਸਾਰੇ 6 ਟੈਸਟ ਇੱਕੋ ਸਾਂਝੇ ਟੈਸਟ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ"।
ਸੁਝਾਅ: ਹਰੇਕ ਕੁਆਰੰਟੀਨ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ "ਮਾਲਕ" ਅਤੇ ਇੱਕ "ਆਖਰੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਮਿਤੀ" ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਛੱਡਿਆ ਕੁਆਰੰਟੀਨ ਸਥਾਈ ਡੰਪ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਭੁਰਭੁਰਾ ਟੈਸਟ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ ਉੱਥੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਪਰਵਾਹ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ.
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਰਣਨੀਤੀ ਸਾਰਣੀ
ਸਥਿਤੀ
ਰਣਨੀਤੀ
ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ
ਮਾਮੂਲੀ ਸੁਧਾਰ
ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਖੇਤਰ + ਸਮੋਕ ਟੈਸਟ
ਸੰਬੰਧਿਤ ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ
ਨਵੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ
ਸੰਬੰਧਿਤ ਮੋਡੀਊਲ + ਏਕੀਕਰਣ
ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕੇਸ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰੋ
ਵੱਡਾ ਰਿਫੈਕਟਰ
ਪੂਰਾ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਪੈਕੇਜ
ਕਵਰੇਜ ਪਾੜੇ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਪ੍ਰੀ-ਰਿਲੀਜ਼
ਪੂਰਾ ਪੈਕੇਜ + ਖੋਜ
ਤਰਜੀਹ ਅਤੇ ਮਿਆਦ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ
ਜ਼ਰੂਰੀ ਲਾਈਵ ਫਿਕਸ
ਫੋਕਸਡ + ਨਾਜ਼ੁਕ ਮਾਰਗ
ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਇਹ ਟੈਸਟ ਕਈ ਵਾਰ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੋ।"
ਮਜ਼ਬੂਤ: "ਇਹ ਟੈਸਟ 10 ਵਿੱਚੋਂ 3 ਦੌੜਾਂ ਵਿੱਚ ਫੇਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਬਦਲਾਅ ਨਹੀਂ। ਅਸਥਿਰਤਾ ਦੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਓ: ਸਮਾਂ/ਦੌੜ, ਆਰਡਰ ਨਿਰਭਰਤਾ, ਸਾਂਝੀ ਸਥਿਤੀ, ਬਾਹਰੀ ਨਿਰਭਰਤਾ, ਜਾਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦਿਖਾਓ ਕਿ ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀ ਲਾਈਨ ਹਰ ਸੰਭਵ ਕਾਰਨ ਨੂੰ ਪੁਆਇੰਟ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਥਾਈ ਹੱਲ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ; ਲੱਛਣ-ਦਬਾਉਣ ਵਾਲੇ ਹੱਲ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਨਾ ਦਿਓ — ਜਿਵੇਂ ਕਿ 'ਅਨੁਕੂਲ ਕਾਰਨ ਲਿਖੋ। ਗਲਤੀ ਟ੍ਰੇਲ: [ਲੌਗ]।"
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ; ਨਿਦਾਨ ਨੂੰ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਵੱਲ ਸੇਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੱਛਣਾਂ ਨੂੰ ਦਬਾਉਣ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨਾਹੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ
1) ਨਾਜ਼ੁਕ ਟੈਸਟ ਨਿਦਾਨ:
ਇਹ ਟੈਸਟ ਕੋਡ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਪਾਸ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਬਿਨਾਂ ਬਦਲਾਅ ਕੀਤੇ ਫੇਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ (ਜਾਤ, ਆਰਡਰ ਨਿਰਭਰਤਾ, ਸਾਂਝੀ ਸਥਿਤੀ, ਬਾਹਰੀ ਨਿਰਭਰਤਾ, ਘੜੀ/ਬੇਤਰਤੀਬ, ਵਾਤਾਵਰਣ ਅੰਤਰ) ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲਈ ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ ਸਬੂਤ ਦੀ ਲਾਈਨ ਦਿਖਾਓ। ਸਥਾਈ ਹੱਲ ਸੁਝਾਓ; ਦਮਨਕਾਰੀ ਹੱਲ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਖਰੀ ਉਪਾਅ ਵਜੋਂ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ ਅਤੇ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਨਾਲ। ਟੈਸਟ: [ਕੋਡ] / ਅਸਥਿਰਤਾ ਪੈਟਰਨ: [ਕਿੰਨੇ ਦੌੜਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ]
2) ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕੇਸ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰਨਾ:
ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਤਬਦੀਲੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ: [ਬਦਲਾਅ/ਪੀਆਰ ਸੰਖੇਪ]। ਮੌਜੂਦਾ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਟੁੱਟ ਜਾਵੇਗੀ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲਈ ਇੱਕ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਟੈਸਟ ਕੇਸ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰੋ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾੜੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਾਂਝੀਆਂ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰੋ।
3) ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਟੈਸਟ ਕਲੀਨਅੱਪ:
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਟੈਸਟ ਸੂਟ ਨੂੰ ਦੇਖੋ। ਸਮੂਹ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਜਾਂ ਓਵਰਲੈਪਿੰਗ ਕੇਸ ਜੋ ਇੱਕੋ ਵਿਹਾਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਕਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਹਰੇਕ ਸਮੂਹ ਲਈ ਕਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕਵਰੇਜ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਖਤਰਾ ਹੈ ਤਾਂ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿਓ। ਟੈਸਟ: [ਸੂਚੀ/ਕੋਡ]
4) ਟੈਸਟ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਚੋਣ:
ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ/ਫੰਕਸ਼ਨ ਬਦਲ ਗਏ ਹਨ: [ਸੂਚੀ]। ਮੌਜੂਦਾ ਟੈਸਟ ਸੂਟ ਤੋਂ, ਉਹਨਾਂ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਓ ਜੋ ਮੈਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ (ਉਹ ਜੋ ਬਦਲੇ ਹੋਏ ਕੋਡ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ/ਅਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ)। ਨੋਟ: ਮੈਨੂੰ ਯਾਦ ਦਿਵਾਓ ਕਿ ਮੈਂ ਅਜੇ ਵੀ ਪੂਰਾ ਪ੍ਰੀ-ਰਿਲੀਜ਼ ਸੂਟ ਚਲਾਵਾਂਗਾ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਅਸਲ ਗਲਤੀ ਮੁੜ-ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦੁਆਰਾ ਕਵਰ ਕੀਤੀ ਗਈ। ਇੱਕ ਟੀਮ ਨੇ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਬਾਕੀ ਬਚੇ ਪੇਆਉਟ ਟੈਸਟ ਲਈ 3 ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀਆਂ; ਇਮਤਿਹਾਨ ਹਮੇਸ਼ਾ "ਪਾਸ" ਹੁੰਦਾ ਸੀ ਹੁਣ. "ਨਾਜ਼ੁਕ ਟੈਸਟ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ" ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਕਿ ਅਸਥਿਰਤਾ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਦੌੜ ਸਥਿਤੀ ਤੋਂ ਆਈ ਹੈ: ਉੱਚ ਲੋਡ 'ਤੇ, ਭੁਗਤਾਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਈ ਵਾਰ ਡਬਲ-ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਸੀ। ਮਹੀਨਿਆਂ ਲਈ, ਮੁੜ-ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨੇ ਇੱਕ ਬੱਗ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪੈਸੇ ਦਾ ਲਾਈਵ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਸੀ। ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਫਿਕਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਮੁੜ-ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਹਟਾਈ ਗਈ।
ਕੇਸ 2 - ਪੈਕੇਜ ਸੁੰਗੜਿਆ, ਗਤੀ ਵਧੀ। 1,400 ਟੈਸਟਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਸੂਟ ਵਿੱਚ 55 ਮਿੰਟ ਲੱਗੇ। "ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਟੈਸਟ ਕਲੀਨਿੰਗ" ਦੇ ਨਾਲ, 380 ਟੈਸਟ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਜਾਂ ਕਵਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ; ਮਿਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ। ਪੈਕੇਜ ਨੂੰ 900 ਟੈਸਟਾਂ ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਸਮਾਂ ਘਟਾ ਕੇ 34 ਮਿੰਟ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਕਵਰੇਜ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਘਟਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਤੇਜ਼ ਫੀਡਬੈਕ ਨੇ ਟੀਮ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਵਾਰ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ।
ਕੇਸ 3 - ਆਰਡਰ ਨਿਰਭਰਤਾ। ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ CI ਵਿੱਚ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੇਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ। AI ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਟੈਸਟ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਟੈਸਟ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਉਪਭੋਗਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, CI ਵਿੱਚ ਇਹ ਟੁੱਟ ਗਿਆ ਕਿਉਂਕਿ ਟੈਸਟ ਸਮਾਨਾਂਤਰ/ਵੱਖਰੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਚੱਲਦੇ ਸਨ। ਹਰੇਕ ਟੈਸਟ ਦਾ ਆਪਣਾ ਡਾਟਾ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ; ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਖਤਮ ਹੋ ਗਈ ਹੈ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਾਲ ਨਾਜ਼ੁਕ ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਚੁੱਪ ਕਰਨਾ। ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ; ਅਸਲ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਢੱਕਣਾ।
- "ਮੁੜ ਫਸਿਆ" ਸਭਿਆਚਾਰ. ਨਿਯਮਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ; ਇੱਕ ਦਿਨ, ਅਸਲ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ.
- ਪੈਕੇਜ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ ਕੱਟਣਾ। ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਪੈਕੇਜ ਨੂੰ ਢੇਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਹੌਲੀ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ।
- ਟੈਸਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਨਿਰਭਰਤਾ। ਟੈਸਟ ਆਮ ਸਥਿਤੀ/ਕ੍ਰਮ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦਾ ਸਰੋਤ.
- ਸਿਰਫ਼ ਬਦਲੇ ਹੋਏ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਪੈਕੇਜ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ। ਪ੍ਰੀ-ਰਿਲੀਜ਼ ਸ਼ਾਰਟਕੱਟ; ਲੁਕਵੇਂ ਮਾੜੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣਾ.
- ਬਾਹਰੀ ਨਿਰਭਰਤਾ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ। ਅਸਲ ਨੈੱਟਵਰਕ/ਘੜੀ/ਰੈਂਡਮ ਮੁੱਲ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਟੈਸਟ; ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਥਿਰ.
ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਟੈਸਟਿੰਗ ਪਹਿਲਾਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਵਾਲੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਫੜਦੀ ਹੈ; ਪਰ ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਪੈਕੇਜ ਵਧਦੇ ਹਨ, ਸੁਸਤੀ ਅਤੇ ਭੁਰਭੁਰਾ ਟੈਸਟਿੰਗ ਭਰੋਸੇ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਨਾਜ਼ੁਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਾਂ, ਆਦੇਸ਼ ਨਿਰਭਰਤਾ, ਸਾਂਝੀ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। AI ਨਿਦਾਨ, ਸਫਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਦੀ ਚੋਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ; ਪਰ ਮੁੜ-ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਾਲ ਦੁਬਿਧਾ ਨੂੰ ਦਬਾਉਣ ਨਾਲ ਅਸਲ ਗ਼ਲਤੀਆਂ ਢੱਕ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਲੱਭੋ, ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਅਤੇ ਨਿਰਣਾਇਕ ਬਣਾਓ, ਪੈਕੇਜ ਨੂੰ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਛਾਂਟੋ, ਰਿਲੀਜ਼ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੂਰਾ ਪੈਕੇਜ ਚਲਾਓ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਚੁਣੋ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਉਹ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੈ (ਜਾਂ ਅਸਥਿਰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ)। ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢੋ ਅਤੇ "ਨਾਜ਼ੁਕ ਟੈਸਟ ਨਿਦਾਨ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ ਸਬੂਤ ਦੀਆਂ ਲਾਈਨਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਸਥਾਈ ਹੱਲ ਲਾਗੂ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਆਪਣੇ ਪੈਕੇਜ ਵਿੱਚੋਂ 10 ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ "ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਟੈਸਟ ਕਲੀਨਅੱਪ" ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਤੋਂ ਕਿੰਨੀਆਂ ਟੈਸਟ ਅਸਥਿਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੰਨੇ ਬੇਲੋੜੇ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਸੂਟ ਤੋਂ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਟੈਸਟ ਦੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਹੈ; ਮੈਂ ਲੱਛਣ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦਬਾਇਆ।
- [ ] ਮੈਂ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜਾਇਜ਼ ਆਖਰੀ ਉਪਾਅ ਮੰਨਿਆ, ਇੱਕ ਇਲਾਜ ਨਹੀਂ।
- [ ] ਮੈਂ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਅਤੇ ਨਿਰਣਾਇਕ ਬਣਾਇਆ (ਬਾਹਰੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਤੋਂ ਅਲੱਗ)।
- [ ] ਮੈਂ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸੂਟ ਤੋਂ ਡੁਪਲੀਕੇਟ/ਬੇਲੋੜੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਕੱਟਿਆ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕੀਤੀ, ਪਰ ਪੂਰਾ ਪੈਕੇਜ ਪ੍ਰੀ-ਰਿਲੀਜ਼ ਚਲਾਇਆ।
- ਮੈਂ "ਫੇਰ ਫਸਿਆ, ਪਾਸ" ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਹਰ ਲਾਲ ਨੂੰ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਲਿਆ।