German Testing Magazin

KI-Agenten übernehmen repetitive Aufgaben in der Qualitätssicherung. QA-Teams wandeln sich dadurch von Skript-Pflegern zu strategischen Qualitätskoordinatoren.

Testautomatisierung scheitert in der Praxis oft an starren Modellen. Ein Blick auf Projekte zeigt, wie man die Testpyramide als Kompass statt als Dogma nutzt.

Eine neue Methodik integriert statische und dynamische Security-Tests, reduziert Falschmeldungen und validiert Patches automatisiert für eine höhere Sicherheit.

Ein Erfahrungsbericht zeigt, wie aus komplexen, schwer wartbaren Jenkins-Pipelines eine modulare Testplattform auf Basis von Python und Pytest entsteht.

Klassische Testdatenmanagement-Ansätze stoßen bei moderner Testautomatisierung an ihre Grenzen. Ein Engineering-Ansatz mit synthetischen Daten schafft Abhilfe.

Testautomatisierung scheitert selten am Tool, sondern oft an fehlendem Kontext. Erfahren Sie, welche Architekturmuster und KI-Workflows in der Praxis bestehen.

Ein automatisierter Delivery-Workflow für Linux-Pakete wurde mithilfe agentischer KI auf eine aktuelle Distribution migriert und dabei grundlegend optimiert.

Braucht man neben Software-Architekten auch Test-Architekten? Ein Blick zeigt, warum diese Rolle für die Wartbarkeit komplexer Systeme essenziell ist.

Unit Testing ist ein zentraler Baustein für Softwarequalität. Eine Küchenmetapher hilft dabei, Teststrategien und Einfluss generativer KI besser einzuordnen.

Mocks können Tests von der Realität entkoppeln und Refactorings erschweren. Ein Umstieg auf echte Abhängigkeiten erhöht die Testqualität und Wartbarkeit.

Ein dysfunktionales Team fand durch strukturierte Reifegradmessungen und konsensorientierte Diskussionen zurück in die Spur. Ein Erfahrungsbericht.

ERP-Migrationen bergen hohe fachliche Risiken. Ein Erfahrungsbericht zeigt, wie Testautomatisierung durch klare Strategie und risikobasierte Auswahl gelingt.

Automatisierte Tests versprechen objektive Qualitätssicherung. Doch wie belastbar sind sie im Vergleich zu einem externen Barrierefreiheits-Audit?

Flaky Tests sind ein unterschätztes Problem der Testautomatisierung. So werden instabile UI-Test-Suiten durch bessere Locators und Synchronisation stabilisiert.

Warum das Testen von LLMs schwer ist: Sie sind nicht deterministisch. Gleicher Input kann unterschiedliche, teils faktisch falsche Outputs erzeugen.

So etablieren Sie eine strukturierte Steuerung für alle Qualitätstests, die von Ihren Teams angenommen wird und die Innovationsfähigkeit nicht einschränkt.

Testautomatisierung soll Agilität fördern – oft bremsen jedoch fragile UI-Tests, instabile Builds und hoher Wartungsaufwand die Entwicklung aus.