A legtöbb tesztelő találkozott már olyan helyzettel, amikor egy aprónak tűnő figyelmetlenség később teljes tesztelési folyamatokat borított fel. A szoftvertesztelés rengeteg apró döntésből és előkészítő lépésből áll, ezért könnyű olyan hibákat elkövetni, amelyek hosszú távon a minőség rovására mennek. Az alábbiakban összegyűjtöttünk több olyan gyakori tévedést, amelyet érdemes tudatosan kerülni, hogy a szoftvertesztelés valóban erősítse, ne pedig hátráltassa a fejlesztést.
1. A regressziós tesztelés tudatos beépítése
Egy új funkció tesztelése során lehetséges hogy nem találunk hibát az új kódsorban, viszont simán megeshet, hogy a rendszer többi része nem fog megfelelően működni. A regressziós ellenőrzés kihagyása az egyik legkockázatosabb hiba, mert könnyen előfordulhat, hogy a háttérben korábban stabil funkciók sérülnek egy új funkció létrehozása során. A szoftvertesztelés akkor teljes, ha minden módosítás után lefedjük a főbb folyamatokat tesztekkel.
Mit tegyél inkább? Építsd be a regressziós tesztfutásokat a sprintekbe és támaszkodj automatizált ellenőrzésekre, főként a legkritikusabb funkcióknál.
2. Kaotikus vagy hiányzó dokumentáció
A tesztesetek és forgatókönyvek hiánya gyorsan káoszt eredményezhet. Dokumentáció nélkül senki nem látja át pontosan, mit ellenőriztek már le és mi maradt ki a tesztelési folyamatból. A szoftvertesztelés így könnyen duplikált munkához, kimaradó tesztesetekhez vagy elszalasztott hibákhoz vezet.
Mit tegyél inkább? Legyen egy rendezett és folyamatosan frissített tesztleírás és használj professzionális tesztmenedzsment-megoldásokat.
3. A kockázatalapú tesztesetpriorizálás szerepe a minőségben
A szoftvertesztelés hatékonyságát nem csak az határozza meg, hogy mit tesztelünk, hanem az is, hogy milyen sorrendben. Erőforrás- és időkorlátok mellett szinte soha nincs lehetőség mindent azonos mélységben ellenőrizni, ezért kulcsfontosságú a kockázatalapú tesztpriorizálás alkalmazása. Ez azt jelenti, hogy a tesztesetek végrehajtása az üzleti hatás, a hibák valószínűsége és a kritikus folyamatok alapján történik. Így a legnagyobb kockázatot hordozó funkciók kerülnek előtérbe, csökken az éles hibák esélye, és a tesztelés valóban a döntéshozatalt támogatja, nem csak a végrehajtást szolgálja.
4. Ugyanazt a tesztadatot használod újra és újra
A monoton tesztelés előbb vagy utóbb eredménytelenné válik. Ha hónapokon át ugyanazokat az adatkombinációkat használod, sok hiba rejtve marad. Ez a klasszikus „pesticide paradox", amelyben a tesztek idővel elvesztik hatékonyságukat.
Mit tegyél inkább: rendszeresen frissítsd a tesztadatokat és ahol szükséges ott bővítsd új esetekkel és szélsőséges forgatókönyvekkel.
5. Tesztelőként átveszed a terméktulajdonos szerepét
A szerepkörök felborulása gyakran lassítja a fejlesztést. Előfordul, hogy a tesztelő maga próbálja eldönteni, mely hibák fontosak és milyen sorrendben kell javítani őket, pedig ez a terméktulajdonos feladata. Ha valaki átveszi a döntési jogköröket, abból könnyen zavart vagy hibás prioritás születik.
Mit tegyél inkább: jelezd a hibák hatását, de a végső döntést hagyd a terméktulajdonosra.
6. Túlzott bizalom az automatizálásban
Az automatizált tesztek hatalmas segítséget jelentenek, de nem helyettesítik a kritikus gondolkodást. Egy zöld jelzés még nem bizonyítja, hogy minden működik. Az automatizált ellenőrzések nem fogják feltárni a felhasználói élményhez kapcsolódó eltéréseket vagy az összetettebb logikai hibákat és nem válthatják ki teljesen a manuális tesztelési folyamatokat.
Mit tegyél inkább: minden sprintben legyen kézi és feltáró tesztelés is, és vizsgáld felül időnként az automatizált tesztkészletet.
7. Túlzott bizalom a mesterséges intelligencia által generált tesztekben
Az AI képes gyorsítani a tesztelési folyamatokat, de önmagában nem alkalmas valódi döntéstámogatásra a minőségbiztosításban. Az automatikusan generált tesztek jellemzően nem veszik figyelembe az üzleti kockázatokat, a felhasználói viselkedést vagy a rendszer kritikus pontjait, ezért könnyen felszínes lefedettséget eredményezhetnek. Bár a mesterséges intelligencia hatékony eszköz lehet a tesztelés támogatásában, nem helyettesíti a szakmai mérlegelést és a kontextusismeretet.
Mit tegyél inkább? Az AI által generált teszteket kezeld kiindulópontként, és egészítsd ki őket tapasztalatra, kockázatokra és üzleti hatásra épülő döntésekkel.
+1. Figyelmen kívül hagyod a flaky teszteket
Az ingadozó tesztek a teljes minőségbiztosítási folyamat hitelességét rombolják. Ha egy teszt egyszer átmegy, máskor pedig megbukik ugyanazzal a kóddal, akkor a fejlesztés és a szoftvertesztelés egyaránt bizonytalan alapokra kerül. Ezt mindenféleképp kerülni kell, ha egy biztonságos, magas minőségű szoftvert akarsz létrehozni.
Mit tegyél inkább: kezeld ezeket kiemelten, tisztítsd vagy javítsd a problémás teszteket.
Gördülékeny együttműködés a megbízható szoftverekért
A szoftvertesztelés számos kis döntésből áll, amelyek együttesen formálják a termék minőségét. Ha ezeket a gyakori hibákat tudatosan kerülöd, a tesztelési folyamat átláthatóbb, megbízhatóbb és hatékonyabb lesz. Ezzel nemcsak stabilabb lesz a fejlesztés menete, hanem gördülékenyebb együttműködés jön létre a csapattagok között is.