Premièrement, donner des conclusions qui peuvent être utilisées pour la prise de décisions
Les tests appropriés pour la participation AI comprennent la production de scénarios candidats à partir de la demande, la sélection de gammes de régression en fonction des différences de code, la création de données de test, l'explication des registres de défaillance et la découverte des limites manquantes. Finalement, une décision doit être confirmée par des procédures de test répétées, des assertions claires ou des résultats manuels.
Quelles conditions faut-il définir avant de porter un jugement?
La même question peut avoir des réponses différentes dans différentes phases d'activité, de données et de projet. Il est suggéré de vérifier les conditions suivantes et d'intégrer les conclusions communes sur le web dans leurs propres projets.
Ordre d ' avancement suggéré
Premièrement, nous serons clairs sur la cible et la frontière.
Inventaire des lacunes existantes et des processus à haut risque et établissement d'un point de référence d'essai validé manuel.
Validation Dépendance des clés
Permettre à AI d'ajouter des exemples et des analyses a échoué, mais l'ingénieur a confirmé l'affirmation.
Élaboration de résultats évaluables
L'exemple sera utilisé efficacement pour développer l'intégration continue et pour enregistrer les sources et les versions.
Assurez-vous de décider de la prochaine étape avec les résultats réels.
Évaluation des emplois, échantillonnage manuel et interdictions graves de porte à porte pour les améliorations AI.
Comment le comprenez-vous dans le business réel?
AI produit 50 titres de test basés sur des histoires d'utilisateurs, mais un grand nombre d'entre eux ne sont que des changements de mots. L'équipe devrait les classer comme des scénarios applicables normaux, limites, autorité, coopt et dysfonctionnement, et clarifier l'état des bases de données et des interfaces externes.
La fosse la plus facile à monter.
Nombre de cas utilisés comme résultats clés des projets d'essais AI
L'utilisation d'environnements instables entraîne de nombreuses défaillances, et AI devine pourquoi.
Les modèles modifient automatiquement les tests et détendent leurs affirmations directement pour passer.
Comment devrions-nous finir par recevoir et confirmer?
Comparez les délais d'évacuation, de retour, d'utilisation efficace des exemples, de temps de défaillance et de coûts d'entretien pour les défauts avant et après la ligne. Les barrières de porte clés doivent être répétées et les essais AI générés ou modifiés font l'objet d'une évaluation de code; lorsque les modèles ne sont pas disponibles, le processus de test de base et de libération devrait être toujours opérationnel.
En se préparant à communiquer avec les fournisseurs ou les équipes internes, il est recommandé d'apporter les processus actuels, des échantillons représentatifs, des systèmes existants, des délais de planification et des niveaux budgétaires. Premièrement, les éléments inconnus sont clairement marqués, et la décision est alors prise d'utiliser des diagnostics, PoC, des projets à fourchette fixe ou des recherches et développements en cours, qui sont généralement plus fiables qu'une demande directe de prix et de durée sans frontières.