构建软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台的体系化思维(高级篇)/ Building Systematic Thinking for Testing (Advanced)

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通过介绍“一个中心,四个方向”的组织级软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台体系图谱,以帮助实现组织级质量赋能。

构建软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台的体系化思维(进阶篇)/ Building Systematic Thinking for Testing (Intermediate)

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软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台的体系化思维构建不能仅局限于软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台工作本身,当我们跳出软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台,从质量的角度来看,又是另一番景象。

Navid的质量框架

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Navid的质量框架里的五根支柱涵盖到了敏捷全功能团队、全生命周期的持续软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台、持续集成快速获取反馈、关注业务价值等几个方面,不一定是最完备的,但的确可以作为敏捷团队质量改进的一个参考。

构建软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台的体系化思维(基础篇)/ Building Systematic Thinking for Testing (Basic)

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构建软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台的体系化思维的基础篇,主要是从软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台的基本职责出发展开,介绍了相关的方法、工具和实践,适合初级软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台人员;当然,对于中高级软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台人员,也可以对照着看看是不是这些基本职责平常都做到了,在自身的软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台体系里边是否涵盖了相关内容。

《不止软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台》——我的自出版小书

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软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台人员做的工作不止软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台,需要承担质量分析者、协调者以及倡导者职责,也因此有了另一个更为合适的名字——QA。
这本小书的内容全部来自我个人十几年敏捷项目实战经验的总结,旨在帮助软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台人员和敏捷团队在新形势的挑战之下,能够拓宽思路,对软件质量的保障增加信心。

软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台敏捷化 vs 敏捷软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台

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软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台敏捷化的背景、目标、主体和关注点都不同于敏捷软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台,是不宜用于敏捷开发模式的,只适用于传统企业的稳态模式,也不能帮助稳态团队实现敏捷转型。而敏态、稳态共存本身就是数字化转型的过渡阶段的产物,因此在稳态软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台团队采用也需要谨慎前行。

敏捷QA需要写软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台用例吗?

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软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台用例的编写要以目标驱动,有价值才有存在的必要;软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台用例的编写和执行,都不应该作为QA的绩效考核指标;敏捷团队应该追求尽量少的(手动)软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台用例。

软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台经理如何适应敏捷转型

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转型必然会带来多个方面的变化,对曾经的那种舒适感将会是个很大的挑战。如果转型势不可挡,也无需过多焦虑,而是应该以成长型的心态面对,积极地学习和了解新的模式,勇敢而坚定地探索新模式下赖以生存的新方式。

AIMA:如何通过质量指标提高QA的绩效(译)

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为了使软件质量保障的结果与KPI和干系人的期望保持一致,需要曝光质量保障过程。通过这种方式,能够收到反馈以持续改进过程中的每个活动。本文通过一个模型分享如何通过质量指标来提高QA(软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台人员)的绩效。

团队对质量负责,“我”可以不负责?

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本文首发于「IT技术分享社区_编程代码交流平台」,转载请参考版权声明。 “敏捷软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台强调团队为质量负责,那质量变成是团队的事情, …