كتاب Hyper-Agile Testing - تأليف Evgeny Tkachenko (غلاف ورقي)

ملخص الكتاب تتسارع وتيرة تسليم البرمجيات، بينما لا تسير الثقة في عمليات الإصدار بنفس السرعة. يمكن للذكاء الاصطناعي توليد المتطلبات، والشيفرات البرمجية، والاختبارات، والوثائق في دقائق معدودة، ولكن سرعة المخرجات لا تعني تلقائياً أن البرمجيات أصبحت أكثر أماناً للإصدار. يقدم هذا الكتاب نموذج تشغيل عملي لبناء الثقة بنفس السرعة التي تبتكر بها الفرق التغييرات، وذلك من خلال الربط بين أهداف المنتج، والمخاطر، والتحقق، والأتمتة، والجاهزية للإصدار، والتعلم من مرحلة الإنتاج. ومع انتقالك عبر فصول الكتاب، ستتبع حلقة Hyper-Agile Quality بدءاً من الفكرة وصولاً إلى مرحلة الإنتاج. ستتعلم كيفية تحويل المتطلبات إلى توقعات اختبار، وتعديل عمق التحقق بناءً على المخاطر، واختيار الأتمتة بناءً على القيمة بدلاً من عدد الاختبارات. بالإضافة إلى ذلك، ستكتسب الخبرة في الحفاظ على موثوقية إشارات التكامل المستمر والتسليم المستمر، واستخدام الذكاء الاصطناعي لدعم مراجعة المتطلبات، وتحليل الأثر، وفرز العيوب، وقرارات الإصدار. وتدعم الفصول أمثلة عملية، ورسوماً توضيحية، وقوائم مراجعة، وقصصاً شخصية ستوضح لك كيفية تطبيق هذه الأفكار تحت ضغط التنفيذ الفعلي. سيقوم هذا الكتاب بإرشادك حول كيفية تطبيق النموذج عبر مراحل التسليم ومستويات المخاطر المختلفة؛ بدءاً من النماذج الأولية والتجارب الداخلية، وصولاً إلى إصدارات المتبنين الأوائل والإصدارات المتاحة للعموم، بما في ذلك الأعمال عالية المخاطر أو الخاضعة للأنظمة واللوائح. ستتعرف من خلاله على كيفية مساهمة كل من فرق المنتج، والتطوير، وهندسة الجودة، والدعم، والعمليات في تحقيق الجودة. كما سيساعدك الكتاب على فهم كيفية تحسين دورة التسليم التالية من خلال ملاحظات الإنتاج، وكيف يمكن لهندسة الجودة أن تتجاوز مرحلة الاختبار المتأخرة لتصبح داعماً لاتخاذ قرارات الجودة. بنهاية هذا الكتاب، ستتمكن من امتلاك إطار عمل عملي لإنشاء برمجيات أكثر أماناً وتعزيز الثقة في عمليات الإصدار. كما سيساعدك تطبيقه على التعلم بشكل أسرع، واتخاذ قرارات إصدار أكثر وضوحاً، وتقليل المخاطر التي تنتقل إلى المراحل اللاحقة. ما ستتعلمه:

• تطبيق حلقة Hyper-Agile Quality بدءاً من نية المنتج وصولاً إلى التعلم من مرحلة الإنتاج. • مواءمة عمق التحقق مع مستوى المخاطر، ومرحلة الإصدار، وتأثيره على العملاء. • بناء عمليات أتمتة وإشارات CI/CD موثوقة تدعم قرارات الإصدار. • استخدام الذكاء الاصطناعي بمسؤولية في مراجعة المتطلبات، وتصميم الاختبارات وأتمتتها، وتحليل التأثير، وفرز العيوب.

لمن هذا الكتاب مهندسو الجودة، وقادة ضمان الجودة، ومديرو الهندسة، ومديرو المنتجات، وقادة التكنولوجيا العاملون في بيئات التسليم سريعة الحركة.

من الغلاف الخلفي تتسارع وتيرة تسليم البرمجيات، بينما لا تسير الثقة في إصدارها بنفس السرعة. يمكن للذكاء الاصطناعي توليد المتطلبات، والشيفرات البرمجية، والاختبارات، والوثائق في دقائق معدودة، ولكن سرعة المخرجات لا تجعل إصدار البرمجيات أكثر أماناً بشكل تلقائي. يقدم هذا الكتاب نموذج تشغيل عملي لبناء الثقة بنفس السرعة التي تبتكر بها الفرق التغييرات، وذلك من خلال الربط بين أهداف المنتج، والمخاطر، والتحقق، والأتمتة، والجاهزية للإصدار، والتعلم من مرحلة الإنتاج. ومع انتقالك عبر فصول الكتاب، ستتبع حلقة Hyper-Agile Quality Loop بدءاً من الفكرة وصولاً إلى مرحلة الإنتاج. ستتعلم كيفية تحويل المتطلبات إلى توقعات اختبار، وتعديل عمق التحقق بناءً على المخاطر، واختيار الأتمتة بناءً على القيمة بدلاً من عدد الاختبارات. بالإضافة إلى ذلك، ستكتسب الخبرة في الحفاظ على موثوقية إشارات التكامل المستمر والتسليم المستمر، واستخدام الذكاء الاصطناعي لدعم مراجعة المتطلبات، وتحليل الأثر، وفرز العيوب، وقرارات الإصدار. وتدعم الفصول أمثلة عملية، ورسوماً توضيحية، وقوائم مراجعة، وقصصاً شخصية ستوضح لك كيفية تطبيق هذه الأفكار تحت ضغط التنفيذ الفعلي. سيقوم هذا الكتاب بإرشادك حول كيفية تطبيق النموذج عبر مراحل التسليم ومستويات المخاطر المختلفة؛ بدءاً من النماذج الأولية والتجارب الداخلية، وصولاً إلى إصدارات المتبنين الأوائل والإصدارات المتاحة للعموم، بما في ذلك الأعمال عالية المخاطر أو الخاضعة للأنظمة واللوائح. ستتعرف من خلاله على كيفية مساهمة كل من فرق المنتج، والتطوير، وهندسة الجودة، والدعم، والعمليات في تحقيق الجودة. كما سيساعدك الكتاب على فهم كيفية تحسين دورة التسليم التالية من خلال ملاحظات الإنتاج، وكيف يمكن لهندسة الجودة أن تتجاوز مرحلة الاختبار المتأخرة لتصبح داعماً لاتخاذ قرارات الجودة. بنهاية هذا الكتاب، ستتمكن من امتلاك إطار عمل عملي لإنشاء برمجيات أكثر أماناً وتعزيز الثقة في عمليات الإصدار. كما سيساعدك تطبيقه على التعلم بشكل أسرع، واتخاذ قرارات إصدار أكثر وضوحاً، وتقليل المخاطر التي تنتقل إلى المراحل اللاحقة. ما ستتعلمه:

• تطبيق حلقة Hyper-Agile Quality بدءاً من نية المنتج وصولاً إلى التعلم من مرحلة الإنتاج. • مواءمة عمق التحقق مع مستوى المخاطر، ومرحلة الإصدار، وتأثيره على العملاء. • بناء عمليات أتمتة وإشارات CI/CD موثوقة تدعم قرارات الإصدار. • استخدام الذكاء الاصطناعي بمسؤولية في مراجعة المتطلبات، وتصميم الاختبارات وأتمتتها، وتحليل التأثير، وفرز العيوب.

نبذة عن المؤلف

يُعد Evgeny Tkachenko خبيراً رائداً في هندسة البرمجيات وضمان الجودة، حيث يمتلك خبرة تمتد لأكثر من عشرين عاماً في الربط بين التكنولوجيا والجودة والأعمال. عمل في مؤسسات كبرى متخصصة في المنتجات مثل Wayfair و Amazon، بالإضافة إلى عمله في قطاعات الرعاية الصحية والشركات الناشئة. تشمل خبراته عمليات التحول نحو Hyper-Agile و DevOps، وسير عمل تسليم البرمجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، واستراتيجيات الأتمتة والإصدار، فضلاً عن مساعدة المؤسسات في بناء ممارسات الجودة التي تدعم تسليم برمجيات أسرع وأكثر أماناً. يُعد Evgeny أيضاً متحدثاً نشطاً في مجتمعات هندسة الجودة واختبار البرمجيات. ومن خلال عروضه التقديمية، يتواصل مع مهندسي الجودة، والقيادات الهندسية، والمختبرين، والممارسين الذين يواجهون العديد من التحديات ذاتها التي يتناولها هذا الكتاب، وهي: كيفية تقديم البرمجيات بشكل أسرع دون التضحية بالجودة. كما أنه مؤلف لكتابين إضافيين هما: Navigating Quality Engineering in the AI Era و Testing AI-Powered Applications: Ensuring Quality in the Age of Intelligent Software. يركز Evgeny في كتاباته ومحاضراته على مساعدة مهندسي الجودة وقادة الهندسة على تحديث ممارسات الجودة لديهم، واستخدام AI بمسؤولية، وتحسين جاهزية الإصدار، ودمج الجودة في مراحل مبكرة من عملية تسليم البرمجيات بدلاً من التعامل معها كخطوة نهائية فقط. يجمع عمله بين الخبرة العملية في هندسة الجودة والرؤية الشاملة لكيفية تطور هذا التخصص. كما يواصل الدفاع عن ممارسات الجودة التي تساعد الفرق على العمل بسرعة أكبر، واتخاذ قرارات إصدار أفضل، وبناء برمجيات بثقة أعلى.