
Shift Left: Qualität beginnt bei der User Story
Shift Left Testing braucht Unit Tests als feines Netz. Komplexität inline in der IDE und Contract Testing mit PACT zeigen Fehler vor dem Build-Server.

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Ensemble Programming und Ensemble Testing: vier bis sechs Personen, eine Tastatur, echter Code. So kommen Tester und Entwickler zusammen.

Cypress Component Testing läuft im echten Browser und ist stabiler als die Jest-Emulation. Wie das die Test-Pyramide dreht und wo es Grenzen hat.

Audio-KI testen, ohne in den Code schauen zu können: Warum goldene Testsätze, Trainingsdaten-Tracking und ChatGPT dabei eine Rolle spielen.

Prompt Engineering für Testfälle: Few-Shot-Beispiele machen sie robuster, Bibliotheksspezifikationen korrekter. Zwei von elf Tests blieben falsch.

Vom Tischler zum Tester: Handwerkliche Genauigkeit hilft, ISTQB Foundation Level legt die Basis. Welche Aufgaben KI übernimmt, welche nicht.

6,5 Stunden Testlaufzeit, auf 10-15 Minuten reduziert: Wie Testfallselektion über C++ und Java hinweg das möglich macht.

Nachhaltige Softwareentwicklung beginnt bei den Anforderungen. Mehr bringt nachhaltiges Testen, etwa Performance-Tests bei viel Ökostrom im Netz.

Game Testing bei 500.000 Spielern und wöchentlichen Patches: Warum explorative Tests in einem 25 Jahre alten Online-Spiel unverzichtbar sind.

Psychische Gesundheit im Job ansprechen, aber wie? Wer den ersten Schritt wagt, zieht oft andere mit, die dann ihre eigenen Geschichten erzählen.

Contract-Based Testing macht Breaking Changes an Schnittstellen früh sichtbar. Provider und Consumer testen gegen denselben Kontrakt im Pact Broker.

68 Member Boards, über 800.000 Zertifikate, fast alles ehrenamtlich: wie ein ISTQB-Lehrplan entsteht und was der Lehrplan CTFL 4.0 ändert.

Testautomatisierung mit Selenium ist Browserautomation, kein Testtool. Warum das bestimmt, wie Tests im Team entstehen und wer die Fehler fixt.

Software-Reviews finden Fehler, bevor sie in die nächste Phase rutschen. Dabei helfen Review-Typen und Lesetechniken, Chefs bleiben draußen.

Machine Learning im Testing: KI entlastet automatisiertes Testen, gruppiert rote Tests nach Ursache (aus 200 werden sieben) und wählt nach Risiko aus.

Behavior Driven Development fasst Features in Given-When-Then-Szenarien, die Fachbereich und IT gleich verstehen. So gelingt der Start im Team.

Agile Qualitätssicherung klärt zuerst Anforderungen und Akzeptanzkriterien. Teststufen bauen aufeinander auf, und manchmal ist Weglassen vertretbar.

Qualität im ganzen Team: Entwicklung, UX und Product Owner tragen Verantwortung gemeinsam. Statische Analyse ist in der Pipeline eine harte Schranke.