Cập nhật kiến thức Manual Testing, ISTQB, API testing, AI for Tester và sự nghiệp Tester từ đội ngũ IT LEARN.
Postman vẫn là người bạn cũ tốt, nhưng kể từ tháng 3/2026, không ít tester bắt đầu "chia tay" để tìm bến mới. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu lý do, đồng thời điểm danh 8 công cụ thay thế đáng cân nhắc cho cả tester mới vào nghề lẫn người đi làm.
Tóm tắt: Năm 2025 đánh dấu một nghịch lý: AI được sử dụng rộng rãi hơn bao giờ hết trong vòng đời phát triển phần mềm (SDLC), nhưng niềm tin của con người vào AI lại giảm sâu kỷ lục. Bài viết này phân tích luận điểm "AI sẽ thay thế con người" dưới góc nhìn dữ liệu thực nghiệm từ McKinsey, Gartner, Stack Overflow và các case study doanh nghiệp; làm rõ vì sao mô hình Human-in-the-Loop (HITL) đang trở thành kiến trúc bắt buộc; đồng thời ánh xạ vai trò mới của từng vị trí trong SDLC — từ Tester, Dev
Cùng là tester, cùng viết test case, cùng raise bug — nhưng làm dự án JP và Non-JP lại là hai trải nghiệm khá khác nhau, có khi như hai nghề khác nhau vậy. Bạn nào đang đứng giữa ngã ba "nên apply công ty Nhật hay công ty Âu/Mỹ/Sing đây ta?", hoặc đã đi làm và đang tò mò "phía bên kia rốt cuộc thế nào?" — bài này dành cho bạn. IT Learn sẽ mổ xẻ từng phía, công bằng và thẳng thắn 🌸 Đọc xong, bạn sẽ biết mình hợp môi trường nào — và quan trọng hơn, biết mình cần chuẩn bị gì để vào được môi trườ
Năm 2026, automation testing không còn là "skill cộng thêm" — nó đang dần trở thành tấm vé vào những đội kỹ thuật chất lượng cao. Và nếu bạn đang là Manual Tester muốn bước sang Automation, hoặc đã quen Selenium/Cypress nhưng muốn nâng cấp lên framework thế hệ mới,
Khi AI có thể tự viết code, tự generate test case, tự sinh tài liệu… thì vai trò của con người – đặc biệt là QA/QC – sẽ ở đâu trong quy trình phát triển phần mềm? Câu trả lời gói gọn trong 4 chữ: Human in the Loop.
Apache JMeter đã đồng hành cùng cộng đồng performance testing từ năm 1998 — gần ba thập kỷ giữ vị trí "ngôi sao" trong các bộ công cụ load testing mã nguồn mở. Nhưng trong làn sóng AI hóa đang quét qua mọi lĩnh vực kiểm thử, một câu hỏi đáng để đặt ra: JMeter có đang dần bị bỏ lại phía sau?
Thời gian gần đây, cụm từ "AI viết test thay tester" xuất hiện ngày càng dày trong các cộng đồng QA. Đặc biệt khi Microsoft chính thức "trình làng" Playwright Test Agents – bộ ba agent có thể tự khám phá ứng dụng, sinh test case và tự "chữa lành" test khi fail.
Trong Phần 1 của loạt bài Prompt Engineering, IT Learn đã giới thiệu framework nền tảng RCIICO [1]. Trong Phần 2, chúng ta đã tìm hiểu kỹ thuật zero-shot, one-shot và few-shot prompting. Đến đây, bạn đã có thể viết những prompt chuyên nghiệp cho phần lớn tác vụ kiểm thử thường gặp.
Trong hai năm qua, không thiếu các tuyên bố hấp dẫn về tác động của AI đến năng suất kiểm thử — "tăng 400%", "giảm 95% chi phí bảo trì", "ROI 500%". Nhưng đâu là con số thật sự đáng tin? Bài viết này, IT Learn tổng hợp các số liệu từ những nguồn nghiên cứu quốc tế uy tín nhất — Capgemini, Forrester, Gartner, IDC — và cả vài cảnh báo ít được nhắc tới, để bạn có cái nhìn cân bằng về hiệu quả thực tế của AI trong testing.