Cập nhật kiến thức Manual Testing, ISTQB, API testing, AI for Tester và sự nghiệp Tester từ đội ngũ IT LEARN.
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.
Trong Phần 1 của loạt bài Prompt Engineering, IT Learn đã giới thiệu framework nền tảng RCIICO — cấu trúc 6 thành phần cho một prompt chuyên nghiệp theo chuẩn ISTQB CT-GenAI [1]. Tuy nhiên, RCIICO chỉ là cấu trúc.
Trong các bài trước, IT Learn đã nhiều lần nhắc đến tầm quan trọng của prompt engineering — kỹ năng đang trở thành "must-have" cho tester thời AI. Đây là phần đầu tiên của loạt bài hướng dẫn chuyên sâu, tập trung vào framework nền tảng mà mọi tester đều cần làm chủ trước tiên: RCIICO
Sự kiện trung tâm là việc phát hành Certified Tester AI Testing (CT-AI) Syllabus phiên bản 2.0, đánh dấu lần đại tu đầu tiên của một trong những chứng chỉ specialist được quan tâm nhất trong làn sóng AI hiện nay
Trong nhiều năm qua, một phần đáng kể công sức của tester được dành cho việc phát hiện những lỗi quen thuộc — quên giới hạn ký tự ở ô input, không chặn ký tự đặc biệt, sai format ngày tháng, lỗi hiển thị responsive…