Middle
Ի՞նչ գնահատման կողմերով եք բախվել:
sobes.tech AI
Պատասխան AI-ից
Տարբեր ասպեկտներով, որոնց թվում:
- Աշխատանքների ծավալի գնահատում։ Նշում է ժամանակը, որը անհրաժեշտ է կոնկրետ թեստավորման առաջադրանքը կատարելու համար (օրինակ՝ թեստ-կեյսերի գրանցում, ձեռքով թեստավորում, ավտոմատացում):
- Ավտոտեստերի ծավալի գնահատում։ Նախագծում է այն ավտոտեստերի քանակը, որը անհրաժեշտ կլինի գրել որոշակի ֆունկցիոնալությունը ապահովելու համար:
- Վերականգնողական թեստավորման ժամանակի գնահատում։ Նշում է ժամանակը, որը անհրաժեշտ է լրիվ կամ ընտրովի վերականգնողական թեստավորման համար փոփոխություններ կատարելուց հետո:
- Ռիսկեր գնահատում։ Նշում է հնարավոր ռիսկեր, որոնք կարող են ազդել թեստավորման առաջադրանքների կատարման վրա, և ժամանակը դրանց նվազեցման կամ շրջանցման համար:
- Հետազոտական թեստավորման ժամանակի գնահատում։ Նախագծում է այն ժամանակը, որը հատկացվում է հետազոտական թեստավորմանը՝ աննկատելի թերությունները գտնելու համար:
- Թեստային տվյալների և թեստային միջավայրի պատրաստման ժամանակի գնահատում։ Նշում է ժամանակը, որը անհրաժեշտ է ստեղծելու կամ կարգավորելու համար անհրաժեշտ ռեսուրսները:
- Ֆիքսների բարդության գնահատում։ Նախագծում է այն ժամանակը, որը կարող է պահանջվել ծրագրավորողներից՝ հայտնաբերված թերությունները վերացնելու համար:
- Նախագծում է պահանջների վերլուծության ժամանակը։ Նշում է ժամանակը, որը անհրաժեշտ է պահանջների լիարժեք հասկանալու համար:
Գնահատման ժամանակ օգտագործվում են տարբեր տեխնիկաներ՝
- Poker Planning: Կազմակերպության գնահատում՝ հիմնված կոնսենսուսին:
- Three-Point Estimating: Գնահատում՝ հաշվի առնելով օպտիմիստական, պեսիմիստական և ամենահավանական սցենարները:
- Analogy-based Estimating: Գնահատում՝ հիմնված անցյալում նմանատիպ առաջադրանքների փորձի վրա:
- Percentage Breakdown: Մեծ առաջադրանքը բաժանվում է փոքր մասերի և գնահատվում յուրաքանչյուր մասը:
Տարածաշրջանային գործոններ՝ որոնք ազդում են գնահատման ճշգրտության վրա՝
- Ֆունկցիոնալության բարդությունը:
- Պահանջների որակը:
- Թեստային միջավայրի կայունությունը:
- Թեստային տվյալների հասանելիությունը:
- Արտաքին կախվածությունները:
- Թիմի փորձը:
- Անհայտ ռիսկեր։