В эпоху цифровой трансформации контроль качества (QA) программного обеспечения играет важную роль в выявлении недостатков в дизайне и обеспечивает функциональность и защищенность продукта. Каждый новый год — это начало новой главы, поэтому в этой статье я расскажу о нескольких ключевых тенденциях в обеспечении качества ПО, на которые следует обратить внимание в 2022 году. Выход на международный рынок. Всё больше приложений от разработчиков из самых разных стран планируют выходить на новые рынки и предлагать специальные функции, ориентированные на местную аудиторию. В этом контексте тестирование локализации позволяет обеспечить работу всех функций продукта, точность информации в нем и его пригодность для использования в конкретном регионе. Ключевые проверки: В локализованном интерфейсе те же элементы, что в исходной версии. Выравнивание и макет размещения текста. Поля ввода. Сообщения. Специальные символы и гиперссылки. Формат даты, времени и номеров телефонов. Популярные инструменты для тестирования локализации: Псевдолокали (Android Studio). BrowserStack. Testlio. Что такое псевдолокаль? Псевдолокаль — это локаль, предназначенная для имитации языковых особенностей, которые вызывают проблемы с интерфейсом, макетом и другими элементами приложения при переводе. Псевдолокаль формируется мгновенно с помощью автоматического преобразования всех локализуемых сообщений, результатом которого является читаемый английский текст. Если какой-то текст оказался не переведен на псевдолокаль, это означает, что в исходном коде какие-то сообщения не охвачены процессом локализации. Псевдолокали экономят время и деньги: они позволяют сначала скорректировать текст интерфейса и его макет, и только после этого отправлять сообщения в репозиторий, а затем — на перевод. Названия псевдолокалей (в системе Android) соответствуют стандартным соглашениям об именовании локалей, а их идентификаторы читаются всеми языками программирования, совместимыми с BCP 47. В этом смысле псевдолокали не отличаются от остальных языковых стандартов — французского, итальянского, китайского и других. На платформе Android есть две псевдолокали — для представления языков с письмом слева направо (LTR) и справа налево (RTL). Английский (XA). Добавляет к основному тексту интерфейса на английском языке латинские диакритические знаки, удлиняет исходные строки, добавляя обычный текст, и заключает каждое сообщение в квадратные скобки, чтобы выявить возможные проблемы из-за удлинения строк. Возможные проблемы: ошибки макета и неправильно сформированный синтаксис сообщения, о чем свидетельствует разделение одного предложения на несколько частей, заключенных в квадратные скобки. AR (XB). Меняет направление «слева направо» исходного текста на «справа налево», в результате чего порядок символов в исходном сообщении становится обратным. Включение псевдолокалей Псевдолокали обычно добавляются в сборки для разработчиков. Чтобы включить их для приложения в Android Studio, добавьте в файл build.gradle следующую конфигурацию. Как обнаружить проблемы с локализацией? Псевдолокали — это быстрый и эффективный способ выявить следующие потенциальные проблемы с локализацией в интерфейсе: Жестко запрограммированные строки, которые нельзя отправить на перевод, в псевдолокали отображаются как текст без диакритических знаков, что позволяет легко их заметить. Проблемы с макетом интерфейса, вызванные удлинением текста. Позволяют определить, где интерфейс может «сломаться» из-за длины текста. Объединение строк, когда одно сообщение составлено из двух и более фрагментов в квадратных скобках. Такая ситуация может затруднить правильный перевод, поскольку переводчики будут работать с этими фрагментами по отдельности, не зная, что они связаны между собой. Проблемы с двунаправленным текстом (BIDI), например, когда текст с одним направлением включает в себя фразу с противоположным направлением, что затрудняет чтение строки. Проблемы с направлением «справа налево» (RTL), например, отсутствие зеркального отображения элементов. При таком тестировании визуальный вывод приложения оценивается и сравнивается с ожидаемым UX-дизайном. В процессе тестирования можно обнаружить визуальные ошибки в веб-элементах и цветовом кодировании. Визуальное тестирование работает на слое взаимодействия с пользователем и позволяет масштабировать различные проверки и внешний вид интерфейса на самые разные цифровые платформы — в отличие от дифференциального тестирования. Инструменты автоматического визуального тестирования решают проблему регулярных изменений в слое интерфейса, а также постоянно растущего числа платформ, размеров экрана и конфигураций. Ключевые проверки: Высота и ширина. Видимость (да, нет). Цвет фона. Координаты. Проводить такое тестирование можно методом снимков: в различных точках тестового запуска делается растровый снимок экрана, после чего проводится попиксельное сравнение с базовым изображением. Популярные инструменты автоматического визуального тестирования: Applitools. Kobiton. LambdaTest. Percy. В этом случае оценивается качество видеоигры. Основная цель — выявление дефектов и ошибок в игре, а также повышение стабильности и производительности. Ключевые проверки: Логика игрового процесса:  — Правила прохождения уровней. Визуальные атрибуты: — Действия игрока и управление музыкой. Камера:  — Приближение и отдаление, кинематографический вид и повторы. Функции геймпада и кнопок. Тексты, касающиеся юридических вопросов и конфиденциальности. Ролики и тизеры. Передвижение и размещение игрока. Результаты и статистика игрока. Спецэффекты (например, вибрация), экраны загрузки, а также действия, активируемые несколькими кнопками. Повышение производительности очень важно для оптимизации скорости работы игры. Ниже приведены ключевые параметры производительности, которые необходимо тестировать. Расход заряда аккумулятора: должен быть оптимальным на протяжении нескольких часов. На время отклика игры на различных устройствах не должна влиять высокая нагрузка. Ограничения процессора и памяти. Время отклика на клиенте и сервере. Технологии искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) хорошо себя зарекомендовали в обработке данных и паттернов и сегодня представляют собой движущие силы цифровой эры. Организации по всему миру движутся к внедрению приложений и продуктов на основе AI, поэтому у этих технологий огромный потенциал роста в ближайшем будущем. Тестовые случаи для приложений на основе AI (ML) должны соответствовать приемлемой точности: фиксированный набор входных данных при анализе миллионов паттернов AI-системами становится неактуальным. Ниже приведены ключевые элементы в стратегии тестирования приложения (продукта) на основе AI (ML). Алгоритмы: — NLP (обработка естественного языка). — Глубокое обучение. — Обработка изображений. Данные: — Создание и маркировка. — Идентификация наборов тестовых данных. — Кластеризация. Нефункциональное тестирование (NFR). Анализ решений. Обратное тестирование модели: — Обратное тестирование модели полезно при оценке допущений, полученных из тестирования модели (дизайна) на исторических данных. — Обратное тестирование очень эффективно при определении точности модели. В этой статье мы рассмотрели тенденции в сфере обеспечении качества, на которые следует обратить внимание в 2022 г., и подробно разобрали этапы проверок и популярные инструменты. Надеюсь, вам было интересно. Если это так, поддержите статью, пишите комментарии и распространяйте ее. Желаю, чтобы 2022 год стал для вас приятным удивлением. С уважением, Karthik Хотелось бы также выразить благодарность Теодоре Караниколе.  Перевод статьи выполнен в Alconost. Alconost занимается локализацией игр, приложений и сайтов на 70 языков. Переводчики-носители языка, лингвистическое тестирование, облачная платформа с API, непрерывная локализация, менеджеры проектов 24/7, любые форматы строковых ресурсов. Мы также делаем рекламные и обучающие видеоролики — для сайтов, продающие, имиджевые, рекламные, обучающие, тизеры, эксплейнеры, трейлеры для Google Play и App Store.