프롬프트에 대한 피드백이 중요하다. 어떤 기준으로 어떻게 평가할 것인가?

STA테스팅컨설팅 블로그 STAY에서 이벤트를 진행하고 있습니다! STEN 회원분들도 편하게 들르셔서 선물도 받아가세요~ 이벤트는 STAY 홈페이지에서 참여 가능합니다. https://www.stastay.com/sub/culture/view.html?idx=307 curpage=1

아마도 가장 중요한 부분이라고 생각되는 섹션입니다. 참고하세요.

안녕하세요. qa 준비하는 이제 졸업한 대학생인데 csts 준비중이고 다른걸 뭘 따야할지 몰라서 여쭈어 봅니다 하고싶은 분야는 소프트웨어나 앱쪽으로 하고 싶은데 뭘해야하나요? SQA나 SDET 생각중이고요 당장 자격증도 문제지만 실무경험을 쌓고싶은데 어떻게해야할지 모르겟네요

실라버스에서 가장 중요한 내용 중 하나라고 생각되는 부분입니다. AI에서 최선의 결과물을 얻기 위해서는 단순한 질문이 아닌 구조화된 설계와 전략적 기법이 필요하다는 내용 입니다. 테스트 작업 뿐만 아니라 여러 작업에서 도움이 될 것 같은 내용으로 생각됩니다. 보시고 의견 주세요.

CT-GenAI 영한대역 1장 2절 입니다. 추가 작업을 진행하여 한글본의 품질을 검토하고 있고, 용어나 기타의 내용을 보강하려고 합니다. 많은 의견 부탁 드립니다.

한번은 해보고 싶은 일이 있었습니다. ISTQB 영어 실라버스를 보면서 영한 대역으로 정리하면 공부에 도움이 될 것 같다는 생각을 했고, 여기에 용어 해설을 덧붙여 정리하면 편리함을 더해 내용을 이해하는데 좋을 것 같았습니다. 그래서 실라버스 영한 대역본을 한번 만들어 보고 싶었습니다. 영한 대역 첫 실라버스로 CT-GenAI를 선택했습니다. 실무적으로 이미 도입을 했거나, 도입을 검토하는 곳도 많을 것 같은 분야라 정리된 지식 체계가 필요한 분야라 생각됩니다. 최근에 만들어진 실라버스(2025년)이고, 그래서 번역된 실라버스도 없는 듯하여 시험 삼아 진행해보기로 했습니다. 우선 챕터별, 섹션별 번역된 초안을 공유하고 (관계 기관의 제제만 없다면) (커뮤니티 독자의 참여가) 가능하다면 관심 있는 분들의 의견을 수렴하고, 내용(번역)을 수정하여 통합본으로 만드는 것이 계획입니다. 오늘은 섹션 1.1을 공유합니다. 많은 의견 부탁 드립니다. (※ 만약 작업 과정 중 공식 한글 실라버스가 출시된다면 공식 실라버스로 영한 대역을 수정하려고 합니다. CT-GenAI의 영한 대역은 공식 한글 실라버스를 기준으로 만들어지는 것이 맞는 것 같습니다.)

QA 엔지니어(SDET)를 준비하고 있는 취준생입니다. 안녕하세요, 컴공 전공(3.9/4.5)에 ISTQB, 정처기, SQLD, ADsP 자격증을 보유하고 현재 부트캠프(KT 에이블스쿨 AI개발자)를 진행 중인 QA 엔지니어 준비생입니다. 저는 첫 커리어를 중견 기업 이상의 규모 있는 곳 혹은 인하우스 QA를 하는 기업에서의 시작을 희망하고 있습니다, 그런데 채용 사이트를 보면 대부분 아웃소싱이거나 초기 스타트업 공고뿐이고 이와 관련된 정보도 인터넷에 없어서 질문 남기게 되었습니다. 1. 소규모 회사에서 중견 대기업으로의 이직 비중현실적으로 스타트업이나 아웃소싱에서 첫 경력을 쌓은 신입 중, 몇 년 뒤 중견 이상의 규모 있는 기업으로 `점프업`하는 케이스가 어느 정도 되나요? 주변에서 보시는 실제 이직률이나 성공 사례 비중이 궁금합니다. 2. 아웃소싱 경력의 이직 시 불이익 여부아웃소싱 회사는 다양한 도메인을 경험할 수 있다는 장점이 있지만, 이직 시에는 해당 경력이 저평가되지는 않을지 우려됩니다. 실제로 대기업 경력직 채용 시 아웃소싱 출신에 대한 시선이나 이직 성공률이 어떤 편인가요? 3. 중견 대기업 신입 채용 채널 혹시 제가 놓치고 있는 것인지, 규모가 큰 기업들은 신입 QA를 아예 안 뽑는 것인지 아니면 자사 홈페이지 같은 특정 채널을 통해서만 비공개적으로 채용하는 것인지도 알고 싶습니다. 인터넷에 QA/SDET 관련 정보가 너무 부족해 현직 선배님들의 통계적인 느낌이나 현실적인 조언을 듣고 싶습니다. 감사합니다!

자연스래 필요한 정보가 없어서 sten 사이트에 안오게 된 거진 20년차 다되가는 QA입니다. 원래 초기엔 좀 오가다가 어느 시점이후 여기선 필요한 정보가 없네.. 하고 안오게 되는것 같더라구요 점심시간에 갑자기 생각나서 왔다가 바뀐 사이트와.. 여러 사용성이 쓰래기인 기능들을 보고 잠까 화를 냈다가 글하나 써봅니다. 사실 저도 요즘 다른 회사에서 어떻게 QA를 하고 있는지는 모릅니다. 최근이라기엔 긴 5년넘게 아는분들과 연락이 끊겼거든요. 만날일도 없고. 다만 최근 AI 시대에 QA가 어떻게 바뀌고 있는지는 해줄말이 있는것 같아서 얘기해봅니다. 일단 현 시점 실무진 입장에서 말해보자면 요구사항 분석은 AI로 다 끝납니다. TC 작성... AI 로 다 됩니다. TC 자동화 는 애초에 AI로 만들었는데. 지금은 어떻게 발전중이냐면. 오늘 테스트 요청이 오면. 즉시 사양서 분석을 하고 AI로 TC 를 만들고. 자동화 코드도 AI로 만들어 E2E 테스트 까지 자동화로 돌립니다. unit 테스트나 api 테스트를 ai로 즉시 자동화로 돌리는건 벌써 1년 전쯤에 개발팀 자체적으로 알아서 하는 상황입니다. 문제는 얼마나 QA 노하우가 녹은 TC 생성이 되느냐인데... 그건 QA입장에서 말하자면. QA 에이전트 개발하고 있습니다. 제 노하우를 계속 쑤셔넣어서 그 에이전트를 쓰면 누가 TC를 써도 제가 쓸만한 TC가 알아서 나옵니다. 그게 요즘 트렌드 라고 보고 있습니다. 문제는 이걸 만드는게 안어렵다는거에요. 20년 경력 QA가 우리 제품에 맞춰 만든 노하우 QA 에이전트를 만드는데.. 일단 생성까지는 몇시간이면 되고. 그걸 좀더 쓸만하게 다듬는것도 틈틈히 돌려보고 문제점 고치고 하면서 한두달이면 정말 쓸만한 녀석이 만들어집니다. QA입장에서 지금 좀 힘든 부분은 딱 하나 남았습니다. 개발됨 ai 로 TC 만듬 이 TC를 사람이 아닌 컴퓨터가 알아서 e2e 테스트까지 자동으로 해줬으면 좋겠는데... 여기가 딱 걸립니다. 이것도 안된다 가 아니라.. 되는데 서비스에 따라 맞춰줘야하는 부분이 생각보다 많더라 수준입니다. 심지어 개발이 미리 ai로 TC 자동화 스크립트를 만드는것 까지 고려해서 개발해준다면 그냥 쉽게 됩니다. 개발은 지 맘대로 개떡같이 개발했는데 그걸 자동화 스크립트가 알아서 찰떡같이 돌아가게 하는게 좀 어려운 수준입니다. 불가능도 아니고 그것도 어렵진 않은데.. 수준. 이거 말고는 정말 능력있는 QA하나면 AI로 대부분의 작업을 혼자 마무리할수 있습니다. 거기까지 AI 가 왔습니다. 다들 AI 좀 써보길 기대하면서 얘기해봅니다.

STA테스팅컨설팅 블로그 STAY에서 이벤트를 진행하고 있습니다! STEN 회원분들도 편하게 들르셔서 선물도 받아가세요~ 이벤트는 STAY 홈페이지에서 참여 가능합니다. https://www.stastay.com/sub/culture/view.html?idx=302

STA테스팅컨설팅 블로그 STAY에서 이벤트를 진행하고 있습니다! STEN 회원분들도 편하게 들르셔서 선물도 받아가세요~ 이벤트는 STAY 홈페이지에서 참여 가능합니다. https://www.stastay.com/sub/culture/view.html?idx=301

안녕하세요 항공 BSP 예약 / 발권 교육 수료증도 출력이 가능한지요? 너무 오래전 수료증인데 혹시 가능한지 궁금합니다.

STA테스팅컨설팅 블로그 STAY에서 이벤트를 진행하고 있습니다! STEN 회원분들도 편하게 들르셔서 선물도 받아가세요~ 이벤트는 STAY 홈페이지에서 참여 가능합니다. https://www.stastay.com/sub/culture/view.html?idx=295

안녕하세요. STEN 회원 여러분. 현업에서 18년째 테스팅/QA 업무를 하고 있는 엔지니어입니다. 회원님들도 잘 아시다시피, ISTQB 고급 과정 등에서 다루는 '변이 테스트(Mutation Testing)'나 '구조 기반 테스트'가 이론적으로는 알겠는데, 막상 실무에서 적용하거나 연습해볼 도구가 마땅치 않다는 아쉬움이 늘 있었습니다. 또한 개발자들의 코딩 연구 도구인 '프로그래머스'나 '백준'처럼 QA 엔지니어를 위한 실습 도구도 있었으면 했습니다. "우리가 짠 테스트 코드가 결함을 얼마나 잘 잡아내는지 정량적으로 볼 수 있다면 어떨까?" 이 고민 끝에, QA 분들이 자유롭게 실습하고 연습할 수 있는 Web 기반 연습 공간(QA Arena)을 개인 프로젝트로 개발했습니다. [주요 기능] 변이 점수 측정: 의도된 결함(Mutants)을 테스트 코드가 얼마나 잡아내는지 %로 보여줍니다. AI 코치 피드백: 테스트 케이스가 부족한 부분(Edge Case 등)을 AI가 분석해서 알려줍니다. 설치 없음: 복잡한 환경 설정 없이 브라우저에서 바로 Python/Pytest로 실습 가능합니다. [오픈 베타 안내] 영리 목적이 아닌, 동료분들의 역량 향상을 위해 만든 공간입니다. 현재 오픈 베타 중이며, AI 분석 기능을 마음껏 체험해보실 수 있도록 매일 이용 횟수를 넉넉히 설정해 두었습니다. (운영 비용은 제가 개인적으로 부담하니 편하게 활용해 주세요.) 테스트 자동화나 코드 기반 검증에 관심 있으신 분들께 작은 도움이 되었으면 합니다. 피드백은 언제나 환영입니다! 사이트 링크는 댓글에 남겨두겠습니다.