Każdy tester słyszał o pokryciu testami kodu produkcyjnego. O magicznym współczynniku, który w teorii powinien stwierdzać czy nasz kod produkcyjny jest w dobrej kondycji, bądź nie.
Badania naukowe dają niejednoznaczne wyniki. Kiedy już pojawi się badanie potwierdzające teorie, że lepsze pokrycie, to lepszej jakości kod, kolejnego dnia pojawia się kolejne dające odmienne wyniki.
Czy przy braku stanowczych dowodów na wpływ pokrycia testami na jakość kodu, powinniśmy o mierzeniu pokrycie zapomnieć? Wydaje mi się, że nie i podczas prezentacji zademonstruje informacje jaką można wyciągnąć z analizy pokrycia oraz do czego można ją wykorzystać.

Zaproponuje również świeższe spojrzenie na pokrycie kodu. Standardowo jako testerzy rozpatrujemy brak testu binarnie. Jest, dobrze, nie ma, źle. Takie czarno-białe spojrzenie powoduje problemy przy wyciąganiu wniosków i reagowaniu w oparciu o dane. Brakuje nam danych, które pomogłyby nam w odpowiedni sposób określić stratę jaka płynie z braku testu. W jaki sposób możemy tę stratę oszacować? Musimy zacząć spoglądać na raport z pokrycia oczami klienta i programisty.

W drugiej części wykładu pokaże w jaki sposób zebrać dane potrzebne do wyznaczenia wartości testu z punktu widzenia biznesu oraz wykonawcy, i jak te dane przełożyć na raport pokrycia kodu testami, tak aby wyciągnąć lepsze wnioski i w optymalniejszy sposób pokierować pracą przy naprawie aktualnej sytuacji.

 Bartosz Szulc

Mentalnie tester. Sprawia mi niezwykła frajdę szukanie nietypowych przypadków i zadawanie nietypowych zadań, czy analiza złożonych problemów. Profesjonalnie nadal zielony. Przy wytwarzaniu oprogramowania pracuje ponad 6 lat. Zawsze mocno związany z testowaniem i jakością, chociaż często zmieniałem czapki, dzieląc czas pomiędzy eksplorację, a byciem liderem zespołu czy architektem.