バグ報告で開発者に一発で伝わるコツ、まず1つだけ挙げるなら 「期待結果と実際の結果を分けて書く」 「動きません」ではなく 期待: 保存ボタンで一覧画面に戻る 実際: エラーなく画面が固まる これだけで調査時間が全然違います #ソフトウェアテスト#

【バグ報告のNG例】 「ログインできません」 これだけでは開発者が再現できません。 必須項目： ・手順 ・現象 ・期待動作 ・環境 「再現できる報告」がQAの価値です。 タイトルも簡潔にまとめてパッと見でどのような問題なのか分かるように工夫しましょう。 #QAエンジニア# #バグ報告#

# Codexの機能と実践的な使い方 💬 バグ報告スレッドで `@/Codex` とメンションするだけ。これまでの会話の文脈ごとクラウドタスクが立ち上がり、修正 PR まで返ってきます。 🏷️ タイトル: チャット/チケット連携(Slack / Linear) 🔗 URL: 📘 概要 Slack 統合は、チャンネルやスレッドで `@/Codex` をメンションすると Codex がクラウドタスクを起動する機能です。スレッドの文脈が自動的に含まれるため、これまでのやり取りを繰り返さずに依頼できます。Linear からも同様にチケット起点でタスクを起動できます。 ⚙️ 機能の説明 ・スレッドで `@/Codex` にプロンプト付きでメンションすると、ボットがメンションを検知してクラウドタスクを起動します。Codex は 👀 でリアクションし、タスクへのリンクを返信します。 ・依頼メッセージに加えて、それ以前のスレッド履歴も送られるため、Codex は過去の議論を踏まえて対応します。完了するとワークスペース設定に応じて結果やスレッド返信を投稿します。 ・実行環境は自動選択されます。アクセス可能な環境を依頼内容と照合し、曖昧なら直近に使った環境にフォールバックし、その環境の最初のリポジトリのデフォルトブランチに対して実行します。 ・エンタープライズ管理者は ChatGPT のワークスペース設定で回答投稿を無効化し、返信をタスクリンクのみに制限できます。これにより機微な環境情報が Slack に出るのを防げます。 🛠️ 実践的な使い方 ・利用には ChatGPT Plus 以上のプラン、連携済みの GitHub アカウント、最低1つのクラウド環境、そして（ワークスペースによっては）Slack 管理者の承認が必要です。 ・実行先リポジトリを指定したいときは、メンションに明示します（例: `@/Codex fix the above in openai/codex`）。 ・複雑なスレッドでは、最新メッセージに要点を一言まとめておくと文脈の取りこぼしを防げます。 💡 ユースケース 顧客からのバグ報告がスレッドで盛り上がったら、結論が出た時点で `@/Codex` に修正を依頼。担当者がローカルでリポジトリを開かなくても、文脈を理解した修正 PR が上がってきます。Linear のチケットからも同様に、起票内容を文脈としてタスクを起動できます。 ⚠️ 注意点 ・GitHub や Slack の連携が切れていると、再接続を促すメッセージが出ます。 ・環境が曖昧だと意図しないリポジトリに対して実行される可能性があるため、重要な依頼では実行先を明示しましょう。 ・Linear 連携の細かい仕様は Slack 中心の本ドキュメントとは別に、Linear 向けドキュメントを確認してください。 #OpenAICodex# #Slack#

noteに記事を公開しました📝 「開発者に一発で伝わるバグ報告の書き方」 ・必ず入れる5つの要素 ・「再現しません」と返される原因 ・コピペで使えるバグ票テンプレート付き 新人の頃の自分に読ませたい内容にしました。

QA PODとして本格的に発信を始めます🎙️ ソフトウェアテストの「現場で使える知識」を毎日お届けします。 ・テスト設計技法をやさしく解説 ・JSTQB対策 ・バグ報告や観点出しのコツ ・AI×テスト テスト歴20年超、支援ツールも自作するQAエンジニアです。よろしくお願いします!

先ほど報告がありまして、パレット団サーバーに入れないバグを修正致しました。もし入れずに困っていた方がいらっしゃいましたら、再度以下の記事のリンクよりご入室ください🍀

1つのバグで、6つのブロックチェーンが被害。 Cosmos系の複数チェーンで、共通して使われていた「Cosmos EVM」のバグが悪用され、被害は約570万ドル。 別々のチェーンなのに、なんで？ 例えるなら、別々のマンションが同じメーカーの鍵を使っていて、その鍵に欠陥があった感じ。 ブロックチェーンって全部バラバラに動いてると思ってたけど、共通部品を使うリスクもあるんですね。 しかもこのバグ、以前から報告されていたものの、当初は実際のネットワークには影響しないと判断されていました。 「安全そうに見える」と「本当に安全」は別。 ここは覚えておきたいです。

少ない知識でAI全任せ開発をするのが不安だったため、 「バグ修正を行った時は、結果だけではなく、なぜエラーが起きていたのか、そのために何をしたのか、今後はどうしたらいいのかを必ず報告してください」 この指示を入れて毎回AIの出力をきちんと読んできたら、非エンジニアの僕でも段々と知識が身についてきたのでおすすめしたいです！

休みの日にモバイルで自社プロダクト触ってたら、DBビューのフィルタ操作とページ内リンクのタップ判定でバグ見つけた。もちろん、フィードバックはAIにお願いするので、休みの日モバイルでもさくっと1分ほどでできる。その場でエンジニアに報告。ドッグフーディングって「たまに触る」じゃなくて、業務フローに完全に組み込んで初めて本当のフィードバックになる。PCだけで使ってたら絶対気付かなかった