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Richard Seidl - Experte für Software-Entwicklung und Testautomatisierung and Richard Seidl - Experte für Software-Entwicklung에서 제공하는 콘텐츠입니다. 에피소드, 그래픽, 팟캐스트 설명을 포함한 모든 팟캐스트 콘텐츠는 Richard Seidl - Experte für Software-Entwicklung und Testautomatisierung and Richard Seidl - Experte für Software-Entwicklung 또는 해당 팟캐스트 플랫폼 파트너가 직접 업로드하고 제공합니다. 누군가가 귀하의 허락 없이 귀하의 저작물을 사용하고 있다고 생각되는 경우 여기에 설명된 절차를 따르실 수 있습니다 https://ko.player.fm/legal.
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Was bewegt die Software-Test-Community heute? - Daniel Knott

33:09
 
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Über KI, Automatisierung und Angst vor Jobverlust

Tipp: Risikobasiertes Testen im TM-Tool integriert? Gibts hier bei Q12-TMT

"Ich habe jetzt auch schon öfters gesehen, dass man durch die KI nochmal einen ganz anderen Blick auf Daten bekommt oder auf Datenzusammenhänge, um dann halt die richtigen Entscheidungen zu treffen." - Daniel Knott

In dieser Episode spreche ich mit Daniel Knott über das Jetzt im Softwaretesten: KI, Agenten und unseren Werkzeugkoffer. Wir erkunden produktive Use Cases wie Dokumentanalyse, Testdatengenerierung und Copiloten, sprechen über MCP und Agenten und fragen uns, wo echter Mehrwert entsteht. Gleichzeitig blicken wir auf Risiken: mehr generierter Code, fragliche Qualität, kommende Refactorings. Was heißt das für uns Tester? Tiefer Systemblick, Domänenwissen, klare Kommunikation im Team, Pyramide und Quadranten neu schärfen.

Daniel Knott liebt digitale Produkte mit hoher Qualität, seien es Web- oder native mobile Anwendungen. Er arbeitet seit fast 20 Jahren in der IT-Branche und hat Erfahrung mit praktischen Softwaretests für Desktop-, Web- und mobile Anwendungen. Er arbeitete auch als Produktmanager für mobile und Web-Produkte. Zurzeit arbeitet Daniel als IT-Manager als Head of Engineering und unterstützt Software-Entwicklungsteams dabei, großartige Produkte mit hoher Qualität zu liefern. Daniel hat zwei Bücher geschrieben - 'Hands-On Mobile App Testing' und 'Smartwatch App Testing' - und ist ein häufiger Blogger und Konferenzsprecher. Im Jahr 2022 gründete er außerdem seinen YouTube-Kanal über Software Testing, der inzwischen mehr als 145.000 Abonnenten hat.

Highlights:

  • KI-Tools liefern Mehrwert bei Dokumentanalyse, Testdatengenerierung und Copiloten
  • Mehr generierter Code senkt oft die Qualität und steigert Refactoring-Aufwand
  • Tester brauchen tiefes Systemverständnis, Domänenwissen und klare Team-Kommunikation
  • Testpyramide und Testquadranten neu ausrichten statt Hypes und No-Code folgen
  • Lernen bleibt Pflicht: Architektur, Nichtfunktionale Anforderungen, Security und Accessibility

Danke an die Community-Partner des Podcasts:

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챕터

1. Freude am Softwaretesten teilen (00:00:00)

2. KI in Unternehmensprozessen und Softwareentwicklung (00:07:06)

3. AI für Startups: Effiziente Zukunftsplanung (00:09:50)

4. KI-Verändert Rollen im Software-Testing (00:14:28)

5. Testen: Mehrwert und Strategien in der KI-Ära (00:16:14)

6. Software-Testing: Training für Produktleute (00:20:23)

7. Grundlagen im Software-Testen erlernen (00:24:04)

8. Technologischer Wandel beschleunigt Innovationen (00:27:32)

9. Mobile Entwicklung & Forschergeist (00:29:05)

10. Förderung hilfreichen Wissens (00:32:15)

165 에피소드

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Daniel Knott liebt digitale Produkte mit hoher Qualität, seien es Web- oder native mobile Anwendungen. Er arbeitet seit fast 20 Jahren in der IT-Branche und hat Erfahrung mit praktischen Softwaretests für Desktop-, Web- und mobile Anwendungen. Er arbeitete auch als Produktmanager für mobile und Web-Produkte. Zurzeit arbeitet Daniel als IT-Manager als Head of Engineering und unterstützt Software-Entwicklungsteams dabei, großartige Produkte mit hoher Qualität zu liefern. Daniel hat zwei Bücher geschrieben - 'Hands-On Mobile App Testing' und 'Smartwatch App Testing' - und ist ein häufiger Blogger und Konferenzsprecher. Im Jahr 2022 gründete er außerdem seinen YouTube-Kanal über Software Testing, der inzwischen mehr als 145.000 Abonnenten hat.

Highlights:

  • KI-Tools liefern Mehrwert bei Dokumentanalyse, Testdatengenerierung und Copiloten
  • Mehr generierter Code senkt oft die Qualität und steigert Refactoring-Aufwand
  • Tester brauchen tiefes Systemverständnis, Domänenwissen und klare Team-Kommunikation
  • Testpyramide und Testquadranten neu ausrichten statt Hypes und No-Code folgen
  • Lernen bleibt Pflicht: Architektur, Nichtfunktionale Anforderungen, Security und Accessibility

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1. Freude am Softwaretesten teilen (00:00:00)

2. KI in Unternehmensprozessen und Softwareentwicklung (00:07:06)

3. AI für Startups: Effiziente Zukunftsplanung (00:09:50)

4. KI-Verändert Rollen im Software-Testing (00:14:28)

5. Testen: Mehrwert und Strategien in der KI-Ära (00:16:14)

6. Software-Testing: Training für Produktleute (00:20:23)

7. Grundlagen im Software-Testen erlernen (00:24:04)

8. Technologischer Wandel beschleunigt Innovationen (00:27:32)

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