Testing

Softwaretests stoßen trotz Automatisierung an ihre Grenzen: hohe Kosten, langsame Feedbackzyklen und fehleranfällige Skripte. KI-Agenten in Verbindung mit MCP-Servern (Model Context Protocol) ändern das Spiel. Sie kombinieren Autonomie mit Orchestrierung und schaffen skalierbare, selbstheilende Test-Workflows. Für Unternehmen bedeutet das: schnellere Releases bei höherer Qualität.

Die Implementierung von Mocks ist mit Kompromissen verbunden. Das Nullable-Entwurfsmuster ist eine Alternative.

Der „European Accessibility Act“ (EAA) ist am 28. Juni 2025 in Europa planmäßig in Kraft getreten. Er besagt, dass Software, elektronische Geräte und mobile Apps für Menschen mit Behinderungen, ältere Menschen oder Menschen mit geringer Technikaffinität zugänglich sein müssen – sei es im privaten oder öffentlichen Sektor. Die erste Klagewelle gab es bereits in Frankreich, wo die größten Lebensmitt..

KI-basierte Testgenerierung erfordert domänenspezifische Herangehensweisen, deren Ausgestaltung stark von ihrer Position in der Testpyramide abhängt. Anhand von Beispielen automatisierter Generierung von Unit-Tests und browserbasierten Ende-zu-Ende-Tests zeigt dieser Artikel, wie die jeweils auftretenden Herausforderungen effektiv gelöst werden können.

„RAG ist nicht immer gleich RAG“ – Erkenntnisse aus einem Proof of Concept Die zunehmende Komplexität moderner Medizintechnik-Software ruft förmlich danach, generative KI und insbesondere große Sprachmodelle für die oft aufwendigen und textbasierten Arbeiten, einzusetzen. Dies gilt auch und besonders für die Aufgaben in der Qualitätssicherung. In diesem Artikel beschreiben wir, wie Fresenius Medic..