QA-Bewertungs-Resultate interpretieren: Testdaten lesen wie ein Engineer

Die Metriken-Falle

Metriken sind Outputs, keine Signale. Lese das Pattern.

Was in Test-Case-Design messen

1. Coverage-Tiefe (nicht Breite)

5 Cases mit gut begründeten Schritten > 20 vage.

Red Flag: "Test, dass Button existiert." Stark: "Test, dass Bulk-Import Format validiert."

2. Priorisierungs-Urteil

Kritisch vs. nice-to-have markiert?

3. Umgebungs-Awareness

Erwähnen Setup? Fragen Daten?

Was im Automation-Code messen

1. Selector-Robustheit

Brittle: body > div > div > button Robust: [aria-label='Import CSV']

2. Wait-Strategy

Keine: -3. Implicit: -1. Explicit: 0.

3. Assertion-Qualität

Schwach: nur UI. Stark: Message + State.

4. Struktur

Page-Objects, Helpers. DRY = +1.

5. Coverage vs. Over-Assertion

Durchschnitt >4 = over. <1 = zu wenig.

Im Live-Interview messen

1. Denk-Klarheit

Fragen clarifying zuerst?

2. Trade-off-Artikulation

"Sacrificen Edge-Cases mit Monitoring."

3. Erfahrung

"Bei letzter Firma..." statt "In Idealwelt..."

Ignorieren

• Lines of Code
• Geschwindigkeit
• Fancy-Patterns
• Sprach-Präferenz

Scoring-Framework

3 across = Strong-Hire.