QA Wolf နှင့် Mastertech.ai နှိုင်းယှဉ်ချက် - ဆော့ဖ်ဝဲစမ်းသပ်ခြင်းနှင့် နည်းပညာပံ့ပိုးကူညီမှု AI ကိရိယာများကို မည်သို့ရွေးချယ်မည်နည်း။

လက်ရှိ ဆော့ဖ်ဝဲလ်ရေးသားထုတ်လုပ်ရေး (Software Development) နဲ့ ဒစ်ဂျစ်တယ်ပြောင်းလဲမှု (Digital Transformation) တို့ရဲ့ ဖိအားများလှတဲ့ ပတ်ဝန်းကျင်မှာ စနစ်အရည်အသွေးကို အာမခံချက်ပေးနိုင်ဖို့နဲ့ ဖောက်သည်များအတွက် ထိရောက်တဲ့ နည်းပညာပံ့ပိုးကူညီမှု (Technical Support) တွေကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်ဖို့ဆိုတာ ကော်ပိုရိတ်အသင်းအဖွဲ့တွေအတွက် အကြီးမားဆုံး ခေါင်းခဲစရာ ပြဿနာတွေထဲက တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ ဂျင်နရေทีฟ AI (Generative AI) နဲ့ အလိုအလျောက်စနစ် (Automation) နည်းပညာတွေ ရင့်ကျက်လာတာနဲ့အမျှ လူ့စွမ်းအားအသုံးစရိတ်ကို သိသိသာသာ လျှော့ချပေးနိုင်တယ်လို့ ကြွေးကြော်ထားတဲ့ AI ကိရိယာ (AI Tools) တွေ ဈေးကွက်ထဲမှာ အများအပြား ပေါ်ထွက်လာခဲ့ပါတယ်။ ဒီဆောင်းပါးကိုတော့ ထိုင်ဝမ် AI ကိရိယာ ဝဘ်ဆိုက်ဖြစ်တဲ့ "TheAI學院" ရဲ့ အတွေ့အကြုံရင့် အယ်ဒီတာအဖွဲ့ကနေ သက်ဆိုင်ရာ နယ်ပယ်အသီးသီးမှာ အာရုံစိုက်ခံနေရတဲ့ တကယ့် AI ကိရိယာ နှစ်ခုဖြစ်တဲ့ QA Wolf နဲ့ Mastertech.ai တို့ကို အသေးစိတ် နှိုင်းယှဉ်တင်ပြပေးသွားမှာ ဖြစ်ပါတယ်။

ဒီကိရိယာနှစ်ခုစလုံးဟာ AI ကို အခြေခံထားတဲ့ နည်းပညာအשתင်အမာကို အသုံးပြုထားကြပေမဲ့ သူတို့ ဝင်ရောက်ဖြေရှင်းပေးတဲ့ လုပ်ငန်းနယ်ပယ်နဲ့ ပြဿနာတွေကတော့ လုံးဝကို ကွာခြားပါတယ်။ QA Wolf ဟာ ဆော့ဖ်ဝဲလ်စမ်းသပ်မှု အလိုအလျောက်စနစ် (Testing Automation) နဲ့ အရည်အသွေးအာမခံချက် (QA) ကို အဓိကထားပြီး Mastertech.ai ကတော့ နည်းပညာပံ့ပိုးမှုနဲ့ ရောင်းချပြီးနောက်ပိုင်း ဝန်ဆောင်မှုပေးတဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်တွေ အလိုအလျောက်ဖြစ်လာအောင် အဓိက လုပ်ဆောင်ပေးပါတယ်။ ဒီဆောင်းပါးမှာတော့ ထိုင်ဝမ်က ဆော့ဖ်ဝဲလ်ရေးသားထုတ်လုပ်သူတွေ၊ စတင်တည်ထောင်ခါစ အဖွဲ့အသစ်တွေ (Startups) နဲ့ IT လုပ်ငန်းလည်ပတ်ရေး ဒါရိုက်တာတွေအတွက် ထုတ်ကုန်တည်နေရာသတ်မှတ်ချက်၊ အဓိကလုပ်ဆောင်ချက်များ၊ အကောင်းအဆိုး သုံးသပ်ချက်နဲ့ ရွေးချယ်မှုဆိုင်ရာ အကြံပြုချက်တွေစတဲ့ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးကနေ ဘက်လိုက်မှုကင်းပြီး လက်တွေ့ကျတဲ့ အကဲဖြတ်မှုအခြေခံတွေကို မျှဝေပေးသွားမှာ ဖြစ်ပါတယ်။

QA Wolf - အစအဆုံး ဆော့ဖ်ဝဲလ်စမ်းသပ်မှု အလိုအလျောက်စနစ်ရဲ့ တီထွင်ဆန်းသစ်သူ

QA Wolf ဟာ ဝဘ်အက်ပလီကေးရှင်းတွေအတွက် အစအဆုံး (End-to-End) စမ်းသပ်မှု အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးတဲ့ ပလပ်ဖောင်းနဲ့ ဝန်ဆောင်မှုပေါင်းစပ်ထားတဲ့ ပလက်ဖောင်းတစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။ သူ့ရဲ့ အဓိကရည်မှန်းချက်ကတော့ ဆော့ဖ်ဝဲလ်အဖွဲ့တွေကို အချိန်တိုအတွင်းမှာ စမ်းသပ်မှုလွှမ်းခြုံနိုင်စွမ်း (Test Coverage) မြင့်မားစွာ ရရှိစေဖို့ ကူညီပေးဖို့ဖြစ်ပြီး၊ အထူးသဖြင့် ဘရောက်ဆာဘက်ခြမ်းမှာရှိတဲ့ အသုံးပြုသူ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုနဲ့ လုပ်ဆောင်ချက် အတည်ပြုချက်တွေအတွက် ပိုပြီးအဓိကထားပါတယ်။ ရိုးရာအလိုအလျောက် စမ်းသပ်မှုကိရိယာတွေ (ဥပမာ Selenium သို့မဟုတ် Cypress) ကတော့ ကုဒ်အမြောက်အမြား ရေးသားဖို့ မကြာခဏ လိုအပ်တတ်ပြီး ရှေ့ပိုင်းမျက်နှာပြင် (Frontend) နည်းနည်းပါးပါး ပြောင်းလဲသွားရုံနဲ့ တင် ချွတ်ယွင်းသွားတတ်တာကြောင့် ထိန်းသိမ်းစရိတ် ကြီးမားတတ်ပါတယ်။ QA Wolf ကတော့ ဒီအခက်အခဲကို ကျော်လွှားနိုင်ဖို့အတွက် အတုအဉာဏ် (AI) နဲ့ ကျွမ်းကျင်သူ ထိန်းသိမ်းရေးအဖွဲ့တို့ကို ပေါင်းစပ်ထားပါတယ်။

အဓိကတည်နေရာသတ်မှတ်ချက်နဲ့ အဓိကလုပ်ဆောင်ချက်များ

• အစအဆုံး စမ်းသပ်မှု လွှမ်းခြုံနိုင်မှု (End-to-End Test Coverage) - အသုံးပြုသူတွေ ဘရောက်ဆာပေါ်မှာ ကလစ်နှိပ်တာ၊ စာသားရိုက်ထည့်တာ၊ စာမျက်နှာပြောင်းတာစတဲ့ အပြုအမူတွေကို အစစ်အမှန် တုပပေးနိုင်တဲ့ ရှုပ်ထွေးတဲ့ အသုံးပြုသူ လုပ်ငန်းစဉ် စမ်းသပ်မှုတွေကို ထောက်ပံ့ပေးပါတယ်။
• AI အကူအညီနဲ့ စမ်းသပ်မှုဖန်တီးခြင်း - AI နည်းပညာကို အသုံးပြုပြီး အလိုအလျောက် စမ်းသပ်မှုစခရစ် (Test Scripts) တွေကို လျင်မြန်စွာ မှတ်တမ်းတင်ပေးပြီး ဖန်တီးပေးပါတယ်။ ဒါဟာ စမ်းသပ်မှုကုဒ် ရေးသားရတဲ့ အတားအဆီးကို လျှော့ချပေးပါတယ်။
• စမ်းသပ်မှု ထိန်းသိမ်းခြင်းနဲ့ အာမခံချက် - ရက်သတ္တပတ်အနည်းငယ်အတွင်းမှာ ရာခိုင်နှုန်း ရှစ်ဆယ်နဲ့အထက် မြင့်မားတဲ့ စမ်းသပ်မှုလွှမ်းခြုံနိုင်စွမ်းကို ရရှိစေဖို့ တရားဝင် အဓိကလုပ်ဆောင်ပေးပြီး ကုဒ်အသစ်တင်တာကြောင့် စမ်းသပ်မှု ပျက်စီးသွားတာမျိုး မဖြစ်အောင် စမ်းသပ်မှုစခရစ်တွေကို ထိန်းသိမ်းကူညီပေးပါတယ်။
• CI/CD ပေါင်းစပ်ခြင်း - ပုံမှန်အသုံးပြုနေကြတဲ့ Continuous Integration နဲ့ Continuous Deployment လုပ်ငန်းစဉ်တွေထဲကို ချောမွေ့စွာ ချိတ်ဆက်နိုင်ပြီး ကုဒ်အသစ်တင်တိုင်း စမ်းသပ်မှုကို အလိုအလျောက် စတင်လုပ်ဆောင်ပေးပါတယ်။

ဘယ်သူတွေအတွက် သင့်လျော်လဲ။

• အလတ်စားနဲ့ အကြီးစား ဆော့ဖ်ဝဲလ်ရေးသားထုတ်လုပ်ရေး အဖွဲ့များ - ဆော့ဖ်ဝဲလ်အသစ်ထုတ်တဲ့ သံသရာလည်ပတ်မှု (Release Cycle) မကြာခဏရှိပေမဲ့ အလိုအလျောက် စမ်းသပ်မှုတွေ ရေးသားဖို့နဲ့ ထိန်းသိမ်းဖို့အတွက် လူအင်အား မလုံလောက်တဲ့ အဖွဲ့များ။
• ထုတ်ကုန်မန်နေဂျာနဲ့ QA အကြီးအကဲများ - ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင် (Production Environment) မှာ Bug အကြီးစားတွေ ပေါ်လာနိုင်ချေ အန္တရာယ်ကို လျှော့ချဖို့အတွက် စမ်းသပ်မှုလွှမ်းခြုံနိုင်မှုကို လျင်မြန်စွာ မြှင့်တင်ချင်တဲ့ လုပ်ငန်းများ။
• စျေးကွက်ထဲကို အမြန်ဆုံးဝင်ရောက်လိုတဲ့ Startup ကုမ္ပဏီများ - သီးသန့် QA အဖွဲ့ကြီးတစ်ခုကို ငှားရမ်းဖို့ ငွေကြေးမတတ်နိုင်ပေမဲ့ ထုတ်ကုန်အရည်အသွေးကိုတော့ သေချာပေါက် အာမခံရမယ့် ကြီးထွားလာနေတဲ့ ကုမ္ပဏီများ။

အားသာချက်နဲ့ အားနည်းချက် သုံးသပ်ချက်

• အားသာချက် - အဖွဲ့ရဲ့ ကိုယ်တိုင်စမ်းသပ်ချိန်ကို သိသိသာသာ လျှော့ချပေးနိုင်ပါတယ်။ လူနဲ့ AI ပေါင်းစပ်ထားတဲ့ ဝန်ဆောင်မှုပုံစံက စမ်းသပ်မှုစခရစ်တွေ ထိန်းသိမ်းရတဲ့ ခေါင်းခဲစရာကို လျှော့ချပေးပါတယ်။ အမြန်ဆုံး အကျိုးသက်ရောက်မှု ရှိလာစေပြီး ရှိပြီးသား တည်ဆောက်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်တွေထဲကို ပေါင်းစပ်နိုင်ပါတယ်။
• အားနည်းချက် - ဝန်ဆောင်မှုစရိတ်က နှိုင်းယှဉ်ချက်အရ အနည်းငယ် ကြီးမားပါတယ်။ ဒါကြောင့် အစောပိုင်းကာလ ဘတ်ဂျက်ကန့်သတ်ချက်ရှိတဲ့ အသေးစားအဖွဲ့တွေအတွက် မသင့်လျော်နိုင်ပါဘူး။ ပြင်ပဝန်ဆောင်မှုပေးသူရဲ့ ပံ့ပိုးမှုပုံစံကို အလွန်အမင်း မှီခိုအားထားရတဲ့အတွက် မိမိတို့ရဲ့ အတွင်းပိုင်း စမ်းသပ်မှုကုဒ်တွေကို လုံးဝလွတ်လပ်စွာ ကိုယ်တိုင်ချုပ်ကိုင်လိုတဲ့ အဖွဲ့တွေအတွက်တော့ လိုက်လျောညီထွေရှိမှု (Flexibility) ကန့်သတ်ခံရနိုင်ပါတယ်။

Mastertech.ai - ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော နည်းပညာပံ့ပိုးမှုနှင့် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှု အလိုအလျောက်စနစ် ပလပ်ဖောင်း

ဆော့ဖ်ဝဲလ်တည်ဆောက်ရေး ရှေ့ပိုင်းနဲ့ စမ်းသပ်မှုကို အဓိကထားတဲ့ QA Wolf နဲ့ မတူဘဲ Mastertech.ai ကတော့ နည်းပညာပံ့ပိုးမှု (Technical Support)၊ IT အကူအညီပေးရေးဌာန (Helpdesk) နဲ့ ဖောက်သည်ရောင်းချပြီးနောက်ပိုင်း ဝန်ဆောင်မှု အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရေး နယ်ပယ်ကို အဓိက အာရုံစိုက်ထားပါတယ်။ SaaS (Software as a Service) ကုမ္ပဏီများ သို့မဟုတ် ဟာ့ဒ်ဝဲ ရောင်းချသူများအတွက်ဆိုရင် ဖောက်သည်တွေအနေနဲ့ ထုတ်ကုန်ကို အသုံးပြုတဲ့အခါ နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ အတားအဆီးတွေနဲ့ ကြုံတွေ့ရတာက ပုံမှန်ပါပဲ။ ရိုးရာဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုကတော့ အပြန်အလှန် မေးမြန်းဖို့၊ ပြဿနာရှာဖွေဖို့ (Troubleshooting) အချိန်အများကြီး ပေးရတတ်ပါတယ်။ Mastertech.ai ကတော့ ရှုပ်ထွေးတဲ့ နည်းပညာဆိုင်ရာ ပြဿနာတွေကို ဖြေရှင်းဖို့နဲ့ လက်ငင်းတိကျတဲ့ အဖြေတွေကို ပေးစွမ်းနိုင်ဖို့ AI ကို အသုံးပြုထားပါတယ်။

အဓိကတည်နေရာသတ်မှတ်ချက်နဲ့ အဓိကလုပ်ဆောင်ချက်များ

• နည်းပညာပံ့ပိုးမှု လုပ်ငန်းစဉ် အလိုအလျောက်ဖြစ်စေခြင်း - အသုံးပြုသူရဲ့ နည်းပညာဆိုင်ရာ မေးမြန်းချက်တွေကို AI က နားလည်ပေးပြီး ပဏာမ ပြဿနာရှာဖွေခြင်း (Troubleshooting) ကို အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်ပေးပါတယ်။
• အသိပညာဘဏ် (Knowledge Base) ပေါင်းစပ်မှုနဲ့ ရှာဖွေမှု - ကုမ္ပဏီအတွင်းပိုင်းက နည်းပညာဆိုင်ရာ စာရွက်စာတမ်းများ၊ API စာရွက်စာတမ်းများနှင့် ယခင် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှု မှတ်တမ်းများကို ချိတ်ဆက်ပေးပြီး သဘာဝဘာသာစကား စီမံခန့်ခွဲမှု (NLP) ကို အသုံးပြုကာ တိကျမှန်ကန်တဲ့ အဖြေတွေကို ပေးစွမ်းပါတယ်။
• အလုပ်လက်မှတ် (Ticket) ခွဲဝေမှုနဲ့ အဆင့်မြှင့်တင်မှု - ပြဿနာရဲ့ ပြင်းထန်မှုနဲ့ ရှုပ်ထွေးမှုကို အလိုအလျောက် ခွဲခြားသိရှိနိုင်ပြီး AI ကိုယ်တိုင် တိုက်ရိုက် မဖြေရှင်းနိုင်တဲ့ ကိစ္စရပ်တွေကို သက်ဆိုင်ရာ အင်ဂျင်နီယာတွေဆီ တိကျစွာ လွှဲပြောင်းပေးပါတယ်။
• ချန်နယ်စုံ ပံ့ပိုးမှု (Multi-channel Support) - အသုံးများတဲ့ ဆက်သွယ်ရေးဆော့ဖ်ဝဲတွေနဲ့ အလုပ်လက်မှတ် စနစ်တွေကို ပေါင်းစပ်ပေးထားတဲ့အတွက် အသုံးပြုသူတွေအနေနဲ့ သူတို့ရင်းနှီးပြီးသား မျက်နှာပြင်ကနေပဲ နည်းပညာအကူအညီတွေကို ရယူနိုင်ပါတယ်။

ဘယ်သူတွေအတွက် သင့်လျော်လဲ။

• SaaS ကုမ္ပဏီများနှင့် နည်းပညာဝန်ဆောင်မှု ပေးသူများ - နေ့စဉ် နည်းပညာဆိုင်ရာ မေးမြန်းမှုများ၊ API အမှားရှာဖွေခြင်း (Debugging) သို့မဟုတ် စနစ်သတ်မှတ်မှု ပြဿနာအများအပြားကို ဖြေရှင်းပေးနေရတဲ့ ဖောက်သည်အောင်မြင်ရေး အဖွဲ့များ (Customer Success Teams)။
• IT လုပ်ငန်းလည်ပတ်ရေးနဲ့ အတွင်းပိုင်း အကူအညီပေးရေးဌာန - ကုမ္ပဏီအတွင်း ဝန်ထမ်းတွေရဲ့ ဆော့ဖ်ဝဲ၊ ဟာ့ဒ်ဝဲ ပျက်စီးမှု ပြင်ဆင်ရေးတင်ပြချက်တွေကို ကိုင်တွယ်ဆောင်ရွက်ရတဲ့ IT ဌာနများ။
• ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှု ဌာနမှူးများ - ပထမတန်း ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှု ဝန်ထမ်းတွေရဲ့ ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးကို လျှော့ချချင်ပြီး ပထမဆုံးအကြိမ် တုံ့ပြန်ချိန် (First Response Time) ကို တိုစေချင်တဲ့ မန်နေဂျာများ။

အားသာချက်နဲ့ အားနည်းချက် သုံးသပ်ချက်

• အားသာချက် - နည်းပညာနယ်ပယ်အတွက် သီးသန့်ဒီဇိုင်းထုတ်ထားတာဖြစ်လို့ အထွေထွေသုံး ချတ်ဘော့ (Chatbot) တွေထက် ပရော်ဖက်ရှင်နယ် ဝေါဟာရနဲ့ ဆော့ဖ်ဝဲ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ပုံတွေကို ပိုပြီး နားလည်သဘောပေါက်နိုင်ပါတယ်။ ပြဿနာရှာဖွေမှုကို ထိရောက်စွာ အမြန်ဆုံးလုပ်ဆောင်ပေးနိုင်ပြီး အဆုံးစွန် အသုံးပြုသူတွေရဲ့ စိတ်ကျေနပ်မှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါတယ်။
• အားနည်းချက် - ကုမ္ပဏီအတွင်းမှာ လေ့ကျင့်သင်ကြားရေးနဲ့ ရှာဖွေမှု အခြေခံအဖြစ် လုံလောက်စွာ တည်ဆောက်ထားတဲ့ နည်းပညာစာရွက်စာတမ်းများ သို့မဟုတ် အသိပညာဘဏ် ရှိဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။ တကယ်လို့ ထုတ်ကုန်ကိုယ်တိုင်က အစောပိုင်းကာလဖြစ်ပြီး မကြာခဏ ပြောင်းလဲနေမယ်ဆိုရင် အသိပညာဘဏ်ကို ထိန်းသိမ်းရတဲ့ စရိတ်က နှိုင်းယှဉ်ချက်အရ ပိုများလာနိုင်ပါတယ်။

QA Wolf နဲ့ Mastertech.ai တို့ရဲ့ အလုံးစုံ နှိုင်းယှဉ်ချက် အနှစ်ချုပ်

စာဖတ်သူတွေအနေနဲ့ ဒီကိရိယာနှစ်ခုရဲ့ ကွာခြားချက်တွေကို တစ်ချက်ကြည့်ရုံနဲ့ နားလည်နိုင်စေဖို့ "TheAI學院" အယ်ဒီတာအဖွဲ့က အောက်ပါ နှိုင်းယှဉ်ရှုထောင့်တွေကို စုစည်းတင်ပြပေးလိုက်ပါတယ် -

• ဖြေရှင်းပေးတဲ့ အဓိကပြဿနာ - QA Wolf က ဖြေရှင်းပေးတာကတော့ "ဆော့ဖ်ဝဲ ရေးသားပြီးစီးသွားတဲ့အခါ အရည်အသွေး အတည်ပြုချက်နဲ့ စမ်းသပ်မှု ထိန်းသိမ်းရေး ပြဿနာ" ဖြစ်ပါတယ်။ Mastertech.ai က ဖြေရှင်းပေးတာကတော့ "ဆော့ဖ်ဝဲ တင်ပြီးသွားတဲ့အခါ အသုံးပြုသူတွေ ကြုံတွေ့ရတဲ့ နည်းပညာပံ့ပိုးမှုနဲ့ ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှု ပြဿနာ" ဖြစ်ပါတယ်။
• အဓိက အသုံးပြုသူ - QA Wolf ရဲ့ ပစ်မှတ်ကတော့ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာတွေ၊ စမ်းသပ်ရေးအင်ဂျင်နီယာတွေနဲ့ QA အကြီးအကဲတွေ ဖြစ်ပါတယ်။ Mastertech.ai ရဲ့ ပစ်မှတ်ကတော့ ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှု ဝန်ထမ်းတွေ၊ နည်းပညာပံ့ပိုးမှု အင်ဂျင်နီယာတွေနဲ့ ဖောက်သည်အောင်မြင်ရေး မန်နေဂျာတွေ ဖြစ်ပါတယ်။
• နည်းပညာ အသုံးချမှု အဓိကအချက် - QA Wolf ကတော့ ဘရောက်ဆာ အလိုအလျောက် လည်ပတ်မှုနဲ့ Visual/Logic စမ်းသပ်မှု စခရစ်တွေကို AI က ဖန်တီးပေးနိုင်ဖို့ကို အဓိကထားပါတယ်။ Mastertech.ai ကတော့ စာသားနားလည်မှု၊ အသိပညာဘဏ် ရှာဖွေမှုနဲ့ နည်းပညာပြဿနာ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုတွေကို အဓိကထားပါတယ်။

ထိုင်ဝမ်အဖွဲ့များအတွက် ရွေးချယ်မှုဆိုင်ရာ အကြံပြုချက် - ဘယ်လိုရွေးချယ်သင့်လဲ။

ထိုင်ဝမ်က ဆော့ဖ်ဝဲနဲ့ နည်းပညာ ကုမ္ပဏီတွေအနေနဲ့ ဒီကိရိယာနှစ်ခုကို အကဲဖြတ်တဲ့အခါ မိမိတို့ရဲ့ နာကျင်စရာအချက် (Pain Points) နဲ့ လက်ရှိ အရင်းအမြစ် ခွဲဝေမှုဆီကို ပြန်လည်ကြည့်ရှုသင့်ပါတယ် -

1. သင့်အဖွဲ့ဟာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး အတားအဆီးနဲ့ ရင်ဆိုင်နေရတယ်ဆိုရင် - ဗားရှင်းအသစ်ပြောင်းလဲမှုတွေကြောင့် ထုတ်ကုန်မှာ မျှော်လင့်မထားတဲ့ Bug တွေ မကြာခဏ ပေါ်လာတတ်ပြီး အလိုအလျောက် စမ်းသပ်မှုစခရစ်တွေ ရေးသားဖို့ လူအင်အား မလုံလောက်တာကြောင့် ဗားရှင်းအသစ် ထုတ်တိုင်း လူအင်အား အမြောက်အများနဲ့ အတည်ပြုချိန်တွေ ယူနေရတယ်ဆိုရင် QA Wolf ကို ဦးစားပေး အကဲဖြတ်ဖို့ အကြံပြုလိုပါတယ်။ စမ်းသပ်မှု လုပ်ငန်းစဉ်ကို အလိုအလျောက်စနစ်နဲ့ ကျွမ်းကျင်ဝန်ဆောင်မှု