Natuurlijk! Hier is een stappenplan en advies voor het ontwikkelen van een adaptief testprioriteringsmodel voor jouw mobiele app met Firebase Test Lab, gericht op jouw criteria en capaciteiten: 1. Bepaal prioriteringsparameters: - Gebruikersimpact: identificeer features of onderdelen van de app die door veel gebruikers worden gebruikt of die kritischer zijn voor de gebruikerservaring. - Foutfrequentie: houd bij welke onderdelen of functies vaker fouten vertonen of recent problemen hebben gehad. 2. Categoriseer tests: - Maak groepen op basis van de kriticiteit en recentheid van bugs. - Prioriteer tests die betrekking hebben op high-impact en recent geconstateerde fouten. 3. Kies testtypes per prioriteitsniveau: - Kritieke en recentelijk gewijzigde functies: voer instrumentatietests uit voor nauwkeurige foutdetectie. - Minder kritieke of stabiele functies: voer robottests uit voor snelle en brede dekking. 4. Ontwikkel een dynamisch prioriteringsalgoritme: - Gebruik een scoremodel dat features/onderdelen beoordeelt op basis van gebruikersimpact en foutfrequentie. - Verdeel je testcapaciteit (20 apparaten, 100 tests/dag) op basis van deze scores: - Bijvoorbeeld: 50% van de tests voor hoog scorende (kritieke) functies. - De rest voor lagere prioriteit. 5. Adaptieve planning: - Automatiseer het proces om dagelijks de scores te updaten op basis van nieuwe bugs, gebruikersfeedback en gebruiksgegevens. - Pas de testprioriteiten aan op basis van recente bevindingen. 6. Optimaliseer testuitvoering: - Gebruik instrumentatietests voor kritieke functies en voer die zoveel mogelijk uit op meerdere apparaten. - Gebruik robottests voor bredere, minder kritieke onderdelen. 7. Feedback en verbetering: - Verzamel resultaten en leer van test-uitkomsten. - Verschuif middelen naar functies met nieuwe bugs of verhoogde impact. 8. Tools en automatisering: - Implementeer scripts of CI/CD-integratie om prioriteiten automatisch te herzien en tests te plannen. - Gebruik Firebase Test Lab-API’s voor het dynamisch plannen en uitvoeren van tests. Door deze aanpak ontwikkel je een adaptief, datagestuurd testprioriteringsmodel dat snelle feedback mogelijk maakt voor kritieke bugs, binnen jouw capaciteit en budget.

Hier is een stapsgewijs adaptief testprioriteringsmodel voor je Android-app met Firebase Test Lab: ### 1. Risicoscore-berekening per test ```python # Prioriteit = Gebruikersimpact × Foutfrequentie # Schaal beide criteria van 1-5 RISICO_SCORE = (gebruikersimpact * foutfrequentie) ``` **Gebruikersimpact schaal:** - 5: Kritiek (hoofdfunctionaliteit, login, betalingen) - 4: Hoog (belangrijke flows, prestaties) - 3: Medium (reguliere features) - 2: Laag (minder gebruikte functies) - 1: Verwaarloosbaar (cosmetische issues) **Foutfrequentie schaal:** - 5: >30% van sessies - 4: 20-30% - 3: 10-20% - 2: 5-10% - 1: <5% ### 2. Adaptieve testverdeling **Dagelijkse 100 tests verdelen:** - **Top 40% risico:** 40 instrumentatietests (gedetailleerde validatie) - **Volgende 30% risico:** 30 robo-tests (snelle coverage) - **Laagste 30% risico:** 30 robo-tests (basale sanity checks) ### 3. Dynamische aanpassing ```python # Wekelijkse herprioritering op basis van: - Nieuwe crashrapporten - Gebruikersfeedback - Feature-gebruiksstatistieken - Vorige testresultaten ``` ### 4. Firebase Test Lab implementatie **Hoog-risico tests:** ```bash # Instrumentatietests voor kritieke flows gcloud firebase test android run \ --type instrumentation \ --app app-debug.apk \ --test app-debug-test.apk \ --device model=walleye,version=28 ``` **Medium-risico tests:** ```bash # Robo-tests met scripted interactions gcloud firebase test android run \ --type robo \ --app app-debug.apk \ --robo-script=medium_risk_flow.json ``` ### 5. Feedback-loop optimalisatie - **Dagelijks:** Crashlytics rapporten analyseren - **Wekelijks:** Testprioriteiten bijwerken - **Maandelijks:** Criteria-schaal herzien ### 6. Capaciteitsmanagement (20 apparaten) - **Parallelle uitvoering:** 5 instrumentatietests + 15 robo-tests gelijktijdig - **Testduur optimalisatie:** Robo-tests maximaliseren voor snellere feedback - **Nachtelijke runs:** Laag-risico tests buiten piekuren ### 7. Resultaatmeting - **Primaire KPI:** Tijd-tot-detectie van kritieke bugs - **Secundaire KPI:** Testcoverage van hoog-risico areas - **Budget efficiency:** Aantal gedetecteerde kritieke issues per 100 tests Dit model geeft je: - **Snellere feedback** door focus op hoog-risico scenarios - **Adaptiviteit** door wekelijkse bijstelling - **Budgetoptimalisatie** door risicogebaseerde verdeling - **Schaalbaarheid** voor toekomstige uitbreidingen Wil je dat ik specifieke onderdelen verder uitwerk of help met de Firebase-implementatie?