Co měříme, jak to měříme a co se proto testuje.
Aktivní pilot · on-prem nasazení připraveno · Mód 2 (integrátor)
Nahrazuje ad-hoc QA tabulky strukturovanou vrstvou, která se napojuje na váš stávající Redmine / JIRA / Azure DevOps, přidává návrh testů, zachycení spuštění a evidenční řetězce — a reporty, které přežijí audity.
Veřejné · GitHub
Výzkumný kód zkoumající kinetické + tepelné šíření v pěti jazykových backendech (Rust, Scala, C++, Fortran, Pascal). Slouží jako referenční platforma pro CI vzory napříč jazyky a pracovní postupy numerické validace.
Zobrazit na GitHub → Příspěvek na LinkedIn →
Veřejné · GitHub
Samostatné ukázky a úryvky podporující výše uvedenou práci — průzkumník frameworku CAST, příklady měřicích příběhů, integrační fragmenty. Použijte je jako výchozí bod pro vlastní piloty.
Zobrazit na GitHub →
Coming soon
Interaktivní průvodce frameworkem CAST 2.4, který motivuje datový model MI-M-T. Publikace připravována — brzká dodávka v0.3.
Výše uvedená práce stojí na průsečíku disciplíny měření a softwarového řemesla. Každý pilot sleduje stejný čtyřkrokový vzor: Impuls → Testovací sada → Spuštění → Evidence — přizpůsobený danné doméně (správa testů, fyzikální simulace, didaktika frameworku).
MI-M-T je meta-informovaná měřicí vrstva pro testování na každé úrovni: manuální, skriptované, nahrané a (ve výzkumném módu) řízené LLM. Doplňuje stávající sledovací nástroje (JIRA, Redmine, Azure DevOps) a přidává strukturovaný návrh testů, evidenci spuštění a evidenční řetězce. Tři nasazovací módy — náhrada, integrátor a výzkumný mód pro deterministický LLM-řízený TDD — sdílejí stejný datový model.