De toekomst van kwaliteitsborging gaat niet over kiezen tussen handmatig testen en complex coderen. Het gaat om een mindset: “Alles is een bestand.” Deze cursus overbrugt de kloof tussen testplannen en implementatie door een complete, end-to-end werkwijze aan te leren die je al direct de volgende dag kunt toepassen op je werk.
Deze cursus leert je AI op een praktische manier toepassen door het de juiste context uit je eigen werk te geven. Je krijgt de vaardigheden om aan te sluiten bij DevOps-teams en deel te nemen aan een CI/CD-proces. Je leert niet alleen de tools, maar een manier van denken. Hiermee kun je nog beter aansluiten op de automatische processen die in steeds meer ontwikkel teams gebruikt worden.
Deze cursus is bedoeld voor kwaliteitsprofessionals die praktische handvatten willen om AI toe te passen in hun dagelijks werk. Het is een praktische vervolgstap voor mensen met een achtergrond in testmethodologieen zoals ISTQB of TMap. Voor deelname is geen eerdere ervaring met AI, Git of Playwright nodig.
- Software Testers en QA Engineers die een praktische en moderne automatiseringsworkflow willen leren.
- QA Leads en Senior Testers die een toekomstbestendige, efficiente en AI-verbeterde kwaliteitsstrategie voor hun teams willen implementeren.
Dit is een tweedaagse, praktische cursus. We bouwen een complete, end-to-end workflow: van het schrijven van een testspecificatie in een simpel tekstbestand tot een volledig geautomatiseerde, AI-ondersteunde test die draait in een bestaande pipeline. De cursus behandelt ook de essentiele Git-beginselen die nodig zijn voor deze werkwijze.
Dag 1: De Basis – “Alles is een bestand”
Module 1: De Nieuwe Mindset: Van Documenten naar een Repository
Waarom verspreide documenten niet werken in een snelle wereld.
Het ‘Quality as Code’ principe: testen en documenten behandelen als broncode.
Praktijk Lab: Je eerste testplan structureren in Markdown.
Module 2: Git voor Kwaliteitsprofessionals
De essentie voor deze workflow, niet meer, niet minder: repository, commit, branch, pull request. Hoe dit controle en samenwerking mogelijk maakt.
Praktijk Lab: Een Git repository aanmaken voor je kwaliteitsdocumenten.
Module 3: Introductie tot Browser Automatisering met Playwright
Kernconcepten: locators, acties en asserts. De kracht van browsercontrole.
Praktijk Lab: Handmatig je eerste Playwright-script schrijven op basis van je Markdown-specificatie.
Dag 2: De Versnelling – Intelligente, Context-Bewuste Automatisering
Module 4: De Kracht van Context voor AI
Waarom AI je repository nodig heeft: verder dan simpele prompts.
Je repository voorbereiden als “brein” voor je AI-assistent.
Module 5: AI-ondersteunde Script Generatie in de Praktijk
Introductie tot geavanceerde concepten zoals het Model Context Protocol (MCP).
Praktijk Lab in VSCode: Tools zoals KiloCode gebruiken om met je browser te communiceren en geavanceerde Playwright-scripts te genereren op basis van de volledige context van je Git repository. Hier komt alles samen!
Module 6: Snelle feedback met CI/CD
Je Playwright test suite integreren in een GitHub Actions pipeline.
Resultaten analyseren en de snelle feedbackloop begrijpen.
De nieuwe werkwijze: Markdown bijwerken, tests genereren/bijwerken en zien hoe het samenkomt.
Als ondernemende software engineer richt Simon Koudijs zich op een praktisch doel: het bouwen van kwalitatieve software die betrouwbaar wordt geleverd. Zijn achtergrond in Elektrotechniek heeft hem geleerd om te meten en problemen op te lossen in kleine stappen; vaardigheden die hij overal heeft toegepast, van embedded programming en kleine startups tot grote bedrijven zoals pensioenfonds PGGM.
In zijn dagelijkse werk bouwt hij aan een softwareproduct. Daarbij gebruikt hij moderne AI tools om het werk gedaan te krijgen, maar laat zich daarbij niks op de mouw spelden. Zijn trainingen zijn gebaseerd op die praktijkervaring. Je leert de praktische vaardigheden en het ‘waarom’ erachter, zodat je deze methodes vol vertrouwen kunt toepassen om sneller betere software te bouwen.
