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Grundlagen
Was ist ein Testfall in Robot Framework? Ein Testfall im Robot Framework besteht aus einer Abfolge sogenannter Keywords – vordefinierte Bausteine, die einzelne Testschritte repräsentieren. Diese Keywords können einfache Anweisungen enthalten oder parametrisiert sein. Sie stammen entweder aus bestehenden RF-Libraries oder werden projektindividuell definiert – letzteres erfolgt in einer gesonderten robot-Dateien unter Verwendung der spezifischen RF-Syntax.

Darüber hinaus lässt sich auch eigener Python-Code nahtlos einbinden, um komplexere Vorgänge oder Berechnungen auszulagern. Die Tests selbst folgen der bekannten GIVEN-WHEN-THEN-Struktur und sind durch die klare Datei- und Ordnerstruktur stark von technischen Details abstrahiert. 

Ein zusätzlicher Vorteil: Testdaten können in separaten Tabellen gepflegt werden – so lassen sich umfangreiche Testvektoren übersichtlich und wartbar gestalten. 

Lesbarkeit und Unabhängigkeit
Ein echter Mehrwert Ein zentrales Ziel unseres Ansatzes war es, die Lesbarkeit und Verständlichkeit der Testfälle zu maximieren – auch für Nicht-Programmierer. Das hat sich als echter Gamechanger erwiesen:

Unsere Business Analysten sind heute in der Lage, Testfälle selbstständig zu formulieren und umzusetzen – ganz ohne Unterstützung der Entwickler. 

Voraussetzung dafür war eine solide Vorarbeit: Wir haben initial eine Sammlung an Keywords entwickelt – manche davon im Rückblick unnötig –, die sich an der damaligen Funktionalität unseres Produkts orientierten. Diese erste Basis ermöglichte es dem Fachteam, eigene Tests zu schreiben. Entwickler konnten anschließend gezielt auf auftretende Probleme reagieren, Keywords anpassen oder ergänzende Python-Skripte erstellen. 

Ein praktisches Beispiel: Unsere Tests sollten als Regressionstests in die CI/CD-Pipelines eingebunden werden und somit zu unterschiedlichen Zeitpunkten der Produktentwicklung ausführbar sein. Dabei zeigte sich ein Problem: Eine zentrale Berechnungskomponente unseres Produkts ermittelte Preise basierend auf dem Geburtsdatum und dem aktuellen Datum. Ein festes Geburtsdatum im Test führte daher schnell zu falschen Preisen – fachlich korrekt, aber testtechnisch ungeeignet. 

Unsere Lösung bestand in der Einführung eines eigenen Keywords, das zur Laufzeit ein „passendes“ Geburtsdatum generiert, um valide Ergebnisse zu liefern. Die Logik dahinter wurde als einfaches Python-Skript implementiert – flexibel, nachvollziehbar und wiederverwendbar. 

Mehrwert für den Kunden
Robot Framework ist für unseren Kunden ein vergleichsweise neues Werkzeug – und eines, das ihn auf dem Weg zur Etablierung verhaltensgetriebener Entwicklung (BDD) wirkungsvoll unterstützt. Es fügt sich ideal in die bestehende Projektstruktur ein, bei der Tests primär durch fachlich orientiertes Personal beschrieben und gepflegt werden – nicht durch Entwickler.

Die klare Trennung zwischen fachlicher Beschreibung und technischer Umsetzung passt zur Arbeitsweise des Kunden. Darüber hinaus ist die Einführung eines neuen Werkzeugs auch strategisch wertvoll: Sie bedeutet zwar zunächst Mehraufwand und verlangsamte Produktivität, führt langfristig aber zu einer robusteren Codebasis, einem konsolidierten Wissensaufbau und teamübergreifendem Nutzen. 

Sobald mehrere Teams mit demselben Werkzeug arbeiten, entsteht eine gemeinsame Erfahrungsgrundlage. Das erleichtert Einarbeitungen, vereinfacht Wechsel zwischen Projekten und stärkt die fachliche Unabhängigkeit. 

Herausforderungen und Erkenntnisse
Natürlich war der Weg nicht frei von Hindernissen. Die anfängliche Keyword-Definition kostete Zeit, und nicht jedes Keyword erwies sich als dauerhaft nützlich. Auch das fachliche Team musste sich erst an Syntax und Denkweise des Frameworks gewöhnen.

Doch die Erkenntnisse überwiegen deutlich: 

· Die Trennung von Fachlichkeit und Technik ist effektiv und nachhaltig umsetzbar. 

· Keyword-Design ist ein zentrales Erfolgskriterium – je klarer und stabiler die Bausteine, desto effizienter wird die Testentwicklung. 

· Die Integration von Python-Skripten erweitert die Einsatzmöglichkeiten erheblich. 

· Die Sichtbarkeit und Wartbarkeit der Tests erhöhen die Qualität der Zusammenarbeit zwischen Fachbereich und Entwicklung. 

Fazit 
Robot Framework hat sich in unserem Projekt nicht nur technisch bewährt, sondern insbesondere auch als Werkzeug für fachlich getriebene Qualitätssicherung. Es stärkt die Zusammenarbeit zwischen Rollen, verbessert die Verständlichkeit automatisierter Tests und ermöglicht nachhaltige Automatisierungsstrategien über Sprintgrenzen hinaus.

Wer automatisierte Tests zugänglich, verständlich und strategisch wirksam einsetzen will, sollte Robot Framework definitiv in Betracht ziehen.