📚 ProTestingInfo 🔷 Канал по тестированию 📚

КУДА РАЗВИВАТЬСЯ QA? 👇
У QA нет одной карьерной лестницы. Можно развиваться вглубь профессии, уходить в управление, разработку, инфраструктуру или AI.
Вот основные направления 👇
🔹 AUTOMATION QA
Python / Java / JS, Playwright, Selenium, API-автоматизация, Git, CI/CD.
→ SDET / Automation Engineer

🔹 PERFORMANCE QA
JMeter, k6, нагрузочные сценарии, Response Time, Throughput, анализ узких мест.
→ Performance Engineer

🔹 SECURITY QA 🔐
OWASP Top 10, Burp Suite, ZAP, уязвимости и безопасность приложений.
→ Security Engineer / AppSec

🔹 DEVELOPMENT 👨‍💻
Программирование, алгоритмы, архитектура, Git, code review.
QA-бэкграунд можно использовать как основу для перехода в разработку.

🔹 DEVOPS / SUPPORT ☁️
Docker, Kubernetes, CI/CD, облака, мониторинг, логи, инциденты и стабильность production-систем.

🔹 QA ANALYTICS 📊
SQL, Python, метрики качества, анализ дефектов, дашборды и data-driven решения.

🔹 TEST ARCHITECT 🏗️
Тестовая стратегия, архитектура автоматизации, выбор инструментов, стандартизация процессов и техническое лидерство.

🔹 MANAGEMENT / DELIVERY
Команда, процессы, найм, планирование, риски и релизы.
→ QA Lead → QA Manager → Head of QA
Также возможен переход в Delivery.

🔹 AI TESTING 🤖
LLM — Large Language Model
RAG — Retrieval-Augmented Generation
MCP — Model Context Protocol
SDD — Spec-Driven Development
Здесь QA проверяет не только UI и API, но и ответы моделей, контекст, hallucinations, работу AI с инструментами и внешними данными.
И главное: не нужно учить всё сразу.
Можно начать с базы → API + SQL → Automation → выбрать направление, которое действительно интересно.
AI, DevOps, аналитика, архитектура, разработка или управление вариантов намного больше, чем кажется.
💾 Сохрани карту и напиши в комментариях: куда сейчас хочешь расти?
Делись с коллегами и подписывайся на @protestinginfo

DoQA 4.3 (Titanium) — самый крупный релиз для автоматизированного тестирования

Что внутри:

☑️ Раздел «Автотесты». Единый каталог всех автотестов пространства с деревом структуры и фильтрами по ветке, тегам, источнику и карантину. У каждого теста — понятное состояние: здоровый, нестабильный, сломанный, в карантине.

☑️ Запуск в CI/CD. Подключение к GitLab, Jenkins и TeamCity. Один прогон может держать сразу несколько пайплайнов — разнородный набор автотестов разбивается на группы и закрывается, когда завершился последний из них.

☑️ Quality Gate. Задаёте критерии, при которых прогон считается пройденным: доля успешных тестов, предельное число падений, обязательные окружения. Никакого «позеленения» прогона за счёт повторов — а команда doqactl gate возвращает вердикт прямо в пайплайн.

☑️ Карантин нестабильных тестов. DoQA сама находит флак по истории прогонов — разный исход на одном коммите, «прошёл со второй попытки». Нестабильный тест уходит в карантин: продолжает выполняться, но больше не роняет пайплайн. Как только тест успокоился — карантин снимается автоматически.

☑️ Кластеры ошибок. Падения с одинаковой причиной группируются в один кластер по сигнатуре ошибки. Кластер можно отметить известной проблемой — она перестаёт шуметь в отчётах и открывается заново только при реальном регрессе.

☑️ Дашборд «Автотесты». Доля автоматизации, здоровье парка тестов, топ падающих тестов, экономия времени CI — всё в одной вкладке аналитики.

☑️ Адаптеры и IDE. JUnit 5, JUnit 4, TestNG, PyTest отправляют результаты в DoQA без файлового отчёта. Плагины для IntelliJ IDEA и VS Code показывают привязку теста к кейсу прямо в редакторе.

Не забыли и про ручное тестирование: глобальный поиск по всей документации, автораспределение исполнителей, прогноз времени прохождения прогона, выгрузка отчётов в Excel и CSV.

⚙️Почему Titanium

Титан — металл, на котором строят то, что должно выдержать нагрузку: авиацию, морские конструкции, импланты. Его используют там, где на первом месте стоит прочность под давлением.

Три CI-системы, каталог автотестов, Quality Gate, карантин и кластеризация — это именно та несущая конструкция, на которой держится вся работа с автотестами в DoQA.

Читать статью целиком ➡️ https://clck.ru/3Vwv8u

⚙️ Присоединиться к DoQA и получить 14 дней бесплатного пользования можно здесь.

Для связи с нами:
📧 Почта - support@doqa.app
🥸 Telegram
🤩 Мы в MAX

Всем привет, на курсе по тестированию бэкенда возникла идея делиться знаниями про AI и MCP
старт 5-го ноября. но можно присоединиться по скидке 25% с октября - подробности по ссылке https://protestinginfo.ru/practice_api_sql , а в целом постараюсь провести интенсив или вебинар заранее

MCP (Model Context Protocol) — открытый протокол, который позволяет AI-приложениям взаимодействовать с внешними системами и инструментами.
Упрощённо это можно представить так:
AI-модель → MCP → внешний инструмент

MCP-сервер предоставляет AI определённые возможности внешней системы. Это могут быть инструменты для чтения информации, создания или изменения объектов и выполнения определённых действий.
Что можно делать через Postman MCP
По официальной документации Postman MCP Server поддерживает различные сценарии работы с ресурсами Postman.
Например, AI-агент может помогать:
создавать и изменять коллекции;
обновлять документацию запросов;
работать с окружениями;
выполнять операции с workspace;
синхронизировать код и коллекции;
создавать спецификации;
работать с другими API-ресурсами Postman.
В зависимости от конфигурации MCP доступны разные наборы инструментов.
Postman предлагает несколько конфигураций:
Minimal — базовый набор;
Code — инструменты, связанные с генерацией клиентского кода;
Full — полный набор инструментов;
Learn — поиск по документации Postman.
При этом сама документация Postman прямо отмечает, что загрузка меньшего количества инструментов снижает расход токенов и помогает агенту выбирать нужный инструмент.

Локальный и удалённый MCP Server
Есть два основных варианта.
Remote Server
Сервер работает на стороне Postman, а AI-клиент подключается к нему по сети.
Local Server
MCP Server запускается локально на компьютере пользователя.
Для локального варианта Postman использует STDIO. Для работы требуется Postman API key. Также Postman предоставляет установку через npm/npx и Docker.
Для европейского региона Postman отдельно предоставляет EU endpoint для удалённого MCP-сервера.

Доступы и безопасность
Чтобы MCP мог работать с внешними системами, ему необходимо предоставить соответствующие права.
Например, для доступа к Postman API может использоваться API key.
Важно:
API-токен нельзя хранить в открытом виде в общем файле или отправлять другим людям.
Postman отдельно рекомендует хранить API key в переменных окружения или защищённом хранилище, а не в общих файлах.
Это особенно важно, если MCP получает возможность не только читать данные, но и изменять их.
MCP и Jira / Confluence / GitHub
В рамках занятия рассматривается идея подключения нескольких инструментов.
Например:
AI-агент
↓
MCP
↓
Jira + Confluence + GitHub + Postman
Тогда AI может использовать информацию из нескольких систем.
Например:
Получить требования из Confluence.
Проанализировать API в Postman.
Подготовить тестовые сценарии.
Создать задачу в Jira.
Сформировать или изменить коллекцию.
Подготовить документацию.
Однако конкретные действия зависят от того, какие MCP-серверы подключены, какие инструменты они предоставляют и какие права доступа выданы.

REST vs SOAP: как отвечать на собеседовании

Главный вопрос по способам взаимодействия с API. Секрет успеха — адаптировать ответ под свой опыт, избегая заученных определений.
⚖️ Базовое правило:
SOAP — это протокол, а REST — архитектурный стиль.📊 Сравнение в деталях:
🔹 SOAP (Строгий)
• Формат: строго XML
• Транспорт: HTTP, SMTP, FTP
• Методы: обычно только POST
• Описание: WSDL
• Сфера: финтех, госсектор, legacy

🔹 REST (Гибкий)
• Формат: чаще JSON, реже XML
• Транспорт: только HTTP
• Методы: GET, POST, PUT, PATCH, DELETE
• Описание: OpenAPI (Swagger)
• Сфера: современные веб-сервисы

💼 Как отвечать с коммерческим опытом:
Не начинайте с сухой теории. Начинайте с реальных кейсов!
🗣 Вариант 1 (был SOAP, перешли на REST):
«Начинала работу с SOAP в [Компания], тестировала интеграции сервисов. Но основной мой опыт сейчас — это глубокое тестирование REST API: работа с HTTP-методами, авторизацией и валидацией JSON».

🗣 Вариант 2 (опыт в UI, API изучила сама):
«Раньше я тестировала UI, но самостоятельно изучила бэкенд и прошла практику по REST API. Я отлично понимаю принципы REST, уверенно работаю в Postman и готова применять эти знания на проекте».

💡 Лайфхак: такой ответ сразу показывает вашу вовлеченность. Интервьюер оценит практику и перейдет к уточняющим вопросам (идемпотентность, коды ответов)

#тестирование #QA #собеседование #RESTAPI #SOAP

Разбираем SQL-задание с sqltest.online👇
нужно найти фильмы, которые реже всего берут напрокат.
📋 ЗАДАНИЕ:
— вывести title и rentals_count
— найти минимальное количество аренд
— вывести все фильмы с этим минимумом
— отсортировать по названию
💡 РЕШЕНИЕ ЧЕРЕЗ CTE на слайдах смотри и сохраняй

А ГДЕ ЗДЕСЬ CTE?
WITH film_rentals AS (...) создаёт временный именованный результат.
Дальше мы обращаемся к нему два раза:
→ FROM film_rentals
→ FROM film_rentals внутри подзапроса MIN()
Именно в такой ситуации CTE особенно удобен: не приходится повторять большой запрос с JOIN.

В карусели все подробно описано💙
💬 НА СОБЕСЕДОВАНИИ МОЖНО СКАЗАТЬ:
«Я вынесла расчёт количества аренд в CTE, потому что этот результат используется дважды. Так запрос проще читать и поддерживать».
А если спросят, почему LEFT JOIN, а не JOIN:
«Чтобы не потерять фильмы, у которых пока нет аренд».

📌 Сохраняй, если готовишься к SQL-вопросам на собеседовании.

А хочешь закрепить SQL?

Лови короткий тест по SQL 🔥
https://stepik.org/lesson/2241991/step/1?unit=2275473

Промокод, если хочешь продолжить готовиться к собеседованию

https://stepik.org/a/276076/pay?promo=4ae1bbb0dcf4696b


А также подписывайся на @protestinginfo , здесь я направляю по подготовке к собеседованиям по тестированию ПО, QA

#SQL #CTE #QA #тестирование #собеседованиеQA

Как системы могут обмениваться данными? 🔄
В интеграционном тестировании важно понимать не только API, но и как именно системы обмениваются данными.
На слайдах собрала основные способы — сохраняй, пригодится и в работе, и на собеседовании 👇
🔹 Синхронные интеграции
Клиент отправляет запрос и ждёт ответ от сервера. Пока ответа нет, операция может быть заблокирована.
🔹 Асинхронные интеграции
Отправителю не нужно ждать результат. Обработка может произойти позже. Для этого используют, например, Polling или Webhook.
🔹 Брокеры сообщений
Система-производитель отправляет сообщение в брокер, а consumer забирает его, когда готов обработать.
Примеры: RabbitMQ, Kafka.
🔹 Интеграции в реальном времени
Данные передаются практически сразу после события.
WebSocket — двусторонний обмен.
SSE — поток событий от сервера к клиенту.
Также используются GraphQL Subscriptions.
🔹 Общая база данных
Несколько систем работают с одной БД напрямую. Такой подход создаёт сильную связанность и чаще встречается в legacy-системах.
🔹 Обмен файлами
Системы передают файлы через FTP/SFTP или общее хранилище. Например, CSV, XML или JSON.
А есть ещё способы, которые часто встречаются в современных системах:
🔹 SDK — готовый набор инструментов для взаимодействия приложения с сервисом. Особенно часто встречается в мобильной разработке.
🔹 API Gateway — единая точка входа перед backend-сервисами. Может отвечать за маршрутизацию, авторизацию, ограничения запросов.
🔹 CDC — передача изменений из базы данных дальше в другие системы, например через Kafka.
🔹 ETL / ELT — перенос и преобразование данных между источниками и хранилищами.
🔹 Push-уведомления, Deep Links, Object Storage — тоже часть интеграционного ландшафта мобильных и backend-систем.
Для QA главное понимать кто инициирует обмен, куда попадают данные, когда приходит результат и что произойдёт при ошибке.
Сохраняй шпаргалку 📌
И отправляй коллегам, которым тоже приходится тестировать интеграции.
подписывайся на @protestinginfo , здесь мы готовимся к собеседованиям