Этот план составлен специально для тестировщика, который хочет выйти на новый уровень и охватить современные требования рынка (AI, микросервисы, бэкенд).
Этап 1: Фундамент (Backend & API)
Прежде чем автоматизировать, нужно понять, как работает "под капотом".
1. Протокол HTTP/HTTPS: Методы (GET, POST, PUT, DELETE), заголовки, коды ответов (200, 404, 500 и т.д.), куки и сессии.
2. Форматы данных: JSON и XML. Научись читать их глазами и валидировать структуру.
3. Базы данных (SQL):
* Простые запросы:
SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE.* Сложные:
JOIN (объединение таблиц), группировка данных.* Практика: Установи PostgreSQL или SQLite, создай таблицу, наполни данными, найди конкретную запись.
4. Инструменты API: Postman (коллекции, переменные, простые скрипты на JS), Swagger.
Этап 2: Основы автоматизации (Python или Java)
Выбери один язык. Python сейчас популярнее для быстрого старта в QA. Я же теперь буду рассказыва и про JAVA, так как на работе требуется.
1. Синтаксис: Переменные, типы данных, циклы, условия, функции.
2. ООП (Объектно-ориентированное программирование): Классы, объекты, наследование (базовое понимание).
3. Библиотеки для тестов:
*
pytest (фреймворк для запуска тестов).*
requests (для отправки запросов к API).*
Allure (для красивых отчетов).4. Git: Основы работы с репозиторием (commit, push, pull, clone). Залей свои первые тесты на GitHub.
Этап 3: Интеграционное тестирование (Integration)
Как сервисы общаются друг с другом.
1. Микросервисы: Понимание архитектуры (чем отличается от монолита).
2. Асинхронное взаимодействие:
* Брокеры сообщений (Kafka или RabbitMQ) — базовое понятие: что такое топик, очередь, продюсер и консьюмер.
* Как протестировать, что сообщение ушло и пришло.
3. Docker:
* Что такое контейнер и образ.
* Как поднять базу данных или сервис в Docker одной командой (
docker run).*
docker-compose для поднятия целого окружения.Этап 4: Искусственный интеллект в тестировании (AI)
Не бойся AI, используй его как помощника.
1. Генерация тестовых данных: Используй ChatGPT/Claude для создания сложных JSON-объектов, SQL-запросов или граничных значений.
2. Написание кода: Проси AI написать шаблон теста на Python, а затем разбирайся и дорабатывай его.
3. Анализ логов: Скармливай AI куски логов (без персональных данных и глубокой бизнес логики!) и проси найти причину ошибки.
4. AI-инструменты: Посмотри, как работают инструменты вроде GitHub Copilot или специализированные AI-тулы для тестирования.
Этап 5: Финальный Пет-проект (Portfolio)
Собери всё вместе.
1. Найди открытое API (например, Vikunja - мой любимый сайт).
🔗 UI: https://try.vikunja.io/login
🔗 API-документация: https://try.vikunja.io/api/v1/docs
2. Напиши автотесты на Python (проверка создания, чтения, удаления данных).
3. Добавь проверку базы данных (после создания пользователя через API, проверь через SQL, что он появился в БД). Это можно у меня на курсе по тестированию бэкенда
📖 Полная программа:
https://protestinginfo.ru/practice_api_sql#program
💳 Тарифы:
https://coreapp.ai/app/checkout/67631889a17350fd817c5cdb
4. Оформи это на GitHub: напиши
README.md (инструкция, как запустить тесты, описание проекта).5. Бонус: Добавь шаг с AI (например, пусть AI сгенерирует описание бага, если тест упал).
Этот план сделает из тебя специалиста уровня Strong Junior / Middle, которого будут замечать работодатели. Удачи!
Посты для развития
на подготовку на собес https://t.me/protestinginfo/4941
по интеграциям https://t.me/protestinginfo/4965
по автоматизации https://t.me/protestinginfo/3823
по AI https://t.me/protestinginfo/4923