Библиотека тестировщика | QA, тестирование, quality assurance, manual testing, autotesting, ручное тестирование, автотесты

🧪 Шпаргалка по тестированию Jetpack Compose

Если вы пишете UI-автотесты для Android на Jetpack Compose, эта шпаргалка поможет быстро вспомнить основные команды.

В ней собраны ключевые вещи из Compose Testing API:

— Finders — как находить элементы (onNodeWithText, onNodeWithTag)
— Matchers — как фильтровать нужные ноды
— Assertions — как проверять состояние UI (assertExists, assertIsDisplayed)
— Actions — пользовательские действия (performClick, performTextInput)
— Touch-события — клики, свайпы и жесты
— ComposeTestRule — базовая настройка тестов

📎 Официальная документация

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#артефакт

📥 Подборка гайдов по UI-автотестам

➖ Первые шаги в UI-автотестах

➖ Стабильность и данные в UI-автотестах

➖ Как фиксировать падения и метрики

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#тест_драйв

🔥 Топ-вакансий недели для тестировщиков

QA Engineer (Payments Crypto) — from 4 500 €, relocation support (Limassol, Cyprus)

Специалист поддержки и тестирования в ИТ — до 150 000 ₽, офис (Москва)

Тестировщик ПО — от 100 000 ₽ , офис (Краснодар)

➡️ Больше офферов в канале: @testerrjob

🐸 Библиотека тестировщика

😶 Как не теряться на груминге

На груминге обсуждают требования, архитектуру, API и детали реализации. Для джуна это часто выглядит как быстрый разговор на «другом языке», поэтому многие просто молчат.

🟡 Почему так происходит:

— обсуждают технические детали, которые ещё не знакомы
— кажется, что все вокруг понимают больше
— боишься задать вопрос и «сломать» обсуждение
— не всегда понятно, где именно будет тестирование

Но именно на груминге проще всего найти проблемы в задаче.

✅ Как действовать:

— Слушайте с позиции тестирования

Спросите себя: как это можно сломать?

— Уточняйте входные данные, например:

«Что должно происходить, если API вернёт ошибку?»

— Проверяйте крайние случаи

«А что будет, если поле пустое?»

— Фиксируйте неизвестные моменты

Если вопрос длинный — запишите и обсудите после митинга

— Помните: QA на груминге нужен именно для вопросов

И главное ❗️

Чем раньше тестировщик задаёт вопросы, тем меньше «сюрпризов» появляется перед релизом.

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#карьерный_трек

Мы ждём всех на вебинаре по ИИ-Агентам с Полиной Полуниной!

Подключайтесь

https://us06web.zoom.us/j/86582632224?pwd=6B4sqjdo2LkQTd7LBNCMgsH5yjiEuZ.1

⏳ Часовая готовность: создаём ИИ-агента в прямом эфире

В 19:00 МСК в рамках нашего курса «Разработка AI-агентов» стартует вебинар «ИИ-агенты в продакшене: от хайпа к деньгам». Спикер — Полина Полунина, руководитель AI-направления в Альфа-Банке.

Будет live-демо работающего агента, реальные метрики из корпоративной среды и честный разбор архитектурных граблей — без воды и «успешного успеха».

Всем зрителям эфира дадим эксклюзивный промокод AGENTS на скидку 10 000 ₽ на любой тариф курса.

👉 Занять место на вебинаре

☝️ Уже сегодня: ИИ-агенты в продакшене — инженерный подход к интеграции LLM

Индустрия активно обсуждает потенциал нейросетей, способных автоматизировать бизнес-процессы и заменить целые отделы. Однако реальное внедрение агентов в production вскрывает серьёзные проблемы: разработчикам приходится бороться с непредсказуемыми галлюцинациями моделей, нестабильными API и сложной интеграцией в существующую архитектуру.

Сегодня в 19:00 МСК в рамках нашего курса «Разработка AI-агентов» мы проведём открытый вебинар «ИИ-агенты в продакшене: от хайпа к деньгам». Спикер — Полина Полунина, руководитель AI-направления в Альфа-Банке. Будем говорить о нейросетях с позиции жёсткой инженерии.

Разберём три реальных кейса из сурового банковского энтерпрайза, напишем и запустим агента прямо в эфире, честно обсудим грабли, на которые наступает бизнес при интеграции LLM.

Тем, кто придёт на эфир, дадим промокод AGENTS на скидку 10 000 ₽ на любой тариф курса.

👉 Занять место на вебинаре

✅ Правильный ответ: «Возможна проблема read-after-write: пользователь не видит свои обновления»

После изменения данных пользователь ожидает сразу увидеть новое значение.
Если API читает из кэша без инвалидации, возникает нарушение read-after-write consistency — система некоторое время возвращает устаревшие данные.

В реальных системах это может ломать бизнес-логику:

— отправка писем на старый email
— ошибки в профиле пользователя
— проблемы в других сервисах, которые читают те же данные.

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#разбор_полетов

⚡️ Кэширование и устаревшие данные

Кейс:

В сервисе Profile добавили Redis-кэш для ускорения API /users/{id}.

➡️ Теперь логика такая:

— при запросе сначала читаем из Redis
— если записи нет — идём в БД и кладём результат в кэш на 5 минут

Через некоторое время тестировщик замечает проблему:

6️⃣ Пользователь меняет email в настройках
2️⃣ API /users/{id} продолжает возвращать старый email ещё несколько минут

Разработчик говорит:

«Это нормально. Кэш живёт 5 минут».

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#разбор_полетов

❓ Что такое eventual consistency

Eventual consistency — модель, при которой данные становятся согласованными не сразу, а через некоторое время.

🟢 Не мгновенная синхронизация, а:

— данные обновляются асинхронно
— разные сервисы могут временно видеть разные состояния
— система приходит к одному состоянию позже

🔤 Зачем QA это знать:

— нельзя проверять результат сразу после запроса
— тесты должны учитывать задержку синхронизации
— важно проверять ретраи и polling

🟢 Реальный кейс:

Заказ создан в сервисе заказов, но сервис аналитики показывает его через 5–10 секунд.

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#теория_на_пальцах

❓ Вопрос, который почти всегда звучит на QA-собеседованиях

Многие отвечают слишком поверхностно: вспоминают любой баг и просто пересказывают историю. Но интервьюеру важен не сам дефект, а как вы его расследовали и какое влияние он имел на систему.

🔜 В карточках — разберём, как правильно построить такой ответ, чтобы показать аналитическое мышление и опыт работы с реальными проблемами.

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#карьерный_трек

❔ Опрос

Вы тестируете новую фичу и замечаете, что данные в баузе меняются даже при отмене операции в UI. Пользователь нажимает Cancel, но запись всё равно появляется в БД.

💬 Разработчик говорит:

«Это просто побочный эффект, пользователь же не увидит»

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#стендап_qa

⚡️ Шпаргалка по методам списков в Python

Списки — один из самых частых инструментов в автотестах. Проверить длину ответа, найти ID в выборке, отфильтровать данные — всё это через list methods.

🔴 Собрали шпаргалку с основными методами + отдельный блок под нужды тестировщика: in, not in, zip, enumerate, list comprehension и реальный пример с assert-ами.

С вас 👍, если сохранили

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#артефакт

💥 Открытый вебинар | ИИ-агенты в продакшене: от хайпа к деньгам

Агенты уже везде. Но мало кто признаётся, сколько денег сжёг на бесконечных циклах, галлюцинациях в RAG и отсутствии мониторинга.

Полина Полунина, руководитель AI-направления Альфа-Банка, расскажет честно:

▪️ Чем агент отличается от «просто GPT с промптом» и когда бизнесу достаточно обычного LLM
▪️ 3 реальных кейса из корпоративной среды: что взлетело, а что нет
▪️ Live-демо работающего агента
▪️ ТОП-5 граблей, на которые наступают команды при внедрении

⏱️ 10 марта в 19:00 (МСК)

🎁 Участники получат промокод на скидку на самый полный курс по ИИ-агентам

👉 Регистрируйся