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

🍿 Как ускорить автотесты в разы с AI

В виде разбирают, как связка Claude Code + Playwright превращается в инструмент, который может:

— автоматизировать действия в браузере
— запускать параллельные сценарии
— собирать reusable «скиллы» под тестирование

📎 Посмотрите, как это выглядит на практике

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#release_notes

❓ Холивар для автоматизаторов

Собираете новый проект. Вопрос встаёт почти сразу.

Playwright или Selenium — что берёте:

❤️ Playwright — быстрее, удобнее, современнее
🔥 Selenium — проверено временем
👍 Зависит от проекта и задач
🌚 Всё равно, решает команда

Кажется простой вопрос… но обычно на нём начинаются самые жаркие споры 😄

👇 Голосуем и делимся опытом

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#стендап_qa

🔥 Топ-вакансий недели для тестировщиков

Senior QA Engineer — до 300 000 ₽, удаленно

HW Senior QA Specialist — от 200 000 ₽, офис/гибрид (Санкт-Петербург)

QA Automation / Автотестировщик Java — от 110 000 ₽, удаленно (Москва)

➡️ Больше офферов в канале: @testerrjob

🐸 Библиотека тестировщика

🔥 Риск-анализ новой фичи

Этот промпт превращает LLM в опытного тест-аналитика, который оценивает новую фичу с точки зрения потенциальных проблем, регрессий и рисков.

<Role>
You are a senior QA risk analyst with extensive experience in software testing, release planning, and defect prevention. Your job is to perform a deep risk analysis for the described feature before it goes live.
</Role>

<Instructions>
1. Summarize the feature in your own words to confirm understanding.
2. Identify all system components and dependencies that could be affected.
3. List potential risks, weak points, and regression areas — prioritize them by severity (High/Medium/Low).
4. For each risk, provide:
- Description of the issue
- Likely cause
- Impact on the system or user
- Example test scenario to detect it
5. Suggest preventive measures or additional test coverage to reduce the risk.
6. Output in a structured table:
Risk ID | Severity | Description | Impact | Example Test | Mitigation

🔜 Что это дает:

— Структурный обзор всех возможных рисков перед релизом
— Готовые сценарии для проверки критических точек
— Помогает расставить приоритеты в тестировании, когда времени мало

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#артефакт

💡 Как быстро забрать нужные файлы из GitHub

Иногда нужно посмотреть тесты или конфиги, но клонировать весь репозиторий — долго и не всегда нужно. Для этого есть утилита ghgrab — она позволяет скачивать отдельные файлы и папки прямо из репозитория.

➖ Что умеет:

— навигация по структуре репозитория в терминале
— выбор нужных файлов и папок
— работа с большими файлами (Git LFS)

📌 Когда еще полезно:

— быстро забрать папку с автотестами
— посмотреть конфиги CI/CD или тестовые данные
— взять примеры тестов из open-source
— не тянуть огромный репозиторий целиком

🔗 Ссылка на GitHub

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#тест_драйв

🔒 Шпаргалка по MongoDB

Пригодится, когда нужно быстро вспомнить: как сделать выборку, обновить документы или написать сложный запрос с фильтрацией.

Внутри: базовые команды, find/insert/update, операторы $in, $exists, $and, $or и другие.

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#артефакт

📌 Обязательно задайте эти вопросы будущему работодателю

На собеседовании оценивают не только вас — но и то, какие вопросы задаёте вы.

Вот базовый набор, который реально раскрывает картину 👇

6️⃣ Что за продукт и на какой он стадии? (разработка / поддержка / новый проект)

2️⃣ Кто пользователи продукта? (влияет на требования и критичность багов)

3️⃣ Как устроена команда? (сколько разработчиков и QA, как распределены роли)

4️⃣ Сколько QA в команде и есть ли QA Lead?

5️⃣ Кто ставит задачи и кто оценивает результат?

6️⃣ Как проходят релизы и как часто они бывают?

7️⃣ Кто принимает решение о релизе? (QA, PO, команда?)

8️⃣ Как проходит онбординг? (есть ли план или «разберёшься сам»)

👍 — было полезно
🔥 — возьму на собес

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#карьерный_трек

🟦 Playwright с нуля

В видео — база без лишней теории:

— что такое Playwright
— как установить и поднять проект
— как писать тесты через кодогенерацию
— как записывать видео прогона

✔️ Подойдёт, если хотите перейти с ручного тестирования на автоматизацию.

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#карьерный_трек

💡 Вопросы с собеседований: тестирование поля ввода имени

Предлагаем вам проверить свои знания в области тестирования полей ввода, ответив на следующие вопросы. После каждого вопроса приведены ответы для самопроверки.​

1️⃣ Какова минимальная и максимальная длина имени, которую следует разрешить в поле ввода?

Минимальная длина: Рекомендуется разрешать имена от 2 символов, чтобы учитывать короткие имена, такие как «Ия» или «Ли».​
Максимальная длина: Ограничение в 40 символов считается достаточным для большинства случаев, однако в некоторых системах допускается длина до 100 символов. ​

2️⃣ Какие символы допустимы при вводе имени? Разрешены ли цифры, специальные символы или пробелы?

Допустимые символы: Буквы соответствующего алфавита, дефисы, апострофы и пробелы между частями составных имён.​
Недопустимые символы: Цифры и специальные символы (кроме указанных выше) обычно не разрешены. ​

3️⃣ Следует ли учитывать национальные особенности при валидации имени? Например, поддерживать буквы с диакритическими знаками или символы различных алфавитов?

Да, важно поддерживать символы различных алфавитов и диакритические знаки, чтобы пользователи могли корректно вводить свои имена в соответствии с их национальными особенностями. ​

4️⃣ Как система должна реагировать на ввод имени, содержащего подряд идущие пробелы или дефисы?

Система должна предотвращать ввод нескольких подряд идущих пробелов или дефисов, уведомляя пользователя о некорректности ввода и предлагая исправить его. ​

5️⃣ Какие сообщения об ошибках должны отображаться пользователю при некорректном вводе имени?

Сообщения должны быть чёткими и информативными, например:
• «Имя должно содержать от 2 до 40 символов.»
• «Имя может включать только буквы, пробелы, апострофы и дефисы.»
• «Недопустимо использование подряд идущих пробелов или дефисов.»


Выберите свою реакцию на количество правильных ответов:

🔥 — 5 из 5 — Ты QA-мастер
👍 — 3-4 из 5 — Хороший результат, но есть куда расти
🤔 — 1-2 из 5 — Пора подтянуть теорию тестирования
😅 — 0 из 5 — Ну, зато узнал что-то новое

Делитесь результатами и зовите коллег на челлендж 💬

🐸 Библиотека тестировщика

#стендап_qa

🔥 AI как QA: не про тесты, а про мышление

Промпт, который смещает фокус: из «сгенерируй тест» → в «проанализируй систему как QA».

📌 В итоге AI начинает:

— видеть риски и пробелы
— думать про покрытие и сценарии
— давать осмысленные рекомендации

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#артефакт

✅ Правильный ответ:

Неконсистентность между сервисами

Операция разбита на несколько шагов в разных сервисах. Один шаг (например, списание денег) прошёл, а другой (создание заказа) — нет.

🔜 В итоге система находится в неконсистентном состоянии: деньги списаны, но заказа нет.

Почему это критично:

— пользователь теряет деньги или доверие
— система «расходится» по данным
— такие баги сложно обнаружить и воспроизвести

📌 Что важно для QA:

— проверять сценарии «частичного успеха»
— тестировать поведение при падении одного из сервисов
— смотреть, есть ли компенсации (refund / retry / saga)

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#разбор_полетов

😊 Частично успешная операция

Кейс:

Пользователь оформляет заказ.

🔜 Что происходит:

— деньги списались
— заказ в системе не создан

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#разбор_полетов

🔍 Как фильтровать запросы в Chrome DevTools

Когда в Network слишком много запросов, используйте поле Filter:

➡️ оно позволяет отбирать запросы по домену, HTTP-методу, приоритету (fetch priority) и другим параметрам.

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#тест_драйв

💳 Как писать баг-репорты, которые не возвращают

Большинство багов возвращают не из-за сложности, а из-за плохого описания.

➡️ Внутри — чек-лист: что обязательно должно быть в баг-репорте, чтобы его сразу взяли в работу и воспроизвели без вопросов

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#артефакт

🌸 Монолит vs микросервисы — разбор на практике

Частый вопрос на собеседованиях, но в теории его обычно объясняют слишком просто.

🔜 В видео разобрали, как это выглядит в реальной системе:

— как тестировать API
— где появляется сложность в микросервисах
— чем отличается sync и async взаимодействие
— как работают брокеры (Kafka)

📌 Плюс показали всё на примере — от Swagger до сообщений в топике.

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#карьерный_трек

🐸 Библиотека тестировщика

#прод_в_пятницу

🗂 Подборка статей для Manual: тестовая документация

🔢 Как писать тест-кейсы: гайд для QA

База по структуре тест-кейсов: шаги, expected result, типичные ошибки и примеры.

🔢 Чек-лист или тест-кейсы?

Когда чек-листа достаточно, а когда нужен полноценный тест-кейс — с примерами из практики.

🔢 Пишем хорошие баг-репорты

Разбор структуры баг-репорта, частые ошибки и как писать так, чтобы баг не возвращали.

🔢 Как написать баг-репорт

Практический гайд: шаги воспроизведения, доказательства, влияние на продукт.

🔢 Test Case Design Techniques

Как строить тест-кейсы через техники: BVA, equivalence partitioning, decision tables.

🔢 TestRail: шаблоны тест-кейсов

Готовые шаблоны и примеры тестовой документации, которые можно применять в работе.

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#release_notes

🐸 Библиотека тестировщика

#прод_в_пятницу

Почитали тут свежий отчёт по рынку ИИ-ускорителей в РФ: оказывается, 54% компаний тормозят внедрение ИИ исключительно из-за конских цен на инфраструктуру.

Ну, то есть написать пет-проект с вызовом API это задача на вечер, а вот запустить агента в продакшн так, чтобы он не сжёг бюджет отдела за неделю — суровая инженерия.

По сути, сейчас мало уметь собирать RAG. Нужно считать токены, настраивать time-travel дебаг в LangGraph и уметь роутить запросы на лету. Всё это мы учли в обновлённом курсе по разработке AI-агентов, где акцент сделан именно на AgentOps и жёсткий контроль ресурсов.

Также в программе:

— оценка качества, трейсинг и защита от деградации пайплайнов;
— мультиагентные паттерны и интеграция по протоколу MCP;
— локальный деплой Open Source под 152-ФЗ (когда данные нельзя выносить наружу).

Кажется, это единственный адекватный roadmap по переходу от блокнотов к enterprise-решениям.

Прямо сейчас можно урвать курс с увесистой скидкой (49 000 ₽ 62 990 ₽ за базовый тариф и 99 000 ₽ 124 990 ₽ за продвинутый трек), но стоит поторопиться — на потоке осталось всего 5 мест.

👉 Зафиксировать цену и начать собирать агентов, за которых не стыдно в проде