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

⚡️ API — одна из самых популярных тем на собесе

Что такое endpoint, чем отличается PUT от PATCH, зачем нужны заголовки и из чего вообще состоит HTTP-запрос — собрали всё самое базовое в одной шпаргалке.

Сохраняйте, чтобы быстро освежить знания перед интервью, экзаменом или API-тестированием 🎈

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#артефакт #api

😨 Самые сложные кейсы за всю мою практику

Некоторые проблемы невозможно найти по чек-листу. Чтобы разобраться в них, приходится глубоко погружаться в продукт, логику системы и реальные пользовательские сценарии.

🔜 В видео — 4 реальных кейса из опыта тестировщика: от нестандартных задач до ситуаций, которые заставляют по-новому взглянуть на профессию QA.

🔗 Смотреть по ссылке

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#разбор_полетов

💳 Сценарные вопросы на собеседовании QA — шпаргалка

В 2026 на интервью всё чаще дают не «что такое регрессия», а реальные ситуации. Вот 5 типичных и как к ним подходить:

1️⃣ «Как протестируешь форму логина?»

🔜 Не «введу данные». А: валидные/невалидные данные, пустые поля, SQL-инъекции, спецсимволы, блокировка после N попыток, UX при ошибке.

2️⃣ «Требования неполные. Что будешь делать?»

🔜 Задокументируешь, что неясно. Уточнишь у аналитика/PM. Не начнёшь тестировать «как понял».

3️⃣ «Нашёл баг за час до релиза. Действия?»

🔜 Оцениваешь критичность. Сообщаешь команде с конкретикой (шаги, скрины, severity). Решение о релизе — не твоё, но информация — твоя зона ответственности.

4️⃣ «Как тестировать API без документации?»

🔜 Сниффинг трафика (DevTools, Fiddler). Исследовательское тестирование эндпоинтов. Проверка кодов ответа, структуры JSON, граничных значений.

5️⃣ «Релиз прошёл, баг в проде. Почему пропустили?»

🔜 Без оправданий. Анализ: был ли кейс в плане? Покрывал ли регресс этот сценарий? Какие действия, чтобы не повторилось?

🐸 Библиотека тестировщика

#карьерный_трек

🔥 Playwright 1.60 — что нового в мае

Свежий релиз вышел 11 мая. Шесть заметных изменений, из которых стоит выделить три:

🔵 locator.drop() ⏺ наконец-то нормальный drag-and-drop, работает стабильно во всех браузерах. Больше не нужны костыли с dispatchEvent.

🔵 tracing.startHar() ⏺ запись HAR стала частью трейсинга. Теперь сетевой лог не нужно собирать отдельно, он ложится в трейс-файл.

🔵 ARIA-снапшоты с координатами ⏺ bounding boxes прямо в дереве доступности. Сделано для AI-агентов, но полезно и при отладке: видно не только «что на странице», но и «где именно».

Также появился test.abort() ⏺ аварийная остановка теста при нарушении условий. Пригодится как guardrail в CI.

⚠️ Если используете сторонние раннеры (Currents, и т.д.) — проверьте совместимость, были проблемы сразу после релиза.

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#тест_драйв

⚡️ Последний шанс забрать курсы со СКИДКОЙ 40%! Прокачайте свой мозг правильно

До конца акции вы можете воспользоваться специальными ценами на самые востребованные IT-направления. Круто и выгодно прокачать свои скиллы, чтобы получить оффер, уехать на Бали и больше не быть онлайн 😎

➡️ Разработка AI-агентов — от 49 000 ₽ (вместо 69 000 ₽)
Курс про контролируемую разработку ИИ-агентов: качество, стоимость, наблюдаемость и тестирование. С первого занятия — только практическая работа.

➡️ Курс AgentOps — 129 000 ₽ (вместо 149 000 ₽)
Профессиональный трек для разработчиков и LLM инженеров о том, как правильно внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять железную стабильность сервиса.

➡️ Математика для Data Science — от 29 990 ₽ (вместо 39 990 ₽)
Вы научитесь решать сложные математические задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе. Отличная база для мощного старта в DS.

➡️ Курс Специалист по ИИ — 89 000 ₽ (вместо 113 900 ₽)
Комплексная программа для получения профессии в сфере ИИ с нуля. За 8 месяцев вы соберете сильное портфолио из 5 реальных проектов и дипломной работы.

➡️ Архитектуры и шаблоны проектирования — 27 990 ₽ (вместо 37 900 ₽)
Интенсив для разработчиков, который поможет освоить основные паттерны проектирования и прокачать навыки архитектора программного обеспечения.

🌸 Выбирайте направление, оставляйте заявку на сайте распродажи, и наш менеджер подробно вас проконсультирует

🤔 Почему многие QA недооценивают свою работу

В индустрии давно закрепилась идея, что самый ценный тестировщик — тот, кто пишет автотесты.

🔜 Из-за этого многие начинают воспринимать свою работу как что-то второстепенное:

«Я же просто тестирую»

❕ Но хороший QA делает гораздо больше. Он исследует продукт, ищет риски, задаёт неудобные вопросы и замечает проблемы раньше пользователей.

Поэтому ценность тестировщика измеряется не строками кода, а качеством решений, которые делают продукт надёжнее ⌨️

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#карьерный_трек

🦾🧠🏋️ Качаем мозги к лету!

Все готовятся к пляжному сезону, а мы предлагаем прокачать хард-скилы, чтобы забрать крутой оффер, строить продукты будущего и работать из любой точки мира 😎

⚡️ Распродажа @proglib_academy: забирайте самые актуальные образовательные треки по сниженным ценам!

➡️ Разработка AI-агентов — от 49 000 ₽ (вместо 69 000 ₽).

➡️ Курс AgentOps — 129 000 ₽ (вместо 149 000 ₽).

➡️ Математика для разработки AI-моделей — 23 990 ₽ (вместо 31 990 ₽).

➡️ ML для старта в Data Science — 28 990 ₽ (вместо 38 990 ₽).

Почему мы?

⭐️Учим для продакшена. Наши программы заточены под реальные задачи бизнеса: как не слить бюджет на токены, как заставить LLM работать стабильно в бэкенде и как выстроить отказоустойчивую архитектуру.
⭐️Спикеры — суровые практики. Вы будете перенимать опыт у действующих AI-архитекторов, тимлидов и ML-инженеров из топовых IT-компаний.
⭐️Комплексный подход. Мы даем как мощный математический фундамент для понимания моделей «под капотом», так и передовые инструменты оркестрации агентов.
⭐️Много практики и фидбека. Вебинары, десятки практических заданий и живое общение с экспертами в чате Telegram на протяжении всего обучения.

⏳ Оставляйте заявку и бронируйте место со СКИДКОЙ 40%

🐸 Библиотека тестировщика

#прод_в_пятницу

☕️ Дайджест статей и гайдов

🔘 Playwright Tutorial — всё, что нужно для старта

Подробный гайд: установка, первый тест, фикстуры, отладка, best practices. Написан под Playwright 1.59+, TypeScript. Хорош как для новичков, так и для тех, кто переезжает с Selenium.

🔘 Playwright vs Cypress vs Selenium — честное сравнение с бенчмарками

Автор тестировал один и тот же e-commerce сценарий (50 тестов) на трёх фреймворках. Playwright быстрее на 42%, flaky-тестов на 67% меньше, чем у Cypress.

🔘 Стратегии тестирования API — полный гайд

Четыре фазы: Plan → Design → Implement → Evaluate. Разбирают flaky-тесты в API, работу с асинхронными ответами, интеграцию в CI/CD, и почему 77% команд уже автоматизируют API-тесты, но мало кто делает это правильно.

🔘 Рецепты аутентификации в Playwright: кулинарная книга тестировщика

Практический гайд: как обрабатывать разные сценарии авторизации в Playwright-тестах — от cookie до OAuth.

🔘 Универсальный автогенератор тестов API на базе Schemathesis

Практика из МойОфис: как на основе Swagger-документации автоматически генерировать комбинации запросов для проверки валидации всех полей.

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#release_notes

А вам и не нужно переживать, если сохранили шпаргалку ⚡️

🐸 Библиотека тестировщика

#прод_в_пятницу

🔥 Вопрос с собеседования

Пользователь листает объявления и замечает: на первой странице было 20 объявлений, на второй — часть объявлений повторяется, а некоторые вообще пропали из выдачи.

Это баг ❓

👇 Правильный ответ (нажми, чтобы прочитать):

Да, это баг. Pagination должна возвращать стабильный и предсказуемый набор данных.

🔵 Такие проблемы часто появляются из-за:

— нестабильной сортировки
— обновления данных между запросами
— offset-pagination в highload-системах
— проблем с кешем или поисковым индексом

🔵 Для QA здесь важно проверять:

— дубли между страницами
— пропуски данных
— стабильность сортировки при обновлении списка

👍 — знал/а
🔥 — стало понятнее

💼 Щелкаешь такие задачи как орешки? Найди проект с достойной зарплатой тут

🐸 Библиотека тестировщика

#стендап_qa

💳 Базовые виды тестирования в одной шпаргалке

Black / White / Gray Box, regression, smoke, integration, security, performance — термины, в которых легко запутаться на старте.

Сохраняйте схему как быстрый референс перед собеседованиями, обучением или ревью ⚡️

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#артефакт

Особенно доставляет отсутствие пункта "исправить баг"

🔹 Курс разработка AI-агентов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#развлекалово

⌨️ Автотесты давно стали базой для QA-команд

Они помогают быстрее проверять фичи, ловить регрессии и спокойнее выкатывать релизы.

В видео — простое объяснение для самых маленьких:

🔵 что такое automation QA, зачем тестировщику код и как работают автотесты.

🔗 Смотреть по ссылке

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#теория_на_пальцах

👀 Практический курс «Разработка AI-агентов для автоматизации задач, работы и собственных проектов» со скидкой 40% до конца мая!

Мы поговорили с десятками разработчиков, учли главные боли индустрии и запускаем полностью обновленный курс «ИИ-агенты 5.0». 🎉

Что вы узнаете?

- Как радикально оптимизировать траты на токены.
- Как на практике оценивать качество и точность работы агента.
- Как «докручивать» RAG-системы без потери качества.
- Как обеспечить устойчивость агента к сбоям внешних сервисов без падения всей системы, и про многое-многое другое.

Спикеры — практики с опытом в AI и Data Science в крупных IT-компаниях, таких как Яндекс, Сбер, Raft и Газпромбанк др.

Длительность: 6–12 недель в зависимости от тарифа.

👉 Занимайте место на главном агентском интенсиве по лучшей цене

📌 Что такое смоук-тест в IT

Смоук-тест (Smoke Testing) — это экспресс-проверка самых критичных функций приложения. Его задача убедиться, что система в принципе «дышит», ключевые функции работают, а программа готова к более глубокому и детальному тестированию.

⭐ Зачем это нужно?

Экономия времени: Вы сразу понимаете, стоит ли тратить ресурсы на полноценный цикл тестирования или билд нужно возвращать на доработку прямо сейчас.

Быстрая диагностика: Позволяет поймать «шоу-стопперы» и критические ошибки на самом старте.

А как вы обычно проверяете билд перед сдачей?
❤️ — Прогоняю автотесты
🔥 — Тыкаю основные кнопки руками (по старинке)
🌚 — Просто пушу в прод и жду фидбек от юзеров

🔹 Практический интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#ликбез

❔ Какой E2E-фреймворк выбирают в 2026

🟣 Playwright

Лучше всего подходит для:

— новых проектов
— CI/CD
— кроссбраузерного тестирования
— сложных E2E-сценариев
— команд, где важна стабильность тестов

🔵 Cypress

Удобен для:

— frontend-команд
— быстрого дебага
— component testing
— небольших и средних проектов
— команд, где важен DX и скорость написания тестов

🟢 Selenium

Остаётся актуальным для:

— enterprise-проектов
— legacy-инфраструктуры
— мультиязычных команд
— Appium и real devices
— сложных интеграций

💡 Стартуете новый automation-проект → чаще выбирают Playwright

💡 Сидите на Cypress и всё стабильно → обычно не мигрируют

💡 Нужен mobile/Appium или enterprise-стек → Selenium всё ещё жив

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#тест_драйв

🎲 В IT интуиция часто подводит

Average выглядит нормальным, flaky-тест кажется случайностью, а сервер «ещё справляется» при высокой нагрузке — ровно до момента, пока система не начинает резко деградировать.

🔴 В карточках — 5 ловушек мышления, в которые регулярно попадают QA, backend и DevOps-инженеры.

🔗 Источник

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#теория_на_пальцах