ProQuality Community
2.86K subscribers
214 photos
49 videos
2 files
1.42K links
Приветствуем в ProQuality Community – это обмен практиками тестирования между самыми разными специалистами! Присоединяйтесь к нам в youtube https://cutt.ly/8eTjvnl7
Сотрудничество: @andrey_talisman_ivanov
Download Telegram
​​#ProQuality_tasks

Всем привет! С вами снова рубрика задачки ProQuality

Задача про свечи 🕯

У Дианы 100 свечей. Каждый вечер она зажигает одну свечу. Из остатков шести сгоревших свечей она всегда может сделать новую.

Через сколько дней закончится запас свечей?
3
Выбирайте один из вариантов ниже, делитесь идеями и решениями в комментариях под постом 👇

В ближайшую пятницу мы опубликуем ответ на задачу 🤓
Anonymous Poll
6%
120 дней
67%
119 дней
22%
118 дней
6%
117 дней
#automationTesting

В распределённых системах значительная часть бизнес-логики уходит за кадр — в асинхронные события, которые летят через Kafka. Если событие не дошло до топика или пришло с неверным payload, пользователь этого не увидит, а бизнес-процесс сломается.

В нашем сегодняшнем материале автор поделиться архитектурным разбором реализации Kafka Consumer для тестовой автоматизации, включая решения проблем SSL-сертификатов, конфликтов consumer group и асинхронных таймингов.

Kafka Consumer в тестовой автоматизации: архитектурный разбор
2
#ProQuality_news

🔮 Будущее тестирования: К чему готовиться QA-инженерам в 2026 году?

Daniel Knott выпустил видео с разбором того, куда движется индустрия тестирования под давлением ИИ-технологий. Спойлер: паниковать рано, наша профессия никуда не исчезнет, но адаптироваться придется всем.

Вот 4 главных тренда, которые изменят нашу работу:

🤖 1. Три новых вектора приложения сил для QA
ИИ — это надолго, и он будет доминировать. Три главные зоны фокуса для тестировщиков прямо сейчас:
Автономные ИИ-агенты: нужно учиться работать с ними и внедрять в процессы.
Тестирование сгенерированного кода: ИИ пишет код быстро, но часто с багами и уязвимостями — кто-то должен это проверять.
Тестирование ИИ-приложений: валидация продуктов, в которые уже встроены LLM и умные фичи (где результат часто недетерминирован).

🔄 2. Слияние Shift-Left и Shift-Right
Классические споры о том, куда сдвигать тестирование, в прошлом. Будущее за непрерывным качеством на всех этапах. Но особую важность приобретает Shift-Right: обсервабилити (observability), мониторинг в реальном времени и тестирование прямо в Production.

🛡 3. Хаос-инжиниринг и Безопасность (DevSecOps)
Поскольку объем сгенерированного ИИ кода растет в геометрической прогрессии, растут и риски утечек. Безопасность больше не забота отдельного отдела. А в мире сложных облачных микросервисов всё большую популярность набирает Chaos Engineering — намеренное внесение сбоев для проверки устойчивости системы.

🧠 4. Эволюция роли: от QA к Стратегу
Мы привыкли к изменениям (вспомните переход от десктопа к вебу, мобилкам и облакам). Технические навыки всё еще актуальны, но смещаются в сторону новых инструментов.
Но главной суперсилой (The Skill Asset) тестировщика в эпоху ИИ становится глубокое понимание бизнеса и доменной области. Инструменты автоматизируются, а вот экспертизу в продукте ИИ заменить пока не может.

🔗 The Future of Software Testing
💬 А как вы видите будущее QA? Согласны, что доменная и бизнес-экспертиза теперь важнее умения просто писать код автотестов? Делитесь мыслями и прогнозами в комментариях! 👇
2
​​#proQuality_books #softwareTesting #ai
 
📖 Navigating Quality Engineering in the AI Era (2024)
Автор: Evgeny Tkachenko
Количество страниц: 139
Язык издания: Английский
 
Книга о трансформации роли QA-инженера в эпоху ИИ и DevOps. Охватывает автоматизацию на базе AI, прогнозную аналитику, CI/CD и этические аспекты использования ИИ.
 
Плюсы:
Простой язык и быстрое чтение — книга легко усваивается.
Реальные примеры и личные истории автора, применимые в текущих проектах.
Крепкая связка теории с практикой тестирования AI-систем.
Ценные инсайты по Shift-Left и DevOps.
 
Минусы:
Нет названий конкретных AI-инструментов для практического применения.
Теме ИИ посвящены лишь две главы — остальное о DevOps и Agile.
 
Для кого книга:
✔️ Для QA/QE-инженеров любого уровня, адаптирующихся к трендам AI и DevOps.
✔️ Для QA-лидов и тест-менеджеров, выстраивающих процессы управления качеством.
✔️ Для всех IT-специалистов, развивающих quality mindset.
 
Об авторе:
Evgeny Tkachenko — Head of Quality Engineering, помогает организациям внедрять современные подходы к тестированию и адаптироваться к технологическим изменениям.
👍4
#ProQuality_tools

🔥 Webwright от Microsoft: ИИ-агент, который сам пишет и запускает тесты на Playwright

Коллеги, наткнулись на отличный практический разбор про Webwright. Автор поделился честным опытом использования нового инструмента от Microsoft, и результаты действительно интригуют.

Что за зверь этот Webwright?
Это компактный Python-фреймворк (всего около 1500 строк кода). Он меняет привычный подход к браузерным ИИ-агентам: вместо того чтобы заставлять LLM парсить сырой DOM или управлять браузером через "слепые" клики, Webwright дает нейросети доступ к терминалу, чтобы она сама писала и выполняла код на Playwright.

Как это показало себя на практике?
Автор протестировал инструмент на реальном интернет-магазине. Задачей было пройти 18-шаговый сценарий наполнения корзины продуктами и оформления заказа.
Итог: полная автоматизация сложного флоу всего по одному предложению на входе. 🤯

Ключевые инсайты из статьи:
1️⃣ Экономия токенов: Запуск Webwright в автономном режиме (standalone) тратит в 8 раз меньше токенов, чем при его использовании в качестве навыка (skill) внутри Claude Code или Codex.
2️⃣ Паттерн самопроверки (Self-verification): Инструмент использует крутую архитектуру — он создает план с чекпоинтами, пишет и выполняет код, а затем выступает в роли судьи, оценивая успешность шага по скриншотам.
3️⃣ Craft mode: Возможность создавать переиспользуемые CLI делает тулзу полезной не только для разовых тестов, но и для регулярных задач.

Подход, при котором ИИ мыслит на уровне написания автотестов, а не просто "кликает по координатам", выглядит как большой шаг вперед для стабильности AI-автоматизации.

🔗 My Honest Take on Webwright After Running It on a Real Web App and spending few human hours
💬 Как вам такой подход? Готовы ли доверить написание и выполнение e2e-тестов ИИ-агенту, который сам пишет код и проверяет себя по скриншотам? Или классическое ручное написание тестов всё еще единственный путь к стабильному CI? Делитесь мыслями в комментариях! 👇
👍1🔥1
#softwareTesting

Когда идёт речь про микросервисы, большинству читателей представляется сложная архитектура связей между различными блоками, внешними системами, другими микросервисами и базой данных. То есть первым делом мы, конечно же, думаем о backend микросервисах.

В данной статье описываются методология и практический опыт нагрузочного тестирования UI-микросервисов на реальном примере инцидента с троттлингом процессора, включая парсинг манифеста и загрузку статических ассетов в JMeter.

Новая эра: нагрузочное тестирование UI‑микросервисов
👍2
😁11😭1
#ProQuality_news

🚀 Встречайте новый HTTP-метод — QUERY! Почему QA-инженерам стоит обратить на него внимание?

Если вы вдруг пропустили: в семействе HTTP-методов пополнение. Появился новый метод HTTP QUERY. Он решает давнюю головную боль проектирования API, с которой сталкивался, пожалуй, каждый тестировщик.

В чем была проблема?
Представьте, что вам нужно протестировать эндпоинт поиска со сложной фильтрацией (много параметров, массивы, вложенные объекты).
Использовать GET? Длина URL ограничена, а передавать Request Body в GET-запросе — плохая практика (серверы и прокси часто его просто игнорируют или отбрасывают).
Использовать POST? Это решает проблему размера, но ломает семантику REST (POST должен изменять состояние) и лишает нас кэширования, которое есть у GET.

Что меняет HTTP QUERY?
Он работает как GET (является безопасным, идемпотентным и поддерживает кэширование), но при этом официально поддерживает тело запроса (Payload / Request Body)! Теперь сложные фильтры, GraphQL-запросы и тяжелые поисковые параметры можно передавать по стандарту.

🔍 Что это значит для нас, тестировщиков (QA):
1️⃣ Новые тест-кейсы на кэширование: В отличие от поисковых POST-запросов, ответы на QUERY могут и должны кэшироваться. Это нужно будет проверять отдельно.
2️⃣ Проверка тулинга: Придется убедиться, что ваши любимые инструменты (Postman, Swagger, Charles, фреймворки вроде RestAssured или Playwright) корректно переваривают новый метод.
3️⃣ Секьюрность и логирование: Параметры из URL всегда попадали в логи веб-серверов. Тело запроса (Body) часто не логируется по умолчанию. Стоит проверять, как логируются новые QUERY-запросы и не скрывается ли там что-то важное для дебага.

🔗 HTTP QUERY: Why QA Engineers Should Care About the New HTTP Method
💬 Уже слышали про метод QUERY? Как думаете, как быстро этот метод станет стандартом в индустрии? Делитесь мыслями в комментариях! 👇
2🔥2