#proQuality_books #automationTesting
📖 Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software (1994)
Авторы: Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson, John Vlissides
Количество страниц: 416
Язык издания: Английский
Фундаментальный каталог из 23 проверенных шаблонов проектирования для объектно-ориентированного ПО. Авторы систематизируют решения типичных архитектурных задач, помогая создавать гибкие и легко расширяемые приложения.
Плюсы:
➕ Глубокое понимание принципов ООП и мышления на уровне архитектора.
➕ Каждый паттерн разобран с точки зрения применимости, последствий и компромиссов.
➕ Стандартизированный словарь для обсуждения архитектурных решений в команде.
➕ Концепции актуальны спустя десятилетия в самых разных языках программирования.
Минусы:
➖ Сложна для новичков — требует хорошей предварительной подготовки.
➖ Примеры на устаревших языках и громоздкие диаграммы затрудняют восприятие.
➖ Предметные примеры в начале глав иногда заслоняют суть паттерна.
Для кого книга:
✔️ Для опытных разработчиков и тимлидов, выходящих на уровень системных архитекторов.
✔️ Для инженеров, стремящихся писать более гибкий и поддерживаемый код.
Об авторах:
Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson и John Vlissides — известны в сообществе как «Банда четырёх» (Gang of Four), ведущие эксперты в области ООП, внёсшие огромный вклад в развитие современной разработки ПО.
📖 Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software (1994)
Авторы: Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson, John Vlissides
Количество страниц: 416
Язык издания: Английский
Фундаментальный каталог из 23 проверенных шаблонов проектирования для объектно-ориентированного ПО. Авторы систематизируют решения типичных архитектурных задач, помогая создавать гибкие и легко расширяемые приложения.
Плюсы:
➕ Глубокое понимание принципов ООП и мышления на уровне архитектора.
➕ Каждый паттерн разобран с точки зрения применимости, последствий и компромиссов.
➕ Стандартизированный словарь для обсуждения архитектурных решений в команде.
➕ Концепции актуальны спустя десятилетия в самых разных языках программирования.
Минусы:
➖ Сложна для новичков — требует хорошей предварительной подготовки.
➖ Примеры на устаревших языках и громоздкие диаграммы затрудняют восприятие.
➖ Предметные примеры в начале глав иногда заслоняют суть паттерна.
Для кого книга:
✔️ Для опытных разработчиков и тимлидов, выходящих на уровень системных архитекторов.
✔️ Для инженеров, стремящихся писать более гибкий и поддерживаемый код.
Об авторах:
Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson и John Vlissides — известны в сообществе как «Банда четырёх» (Gang of Four), ведущие эксперты в области ООП, внёсшие огромный вклад в развитие современной разработки ПО.
👍3❤2
#ProQuality_case
🚀 ИИ пишет код быстрее, но кто за это расплачивается? Спойлер: QA-инженеры
Всем привет! 👋 Вышел свежий отчет от DeviQA: «State of AI-Generated Code 2026: The QA and Testing Gap». В его основе — опрос более 300 QA-инженеров, SDET и тест-лидов. Исследование дает отрезвляющий взгляд на «реальный» рост продуктивности разработки с помощью ИИ, посмотрев на это не глазами программистов, а с нашей стороны — со стороны QA.
Вот главные цифры из отчета:
🤖 65% QA-инженеров работают в командах, где разработчики активно используют ИИ для написания кода.
📈 58% отмечают, что их рабочая нагрузка на тестирование возросла. При этом штат QA для компенсации никто не расширяет.
🐛 52% сообщают об увеличении количества багов после внедрения ИИ-тулзов (и только 2% видят их уменьшение).
📉 0 из 300 опрошенных тестировщиков поставили высший балл доверия коду, сгенерированному ИИ.
Интересный инсайт о «реальной продуктивности»: 💡
Отчет подчеркивает скрытую цену ИИ-генерации. Иллюзия скорости разработки разбивается об «узкое горлышко» проверок. Время на ревью пулл-реквестов (PR), написанных с помощью ИИ, выросло на 91%, и такие PR простаивают в ожидании проверки в 4.6 раза дольше. В итоге весь сэкономленный разработчиками ресурс просто перетекает вниз по конвейеру — в долгий код-ревью и масштабное регрессионное тестирование.
Какие баги ИИ генерирует чаще всего?
1️⃣ Логические ошибки (58%)
2️⃣ Необработанные корнер-кейсы и граничные условия (52%)
3️⃣ Дублирование кода (42%)
4️⃣ Несоответствие изначальным требованиям (42%)
🔗 State of AI-Generated Code 2026: The QA and Testing Gap
💬 А как обстоят дела на ваших проектах? Ощутили ли вы на себе последствия того, что разработчики стали использовать Copilot/ChatGPT? Стало ли больше «глупых» багов в логике, или наоборот — код стал чище? Делитесь болью (или радостью)! 👇
🚀 ИИ пишет код быстрее, но кто за это расплачивается? Спойлер: QA-инженеры
Всем привет! 👋 Вышел свежий отчет от DeviQA: «State of AI-Generated Code 2026: The QA and Testing Gap». В его основе — опрос более 300 QA-инженеров, SDET и тест-лидов. Исследование дает отрезвляющий взгляд на «реальный» рост продуктивности разработки с помощью ИИ, посмотрев на это не глазами программистов, а с нашей стороны — со стороны QA.
Вот главные цифры из отчета:
🤖 65% QA-инженеров работают в командах, где разработчики активно используют ИИ для написания кода.
📈 58% отмечают, что их рабочая нагрузка на тестирование возросла. При этом штат QA для компенсации никто не расширяет.
🐛 52% сообщают об увеличении количества багов после внедрения ИИ-тулзов (и только 2% видят их уменьшение).
📉 0 из 300 опрошенных тестировщиков поставили высший балл доверия коду, сгенерированному ИИ.
Интересный инсайт о «реальной продуктивности»: 💡
Отчет подчеркивает скрытую цену ИИ-генерации. Иллюзия скорости разработки разбивается об «узкое горлышко» проверок. Время на ревью пулл-реквестов (PR), написанных с помощью ИИ, выросло на 91%, и такие PR простаивают в ожидании проверки в 4.6 раза дольше. В итоге весь сэкономленный разработчиками ресурс просто перетекает вниз по конвейеру — в долгий код-ревью и масштабное регрессионное тестирование.
Какие баги ИИ генерирует чаще всего?
1️⃣ Логические ошибки (58%)
2️⃣ Необработанные корнер-кейсы и граничные условия (52%)
3️⃣ Дублирование кода (42%)
4️⃣ Несоответствие изначальным требованиям (42%)
🔗 State of AI-Generated Code 2026: The QA and Testing Gap
💬 А как обстоят дела на ваших проектах? Ощутили ли вы на себе последствия того, что разработчики стали использовать Copilot/ChatGPT? Стало ли больше «глупых» багов в логике, или наоборот — код стал чище? Делитесь болью (или радостью)! 👇
DeviQA
State of AI-Generated Code 2026: The QA and Testing Gap - DeviQA
New DeviQA report of 300 QA engineers reveals the hidden cost of AI-generated code: rising bug volume, growing test workload, and zero full-trust ratings. Get the data.
👍4❤1
#automationTesting
Автоматизация тестирования — это один из ключевых инструментов для улучшения качества продукта. Она не только упрощает рутинные процессы и экономит время, но и позволяет проверять приложение на десятках и сотнях устройств за считанные минуты.
В статье автор расскажет о переходе от ручного тестирования Android-приложений к автоматизированному: как написать Compose UI-тест, вручную запустить его на устройстве мобильной фермы Selectel, а затем автоматизировать подключение к устройствам через API и встроить запуск тестов в CI/CD.
От ручного тестирования к автоматизированному: пишем compose UI-тест под Android
Автоматизация тестирования — это один из ключевых инструментов для улучшения качества продукта. Она не только упрощает рутинные процессы и экономит время, но и позволяет проверять приложение на десятках и сотнях устройств за считанные минуты.
В статье автор расскажет о переходе от ручного тестирования Android-приложений к автоматизированному: как написать Compose UI-тест, вручную запустить его на устройстве мобильной фермы Selectel, а затем автоматизировать подключение к устройствам через API и встроить запуск тестов в CI/CD.
От ручного тестирования к автоматизированному: пишем compose UI-тест под Android
👍3
#softwareTesting #ai
Анализ инцидентов с продакшена — это процесс изучения сбоев, ошибок или непредвиденных событий, возникших в производственной среде (на продакшене), с целью их устранения, понимания причин возникновения и предотвращения повторения в будущем.
В статье автор расскажет о том, как команда Polymatica интегрировала анализ инцидентов с продакшена в цикл тестирования: от локализации дефекта и создания кейса в TMS до верификации перед регрессом и анализа «старых» кейсов, а также поделится преимуществами подхода и планами по улучшению (теги, метрики, автоматизация логов и AI).
Анализ инцидентов с продакшена: как мы интегрировали этот процесс в тестирование
Анализ инцидентов с продакшена — это процесс изучения сбоев, ошибок или непредвиденных событий, возникших в производственной среде (на продакшене), с целью их устранения, понимания причин возникновения и предотвращения повторения в будущем.
В статье автор расскажет о том, как команда Polymatica интегрировала анализ инцидентов с продакшена в цикл тестирования: от локализации дефекта и создания кейса в TMS до верификации перед регрессом и анализа «старых» кейсов, а также поделится преимуществами подхода и планами по улучшению (теги, метрики, автоматизация логов и AI).
Анализ инцидентов с продакшена: как мы интегрировали этот процесс в тестирование
👍4
#ProQuality_news
🚀 Идеальный AI-воркфлоу для QA: от проверки требований до автотестов
Всем привет! 👋 Обычно демонстрация возможностей ИИ в тестировании выглядит так: кто-то пишет промпт «создай тест», на экране появляется код, и демка заканчивается. Но мы-то знаем, что в реальной жизни этот код должен интегрироваться во фреймворк и выжить в репозитории.
Автор статьи описал полноценный AI QA Workflow. В его подходе ИИ — это не просто генератор кода, а участник всего жизненного цикла разработки.
Вот как выглядит этот конвейер на практике:
🔍 1. Анализ требований (Shift-left)
Еще до начала разработки ИИ анализирует тикеты в Jira и требования. Он ищет нестыковки, пропущенные корнер-кейсы и скрытые зависимости. QA решает, являются ли найденные проблемы реальными рисками.
📝 2. Создание BDD-сценариев под ревью
ИИ пишет драфты тест-кейсов по заранее заданным стандартным операционным процедурам, соблюдая форматирование и нейминг. После этого QA, продакт-менеджер и разработчики вместе их ревьюят и утверждают.
🤖 3. Автоматизация в контексте репозитория
Самая крутая часть! ИИ не пишет "сферический код в вакууме". Он читает файлы AGENTS.md (инструкции для ИИ, разложенные по папкам вашего фреймворка) и использует уже существующие модели, сервисы и хелперы. ИИ сам решает масштаб изменений: добавить метод в существующий класс или создать новый.
🔄 4. Самостоятельный инженерный цикл
ИИ сам компилирует измененный код, запускает тесты локально для проверки, делает commit, push и самостоятельно открывает Merge Request.
🧠 Что в этом воркфлоу остается человеку?
Самое главное: оценка бизнес-рисков, эмпатия к пользователю, ревью Merge Request'ов и ответственность за то, что попадет в мастер-ветку. ИИ забирает рутину, но не лишает вас контроля.
🔗 My Ideal AI QA Workflow — more than test case generation
💬 Насколько вы близки к такому пайплайну на своих проектах? Используете ли вы ИИ для анализа требований и авто-создания Merge Request? Делитесь опытом в комментариях! 👇
🚀 Идеальный AI-воркфлоу для QA: от проверки требований до автотестов
Всем привет! 👋 Обычно демонстрация возможностей ИИ в тестировании выглядит так: кто-то пишет промпт «создай тест», на экране появляется код, и демка заканчивается. Но мы-то знаем, что в реальной жизни этот код должен интегрироваться во фреймворк и выжить в репозитории.
Автор статьи описал полноценный AI QA Workflow. В его подходе ИИ — это не просто генератор кода, а участник всего жизненного цикла разработки.
Вот как выглядит этот конвейер на практике:
🔍 1. Анализ требований (Shift-left)
Еще до начала разработки ИИ анализирует тикеты в Jira и требования. Он ищет нестыковки, пропущенные корнер-кейсы и скрытые зависимости. QA решает, являются ли найденные проблемы реальными рисками.
📝 2. Создание BDD-сценариев под ревью
ИИ пишет драфты тест-кейсов по заранее заданным стандартным операционным процедурам, соблюдая форматирование и нейминг. После этого QA, продакт-менеджер и разработчики вместе их ревьюят и утверждают.
🤖 3. Автоматизация в контексте репозитория
Самая крутая часть! ИИ не пишет "сферический код в вакууме". Он читает файлы AGENTS.md (инструкции для ИИ, разложенные по папкам вашего фреймворка) и использует уже существующие модели, сервисы и хелперы. ИИ сам решает масштаб изменений: добавить метод в существующий класс или создать новый.
🔄 4. Самостоятельный инженерный цикл
ИИ сам компилирует измененный код, запускает тесты локально для проверки, делает commit, push и самостоятельно открывает Merge Request.
🧠 Что в этом воркфлоу остается человеку?
Самое главное: оценка бизнес-рисков, эмпатия к пользователю, ревью Merge Request'ов и ответственность за то, что попадет в мастер-ветку. ИИ забирает рутину, но не лишает вас контроля.
🔗 My Ideal AI QA Workflow — more than test case generation
💬 Насколько вы близки к такому пайплайну на своих проектах? Используете ли вы ИИ для анализа требований и авто-создания Merge Request? Делитесь опытом в комментариях! 👇
Medium
My ideal AI QA Workflow — more than test case generation
Most AI demonstrations for QA begin with a requirement and end with a generated test. Somebody types “write a test,” code fills the screen…
❤3
#proQuality_books #softwareTesting #securityTesting
📖 Hacking APIs: Breaking Web Application Programming Interfaces (2022)
Автор: Corey J. Ball
Количество страниц: 368
Язык издания: Английский
Практическое руководство по тестированию безопасности веб-API. Охватывает жизненный цикл API, настройку тестовой лаборатории, разведку и анализ эндпоинтов, уязвимости аутентификации, инъекции, атаки на JWT и GraphQL. Материал подкреплён девятью практическими labs на намеренно уязвимых API.
Плюсы:
➕ Отличная структура и лёгкий авторский стиль.
➕ Подробный разбор инструментов: Burp Suite, Postman, Kiterunner, OWASP Amass.
➕ Советы по автоматизации и обходу защитных механизмов — полезны как новичкам, так и опытным пентестерам.
Минусы:
➖ Бумажная версия неудобна из-за длинных URL — рекомендуется цифровая.
➖ В описании операций с инструментами иногда не хватает скриншотов.
Для кого книга:
✔️ Для начинающих специалистов по кибербезопасности и пентесту, осваивающих тестирование API.
✔️ Для баунти-хантеров, ищущих сложные уязвимости в веб-приложениях.
✔️ Для разработчиков, QA-инженеров и DevSecOps-специалистов, создающих более защищённые API.
Об авторе:
Corey J. Ball — опытный пентестер, ментор и исследователь безопасности, специализирующийся на оценке защищённости приложений и API.
📖 Hacking APIs: Breaking Web Application Programming Interfaces (2022)
Автор: Corey J. Ball
Количество страниц: 368
Язык издания: Английский
Практическое руководство по тестированию безопасности веб-API. Охватывает жизненный цикл API, настройку тестовой лаборатории, разведку и анализ эндпоинтов, уязвимости аутентификации, инъекции, атаки на JWT и GraphQL. Материал подкреплён девятью практическими labs на намеренно уязвимых API.
Плюсы:
➕ Отличная структура и лёгкий авторский стиль.
➕ Подробный разбор инструментов: Burp Suite, Postman, Kiterunner, OWASP Amass.
➕ Советы по автоматизации и обходу защитных механизмов — полезны как новичкам, так и опытным пентестерам.
Минусы:
➖ Бумажная версия неудобна из-за длинных URL — рекомендуется цифровая.
➖ В описании операций с инструментами иногда не хватает скриншотов.
Для кого книга:
✔️ Для начинающих специалистов по кибербезопасности и пентесту, осваивающих тестирование API.
✔️ Для баунти-хантеров, ищущих сложные уязвимости в веб-приложениях.
✔️ Для разработчиков, QA-инженеров и DevSecOps-специалистов, создающих более защищённые API.
Об авторе:
Corey J. Ball — опытный пентестер, ментор и исследователь безопасности, специализирующийся на оценке защищённости приложений и API.
❤3👍2
#ProQuality_tools
🚀 Postman вступает в эру ИИ-агентов: представлен новый AI-стек!
Всем привет! 👋 Если автоматизация и тестирование API — часть вашей рутины, эта новость точно заслуживает внимания.
Postman официально объявил об эволюции своей платформы и подготовке к так называемой «эре агентов» (agentic era). Разработчики представили новый AI-нативный стек, созданный специально для того, чтобы помочь компаниям работать с искусственным интеллектом через API.
Поскольку ИИ-агенты становятся самостоятельными и очень активными «пользователями» API, Postman внедряет новые инструменты.
Вот что теперь можно делать с помощью Postman AI:
🔍 Обнаруживать и масштабировать: легко находить нужных ИИ-агентов и масштабировать их работу через API.
🛡 Управлять и защищать: выстраивать строгую архитектуру безопасности и регламентировать работу автономных агентов.
📊 Контролировать ресурсы: сохранять полный контроль над уровнями доступа, потенциальными рисками и финансовыми затратами (что особенно важно при работе со сторонними LLM).
Для нас, тестировщиков, это означает важный сдвиг в индустрии: теперь при проверке API нужно учитывать не только то, как с ними взаимодействует фронтенд или человек, но и то, как их будут использовать автономные ИИ-агенты. 🤖
🔗 Computing is changing, so is Postman – Introducing Postman.ai
💬 Как считаете, усложнит ли массовое внедрение ИИ-агентов процессы тестирования API? Приходилось ли вам уже писать тесты с учетом того, что эндпоинты будут использовать нейросети? Делитесь мыслями и опытом в комментариях! 👇
🚀 Postman вступает в эру ИИ-агентов: представлен новый AI-стек!
Всем привет! 👋 Если автоматизация и тестирование API — часть вашей рутины, эта новость точно заслуживает внимания.
Postman официально объявил об эволюции своей платформы и подготовке к так называемой «эре агентов» (agentic era). Разработчики представили новый AI-нативный стек, созданный специально для того, чтобы помочь компаниям работать с искусственным интеллектом через API.
Поскольку ИИ-агенты становятся самостоятельными и очень активными «пользователями» API, Postman внедряет новые инструменты.
Вот что теперь можно делать с помощью Postman AI:
🔍 Обнаруживать и масштабировать: легко находить нужных ИИ-агентов и масштабировать их работу через API.
🛡 Управлять и защищать: выстраивать строгую архитектуру безопасности и регламентировать работу автономных агентов.
📊 Контролировать ресурсы: сохранять полный контроль над уровнями доступа, потенциальными рисками и финансовыми затратами (что особенно важно при работе со сторонними LLM).
Для нас, тестировщиков, это означает важный сдвиг в индустрии: теперь при проверке API нужно учитывать не только то, как с ними взаимодействует фронтенд или человек, но и то, как их будут использовать автономные ИИ-агенты. 🤖
🔗 Computing is changing, so is Postman – Introducing Postman.ai
💬 Как считаете, усложнит ли массовое внедрение ИИ-агентов процессы тестирования API? Приходилось ли вам уже писать тесты с учетом того, что эндпоинты будут использовать нейросети? Делитесь мыслями и опытом в комментариях! 👇
Postman Blog
Computing is changing, so is Postman - Introducing Postman.ai
Postman.ai is your central place to stay up to date on Postman's AI vision and views on AI, our research, and industry benchmarking.
❤5
#proQuality_events #proQuality_Conference2026 #proQuality_video
🎥 Записи первого дня ProQuality Conference ’26 уже доступны!
Пропустили открытие конференции? Делимся записями трех докладов, посвященных взаимодействию людей и AI в Quality Engineering.
В первый день мы говорили о том, как культура качества и AI-инструменты формируют современный подход к разработке ПО.
Что было в программе:
👥 Sheena Yap Chan представила фреймворк VISIBLE™ — практическую модель для команд, где тестировщики не боятся открыто говорить о проблемах, а дефекты не становятся нормой из-за давления релизов.
Запись и презентация
🎮 Ivan Volykhin в интерактивном формате показал, как AI-промпты уже сегодня меняют подходы к дизайну и разработке игр.
Запись и презентация
🗂 Aneliya Duhalova и Ivaylo Kunev продемонстрировали готовый workflow, который с помощью Miro, Jira и AI автоматически превращает идеи с доски в готовые к работе задачи в бэклоге.
Запись и презентация
Спасибо всем спикерам, партнерам и участникам, которые были с нами!
🗓️ А уже 27 октября мы проведем следующий митап: ELITEA Agents Evaluator: Your Path to AI Governance. Смотреть превью.
Присоединяйтесь, чтобы узнать, как ELITEA Agents Evaluator помогает оценивать производительность AI-агентов, находить зоны для улучшения и создавать более надежные AI-решения.
🎥 Записи первого дня ProQuality Conference ’26 уже доступны!
Пропустили открытие конференции? Делимся записями трех докладов, посвященных взаимодействию людей и AI в Quality Engineering.
В первый день мы говорили о том, как культура качества и AI-инструменты формируют современный подход к разработке ПО.
Что было в программе:
👥 Sheena Yap Chan представила фреймворк VISIBLE™ — практическую модель для команд, где тестировщики не боятся открыто говорить о проблемах, а дефекты не становятся нормой из-за давления релизов.
Запись и презентация
🎮 Ivan Volykhin в интерактивном формате показал, как AI-промпты уже сегодня меняют подходы к дизайну и разработке игр.
Запись и презентация
🗂 Aneliya Duhalova и Ivaylo Kunev продемонстрировали готовый workflow, который с помощью Miro, Jira и AI автоматически превращает идеи с доски в готовые к работе задачи в бэклоге.
Запись и презентация
Спасибо всем спикерам, партнерам и участникам, которые были с нами!
🗓️ А уже 27 октября мы проведем следующий митап: ELITEA Agents Evaluator: Your Path to AI Governance. Смотреть превью.
Присоединяйтесь, чтобы узнать, как ELITEA Agents Evaluator помогает оценивать производительность AI-агентов, находить зоны для улучшения и создавать более надежные AI-решения.
❤6
#automationTesting
Flaky‑тест даёт разные результаты на одном и том же коде. А экзотикой это перестало быть довольно давно.
В статье автор расскажет о пяти привычках, из-за которых flaky-тесты надолго поселяются в CI (ретраи, скрывающие баги; sleep вместо ожидания условия; общее состояние и порядок запуска; скрытые входы вроде времени и случайности; отсутствие учёта флейков), и о том, как с ними бороться с помощью изолированных ретраев.
Пять способов навсегда поселить flaky‑тесты в своём CI
Flaky‑тест даёт разные результаты на одном и том же коде. А экзотикой это перестало быть довольно давно.
В статье автор расскажет о пяти привычках, из-за которых flaky-тесты надолго поселяются в CI (ретраи, скрывающие баги; sleep вместо ожидания условия; общее состояние и порядок запуска; скрытые входы вроде времени и случайности; отсутствие учёта флейков), и о том, как с ними бороться с помощью изолированных ретраев.
Пять способов навсегда поселить flaky‑тесты в своём CI
👍5
#softwareTesting
В статье автор расскажет о наборе инструментов для начинающих ручных тестировщиков веб-приложений: для создания скриншотов и скринкастов, генерации тестовых данных, работы с веб-приложениями и DevTools, тестирования REST API, работы с базами данных и вспомогательных утилит.
Начинающему тестировщику: список инструментов, которые пригодятся в работе
В статье автор расскажет о наборе инструментов для начинающих ручных тестировщиков веб-приложений: для создания скриншотов и скринкастов, генерации тестовых данных, работы с веб-приложениями и DevTools, тестирования REST API, работы с базами данных и вспомогательных утилит.
Начинающему тестировщику: список инструментов, которые пригодятся в работе
👍6
#ProQuality_news
🚀 Тренды тестирования 2026: Реальность против хайпа
Всем привет! 👋 Если вы задумываетесь, куда движется наша профессия и какие навыки стоит прокачивать прямо сейчас, сегодня у нас отличная выжимка из двух мощных материалов по реальной картине трендов 2026 года:
📉 1. Сжатие команд и «Экстремальный Shift-Left»
Эпоха огромных специализированных команд уходит в прошлое. Компании всё чаще хотят видеть 3-4 «универсальных фуллстеков» вместо большого отдела из фронтендеров, бэкендеров, DevOps и целой команды QA. Разработчиков заставляют отвечать за качество и тестировать свой код. Для нас это значит, что роль QA эволюционирует из «проверяльщика» в Quality Coach — инженера, который выстраивает процессы, настраивает пайплайны и учит команду не плодить баги.
🦖 2. ИИ-агенты не проходят «Тест Парка Юрского периода»
ИИ-инструменты стали слишком самостоятельными. Автономные агенты так увлечены тем, что могут сделать, что забывают подумать, а стоит ли. ИИ может сгенерировать 1000 мусорных автотестов для простой фичи просто потому, что у него есть на это ресурсы. Главная роль QA теперь — быть «взрослым в комнате»: следить за тем, как ИИ-агенты выполняют задачи, управлять рисками и отсекать лишнее.
🚦 3. Тестирование как главное «узкое горлышко»
Разработчики, вооруженные ИИ-помощниками (Copilot, Cursor), пишут код со скоростью света. Но это создает огромную пробку на этапе код-ревью и регресса. Иллюзия сверхпродуктивности разбивается о реальность: умение тестировщика приоритизировать проверки и быстро находить главное становится самым дорогим навыком на рынке.
🛠 4. Возврат к прагматизму и надежным технологиям
Бюджеты оптимизируются. Время экспериментов с модными фреймворками ради хайпа прошло. В автоматизации тестирования выигрывают те, кто использует надежные, легко поддерживаемые стеки, а не тянет в проект каждую новую альфа-версию ИИ-генератора тестов.
🔗 Software Testing Trends in 2026: 8 Changes That Actually Matter
🔗 A couple of trends I'm seeing across the industry (Gergely Orosz)
💬 Какие тренды из перечисленных вы уже ощущаете на своей работе? Стало ли меньше выделенных QA-инженеров на ваших проектах? Заставляют ли разработчиков писать больше тестов самостоятельно, и как это сказывается на качестве продукта? Делитесь наблюдениями в комментариях! 👇
🚀 Тренды тестирования 2026: Реальность против хайпа
Всем привет! 👋 Если вы задумываетесь, куда движется наша профессия и какие навыки стоит прокачивать прямо сейчас, сегодня у нас отличная выжимка из двух мощных материалов по реальной картине трендов 2026 года:
📉 1. Сжатие команд и «Экстремальный Shift-Left»
Эпоха огромных специализированных команд уходит в прошлое. Компании всё чаще хотят видеть 3-4 «универсальных фуллстеков» вместо большого отдела из фронтендеров, бэкендеров, DevOps и целой команды QA. Разработчиков заставляют отвечать за качество и тестировать свой код. Для нас это значит, что роль QA эволюционирует из «проверяльщика» в Quality Coach — инженера, который выстраивает процессы, настраивает пайплайны и учит команду не плодить баги.
🦖 2. ИИ-агенты не проходят «Тест Парка Юрского периода»
ИИ-инструменты стали слишком самостоятельными. Автономные агенты так увлечены тем, что могут сделать, что забывают подумать, а стоит ли. ИИ может сгенерировать 1000 мусорных автотестов для простой фичи просто потому, что у него есть на это ресурсы. Главная роль QA теперь — быть «взрослым в комнате»: следить за тем, как ИИ-агенты выполняют задачи, управлять рисками и отсекать лишнее.
🚦 3. Тестирование как главное «узкое горлышко»
Разработчики, вооруженные ИИ-помощниками (Copilot, Cursor), пишут код со скоростью света. Но это создает огромную пробку на этапе код-ревью и регресса. Иллюзия сверхпродуктивности разбивается о реальность: умение тестировщика приоритизировать проверки и быстро находить главное становится самым дорогим навыком на рынке.
🛠 4. Возврат к прагматизму и надежным технологиям
Бюджеты оптимизируются. Время экспериментов с модными фреймворками ради хайпа прошло. В автоматизации тестирования выигрывают те, кто использует надежные, легко поддерживаемые стеки, а не тянет в проект каждую новую альфа-версию ИИ-генератора тестов.
🔗 Software Testing Trends in 2026: 8 Changes That Actually Matter
🔗 A couple of trends I'm seeing across the industry (Gergely Orosz)
💬 Какие тренды из перечисленных вы уже ощущаете на своей работе? Стало ли меньше выделенных QA-инженеров на ваших проектах? Заставляют ли разработчиков писать больше тестов самостоятельно, и как это сказывается на качестве продукта? Делитесь наблюдениями в комментариях! 👇
Medium
Software Testing Trends in 2026: 8 Changes That Actually Matter
Everyone wants to talk about autonomous testing. Meanwhile, 60% of companies are still shipping untested code.
🔥4
#proQuality_books #softwareTesting
📖 Software Testing: An ISTQB-BCS Certified Tester Foundation Level guide (CTFL v4.0)(2024)
Авторы: Geoff Thompson, Peter Morgan, Angelina Samaroo и др.
Количество страниц: 288
Язык издания: Английский
Официальное учебное пособие BCS и UKITB по базовым принципам тестирования в традиционных и Agile-средах. Охватывает ключевые динамические и статические техники, содержит практические советы и полностью соответствует программе ISTQB CTFL v4.0.
Плюсы:
➕ Понятное изложение с наглядными иллюстрациями и схемами.
➕ Большое количество примеров и упражнений, упрощающих сложные темы.
➕ Образцы экзаменационных вопросов для самостоятельной подготовки к ISTQB.
➕ Детальная глава по анализу и проектированию тестов с множеством примеров.
Минусы:
➖ Специфическая англоязычная терминология может потребовать времени на освоение.
➖ Требует минимального предварительного опыта в тестировании.
Для кого книга:
✔️ Для начинающих тестировщиков, готовящихся к экзамену ISTQB CTFL v4.0.
✔️ Для опытных специалистов, систематизирующих знания и изучающих Agile-тестирование.
✔️ Для QA-лидов и разработчиков, улучшающих процессы контроля качества.
Об авторах:
Коллектив из семи признанных экспертов — члены BCS, UKITB и ведущих IT-компаний, авторы учебных программ с многолетним опытом в индустрии тестирования ПО.
📖 Software Testing: An ISTQB-BCS Certified Tester Foundation Level guide (CTFL v4.0)(2024)
Авторы: Geoff Thompson, Peter Morgan, Angelina Samaroo и др.
Количество страниц: 288
Язык издания: Английский
Официальное учебное пособие BCS и UKITB по базовым принципам тестирования в традиционных и Agile-средах. Охватывает ключевые динамические и статические техники, содержит практические советы и полностью соответствует программе ISTQB CTFL v4.0.
Плюсы:
➕ Понятное изложение с наглядными иллюстрациями и схемами.
➕ Большое количество примеров и упражнений, упрощающих сложные темы.
➕ Образцы экзаменационных вопросов для самостоятельной подготовки к ISTQB.
➕ Детальная глава по анализу и проектированию тестов с множеством примеров.
Минусы:
➖ Специфическая англоязычная терминология может потребовать времени на освоение.
➖ Требует минимального предварительного опыта в тестировании.
Для кого книга:
✔️ Для начинающих тестировщиков, готовящихся к экзамену ISTQB CTFL v4.0.
✔️ Для опытных специалистов, систематизирующих знания и изучающих Agile-тестирование.
✔️ Для QA-лидов и разработчиков, улучшающих процессы контроля качества.
Об авторах:
Коллектив из семи признанных экспертов — члены BCS, UKITB и ведущих IT-компаний, авторы учебных программ с многолетним опытом в индустрии тестирования ПО.
❤6👍1
#ProQuality_tasks
Всем привет! С вами снова рубрика задачки ProQuality ✨
Задача про швейцарский сыр 🧀
Я могу купить швейцарский сыр в упаковках по 250, 450, 650 и 850 граммов.
Какое наименьшее количество упаковок мне нужно купить, если я хочу получить ровно 5 килограммов?
Всем привет! С вами снова рубрика задачки ProQuality ✨
Задача про швейцарский сыр 🧀
Я могу купить швейцарский сыр в упаковках по 250, 450, 650 и 850 граммов.
Какое наименьшее количество упаковок мне нужно купить, если я хочу получить ровно 5 килограммов?
Выбирайте один из вариантов ниже, делитесь идеями и решениями в комментариях под постом 👇 В ближайшую пятницу мы опубликуем ответ на задачу 🤓
Anonymous Poll
6%
9
11%
6
6%
7
78%
8
#proQuality_events #proQuality_Conference2026 #proQuality_video
ProQuality Conference '26: Итоги 2 и 3 дня — AI в production ⚙️
Второй и третий дни конференции были посвящены переходу AI от стадии экспериментов к реальному использованию в production. Записи докладов уже доступны:
- 🛡 Maryia Tuleika разобрала реальные сценарии атак на AI-системы с помощью OWASP AI Testing Guide и показала, как манипуляции с промптами выглядят на практике.
Запись
- 💰 Dmytro Sobko рассказал о скрытых затратах AI-assisted QA: дополнительной валидации, доработке промптов и governance-нагрузке, которые могут свести на нет выигрыш в скорости.
Запись
- ⚙️ Maryna Didkovska рассмотрела управление AI-агентами после выхода в production — на примерах реальных инцидентов, сценариев отказа и интерактивного голосования участников.
Запись
- 📱 Oleksandr Halichenko продемонстрировал open-source CLI-инструмент, который находит и подтверждает Appium-селекторы с помощью YAML accessibility tree, адаптированного для AI reasoning.
Запись
Другие мероприятия ProQuality — на WeAreCommunity.
ProQuality Conference '26: Итоги 2 и 3 дня — AI в production ⚙️
Второй и третий дни конференции были посвящены переходу AI от стадии экспериментов к реальному использованию в production. Записи докладов уже доступны:
- 🛡 Maryia Tuleika разобрала реальные сценарии атак на AI-системы с помощью OWASP AI Testing Guide и показала, как манипуляции с промптами выглядят на практике.
Запись
- 💰 Dmytro Sobko рассказал о скрытых затратах AI-assisted QA: дополнительной валидации, доработке промптов и governance-нагрузке, которые могут свести на нет выигрыш в скорости.
Запись
- ⚙️ Maryna Didkovska рассмотрела управление AI-агентами после выхода в production — на примерах реальных инцидентов, сценариев отказа и интерактивного голосования участников.
Запись
- 📱 Oleksandr Halichenko продемонстрировал open-source CLI-инструмент, который находит и подтверждает Appium-селекторы с помощью YAML accessibility tree, адаптированного для AI reasoning.
Запись
Другие мероприятия ProQuality — на WeAreCommunity.
❤5
#automationTesting
История построения автоматизации с нуля в банке — это процесс создания и развития цифровых систем, направленных на оптимизацию банковских процессов, снижение ручного труда, повышение эффективности работы и улучшение качества обслуживания клиентов.
В статье автор расскажет о личном опыте построения автоматизации фронтенда с нуля в крупном банке: о выборе Playwright, преодолении бюрократических барьеров при добавлении библиотек, внедрении data-testid для стабильных локаторов, настройке запуска тестов из CI, автоматизации проверки PDF-документов через скриншотные тесты и создании отчёта в Jira для демонстрации пользы бизнесу.
История построения автоматизации с нуля в банке: от первых трудностей до реальных результатов
История построения автоматизации с нуля в банке — это процесс создания и развития цифровых систем, направленных на оптимизацию банковских процессов, снижение ручного труда, повышение эффективности работы и улучшение качества обслуживания клиентов.
В статье автор расскажет о личном опыте построения автоматизации фронтенда с нуля в крупном банке: о выборе Playwright, преодолении бюрократических барьеров при добавлении библиотек, внедрении data-testid для стабильных локаторов, настройке запуска тестов из CI, автоматизации проверки PDF-документов через скриншотные тесты и создании отчёта в Jira для демонстрации пользы бизнесу.
История построения автоматизации с нуля в банке: от первых трудностей до реальных результатов
❤4
Желаем всем отличных выходных!🦎
Сегодня вы можете ознакомиться с решением задачи про швейцарский сыр
Все самые интересные задачи и вопросы, в том числе те, с которыми можно столкнуться на собеседовании, мы публикуем в рубрике #ProQuality_tasks
Сегодня вы можете ознакомиться с решением задачи про швейцарский сыр
Все самые интересные задачи и вопросы, в том числе те, с которыми можно столкнуться на собеседовании, мы публикуем в рубрике #ProQuality_tasks
Telegraph
Задача про швейцарский сыр
Я могу купить швейцарский сыр в упаковках по 250, 450, 650 и 850 граммов. Какое наименьшее количество упаковок мне нужно купить, если я хочу получить ровно 5 килограммов? Ответ: 8. 5 x 0.85 + 3 x 0.25 = 4.25 + 0.75 = 5кг 5 + 3 = 8
❤4
#proQuality_events
Присоединяйтесь к новому мероприятию ProQuality Community — «ELITEA Agents Evaluator: Your Path to AI Governance» с Денисом Сулавко.
Создать ИИ-агента — это только первый шаг. Главная задача — понять, насколько стабильно и надежно он работает с течением времени. Денис расскажет, как ELITEA Agents Evaluator помогает превратить субъективные впечатления в измеримые метрики качества.
🔥 На встрече разберем:
- датасеты и тест-кейсы;
- критерии и измерения для оценки;
- наборы проверок (evaluation suites);
- подходы к оценке качества ИИ-агентов.
Вас также ждет live demo: вы увидите, как оценка агента создается и запускается в реальном времени. Затем обсудим, как оценка связана с governance-подходами и масштабированием ИИ-решений.
Денис поделится практическим взглядом на применение QA-дисциплины в приложениях с использованием ИИ, опираясь на более чем 15 лет опыта в обеспечении качества.
📅 Дата: 27 октября
🕐 Время: 9:00 Варшава | 11:00 Минск | 12:00 Тбилиси
👉 Регистрируйтесь сейчас, чтобы забронировать место.
Присоединяйтесь к новому мероприятию ProQuality Community — «ELITEA Agents Evaluator: Your Path to AI Governance» с Денисом Сулавко.
Создать ИИ-агента — это только первый шаг. Главная задача — понять, насколько стабильно и надежно он работает с течением времени. Денис расскажет, как ELITEA Agents Evaluator помогает превратить субъективные впечатления в измеримые метрики качества.
🔥 На встрече разберем:
- датасеты и тест-кейсы;
- критерии и измерения для оценки;
- наборы проверок (evaluation suites);
- подходы к оценке качества ИИ-агентов.
Вас также ждет live demo: вы увидите, как оценка агента создается и запускается в реальном времени. Затем обсудим, как оценка связана с governance-подходами и масштабированием ИИ-решений.
Денис поделится практическим взглядом на применение QA-дисциплины в приложениях с использованием ИИ, опираясь на более чем 15 лет опыта в обеспечении качества.
📅 Дата: 27 октября
🕐 Время: 9:00 Варшава | 11:00 Минск | 12:00 Тбилиси
👉 Регистрируйтесь сейчас, чтобы забронировать место.
❤3