#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! 👇

​​#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.

#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?

​​#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.

​​#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

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

#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.

#ProQuality_interview

🤖 «А что вы создали с помощью ИИ?» — новый главный вопрос на собеседованиях

Всем привет! 👋 Планируете искать новую работу или хотите оставаться востребованным специалистом? Тогда обратите внимание на новый тренд, который активно захватывает рынок найма.

Автор статьи в своем блоге опубликовал заметку о важном сдвиге в индустрии: на технических интервью все чаще звучит вопрос: «What have you built with AI?»

Почему это критично для тестировщиков?
Работодателям больше недостаточно услышать: "Я использую ChatGPT для написания тест-кейсов". Рынок переполнен теми, кто применяет нейросети просто как умный поисковик. Компании ищут инженеров (включая Manual QA и SDET), которые умеют использовать ИИ для создания решений и реальной оптимизации рабочих процессов.

Опыт разработки (даже небольших) AI-решений становится вашим мощнейшим конкурентным преимуществом.

Что может стать вашим козырем на интервью:
🛠 Собственные микро-тулзы: скрипт для генерации сложных тестовых данных для БД, написанный в паре с Copilot/Claude.
🔄 Автоматизация рутины: Telegram-бот или интеграция в Slack, которая анализирует логи упавших ночных автотестов и выдает краткую выжимку ошибки (summary).
🧠 Улучшение процессов: внедрение AI-ассистентов в CI/CD пайплайн для анализа покрытия или ревью Merge Request'ов.
💡 Пет-проекты: любой небольшой личный проект, где вы прикрутили API от OpenAI/Anthropic для решения бытовой задачи.

Работодатели хотят видеть в вас Builder'а (созидателя), который не боится новых технологий и умеет применять их на практике.

🔗 “What have you built with AI?” is becoming a hiring question
💬 А вам уже задавали подобные вопросы на собеседованиях? Есть ли у вас пет-проекты, скрипты или рабочие тулзы, которые вы собрали с помощью ИИ и которыми гордитесь? Поделитесь своими идеями в комментариях — давайте вдохновлять друг друга! 👇

​​#proQuality_events #proQuality_Conference2026 #proQuality_video

🏁 В заключительные дни ProQuality Conference ’26 спикеры поставили под сомнение два распространенных подхода к тестированию.

Записи выступлений уже доступны:

🔍 Dzmitry Tarasenka и Vladyslav Babenko рассказали, что произошло, когда они отказались от документированных тест-кейсов и привлекли ИИ в качестве помощника для поиска дефектов, которые не удалось выявить с помощью сценарного тестирования.
Запись.

⚙️ Rysard Poplavskij показал, как CodeMie и Claude интегрировали в корпоративный фреймворк на WebdriverIO, чтобы автоматизировать создание сценариев, анализ дефектов и подготовку отчетов в масштабе.
Запись.

📊 Oleksiy Slavutskyy и Anton Yehorov представили подход к регрессионному тестированию ИИ-решений с учетом дрейфа данных: от обнаружения дрейфа до надежных критериев оценки.
Запись.

💡 Daniil Pavlov и Daria Cherepanova завершили конференцию выводами из двух проектов на базе DIAL: о тестировании промптов, бенчмаркинге с использованием датасета Golden Truth и сокращении времени на создание тестовых данных с помощью метапромптинга.
Запись.

▶️ Посмотрите записи четвертого и пятого дней, чтобы получить полную картину, а также практический чек-лист для запуска собственного проекта по тестированию ИИ.

Другие мероприятия ProQuality — на WeAreCommunity.

​​#proQuality_books #softwareTesting #ai
 
📖 AI Evals in Practice: Testing, reliability, and quality for LLM systems in production (2026)
Автор: Caio Incau
Количество страниц: 216
Язык издания: Английский
 
LLM-приложения часто выглядят работоспособными на дашбордах, пока их ответы незаметно не деградируют. Книга даёт систематический подход к измерению качества, обнаружению регрессий и принятию решений на основе данных — до и после релиза.
 
Плюсы:
➕ Практичный подход: создание полноценного Python-инструмента evalkit с датасетами, скорерами и раннерами.
➕ Глубокий разбор продвинутых тем: калибровка LLM-судей, снижение смещений, оценка RAG и агентных траекторий.
➕ Акцент на продакшн-задачи: тестирование промптов в CI, онлайн-сэмплирование и guardrails.
➕ Реальный кейс превращения нестабильного агента в надёжную систему с итоговым проектом и дашбордом.
 
Минусы:
➖ Требует уверенного владения Python и опыта работы с LLM-приложениями.
➖ Фокус исключительно на оценке систем — другие аспекты ML/AI-инженерии остаются за рамками.
 
Для кого книга:
✔️ Для тестировщиков LLM, AI-инженеров, разработчиков LLM-приложений и ML-инженеров, создающих продакшн-системы.
✔️ Для техлидов и команд, работающих с промптами, RAG-пайплайнами и AI-агентами.
 
Об авторе:
Caio Incau — специалист по разработке и тестированию надёжных систем на базе LLM и искусственного интеллекта.

#ProQuality_interview

Всем привет! С вами снова рубрика Scenario-based вопрос на собеседовании ✨

❓Вопрос: Разработчик говорит, что ошибку не удается воспроизвести на его машине. Ваши действия?

🚦Пример ответа:

Если разработчик не может воспроизвести ошибку, о которой сообщил тестировщик, можно рекомендовать следующее:

✔️Сравнить окружение, в котором была зафиксирована ошибка, с тем, в котором разработчик пытается ее воспроизвести.

✔️Проверить версии браузера и операционной системы, а также состояние кэша на компьютере разработчика.

✔️Собрать логи, скриншоты и HAR-файлы на компьютере разработчика для выявления возможных расхождений.

✔️Предоставить разработчику точные тестовые данные.

✔️Предложить сеанс демонстрации экрана, чтобы показать ошибку в действии.

#automationTesting

Ваш UI-фреймворк может быть слишком сложным.

Playwright уже умеет многое из того, что команды часто реализуют самостоятельно: авторизацию, изоляцию тестов, работу с контекстами браузера и не только.

В сегодняшейм статье автор разберет, как убрать лишний код и сделать тестовый фреймворк проще и надёжнее.

📖 Ваш UI-фреймворк уже написан. Используем возможности Playwright

​​#softwareTesting #automationTesting

Ручное и автоматизированное тестирование часто существуют параллельно: одни сценарии проверяются вручную, другие покрыты автотестами, а знания о процессах держатся на опыте отдельных людей. Пока продукт небольшой, это работает. Но с ростом числа тестов, окружений и релизных проверок такой подход начинает создавать риски.

В статье автор рассказывает, как выстроить единый процесс взаимодействия между manual QA и automation QA: от выбора кандидатов на автоматизацию и ревью сценариев до регрессионного тестирования, разбора падений и фиксации покрытия.

Мы делили апельсин: как связать ручное и автоматизированное тестирование в единую систему качества

#softwareTesting

Путь в тестирование редко бывает идеальным. Первые баги, непонятные термины, страх ошибиться, правки тест-кейсов и постоянное обучение проходят практически все начинающие QA.

Автор делится личным опытом стажировки и рассказывает, как выглядит работа тестировщика глазами новичка: без прикрас, но с полезными выводами.

От первого бага до ревью тест-кейсов: как я стала тестировщиком

#ProQuality_news

⚡ От 20 минут до 2: как ускорить заведение баг-репортов с помощью Claude

Знакомая картина: баг воспроизводится за полминуты, а на его оформление уходит ещё 15–20 минут. Расписать подробные шаги, чётко сформулировать фактический и ожидаемый результат, указать окружение, прикрепить логи и оформить всё строго по шаблону команды. Если за спринт находится пара десятков дефектов, оформление тикетов превращается в отдельную рутину.

В статье автор делится элегантным воркфлоу с использованием Claude Projects, который сокращает этот процесс в разы.

🛠 Как это устроено:

1. Один раз настраиваем Claude Project (контекст):
• В системный промпт зашивается принятый в команде шаблон тикета (Jira/YouTrack/Linear).
• В Project Knowledge загружаются примеры хороших баг-репортов вашей команды, глоссарий компонентов и правила выставления Severity / Priority.

2. Процесс заведения бага:
• Отправляем в чат скриншот бага (или сниппет консоли/логов).
• Дописываем буквально 1–2 предложения сути (например: «В чекауте при пустом поле CVV нажал "Оплатить" — экран побелел вместо валидации»).

3. Результат:
• Мультимодальная модель считывает контекст со скриншота, восстанавливает UI-элементы и за секунды выдаёт готовый тикет: от краткого Summary до структурированных Steps to Reproduce и ожидаемого поведения.
• Вам остаётся только провести быструю вычитку (sanity check) и нажать Create ticket.

Такой подход убирает рутинную копирайтинг-часть, сохраняя фокус тестировщика на самом тестировании и верификации фактов.

🔗 My Bug Tickets Used to Take 20 Minutes. Now Claude Files Them in 2.
💬 Используете ли вы уже LLM (Claude, ChatGPT и др.) для составления баг-репортов или тест-кейсов? Или ручное описание всё ещё надежнее, чтобы избежать галлюцинаций в шагах? Делитесь опытом и своими промптами в комментариях! 👇