добро пожаловать 😅

📌 ТОП инструментов для тестирования rate limiting и защиты от перегрузки

Rate limiting — это ограничение количества запросов от пользователя или сервиса за определённое время.
Если реализован неправильно — возможны либо падения системы, либо блокировка легитимных пользователей.

Собрали инструменты и подходы, которые помогут QA проверять ограничения и устойчивость API.

▫️ Postman Runner
— Массовый запуск запросов
— Проверка ответов 429 Too Many Requests
— Анализ поведения при превышении лимита
🔗 https://www.postman.com

▫️ k6
— Нагрузочное тестирование через JavaScript
— Проверка лимитов на уровне API
— Удобная интеграция с CI/CD
🔗 https://k6.io

▫️ JMeter
— Гибкая настройка нагрузки
— Проверка одновременных пользователей
— Анализ поведения системы при пиковых запросах
🔗 https://jmeter.apache.org

▫️ curl (CLI)
— Быстрая отправка серии запросов
— Проверка headers (Retry-After, X-RateLimit-*)
— Подходит для точечной проверки
🔗 https://curl.se

▫️ Artillery
— Лёгкий инструмент для нагрузочного тестирования
— Поддержка HTTP и WebSocket
— Хорошо подходит для API-проектов
🔗 https://www.artillery.io

▫️ Checklist для QA (что проверять)
— Возвращается ли 429 при превышении лимита
— Присутствует ли заголовок Retry-After
— Разные лимиты для разных ролей
— Ограничение по IP или по пользователю
— Сброс лимита после истечения времени
— Поведение при параллельных запросах

Rate limiting — это не только про производительность, но и про безопасность (защита от brute-force и DDoS).

📌 ТОП инструментов для тестирования file upload / download

Загрузка и скачивание файлов — частая функциональность в веб-приложениях.
И именно здесь часто возникают баги: неверный формат, битые файлы, проблемы с правами доступа или безопасностью.

Собрали инструменты и подходы, которые помогут QA качественно проверять upload/download-флоу:

▫️ Postman
— Тестирование upload через form-data
— Проверка Content-Type и размера файла
— Валидация ответа сервера
🔗 https://www.postman.com

▫️ HTTPBin
— Проверка отправки multipart/form-data
— Анализ headers и payload
— Удобно для экспериментов с API
🔗 https://httpbin.org

▫️ Chrome DevTools (Network)
— Проверка статуса ответа
— Анализ Content-Disposition и Content-Type
— Проверка размера файла и времени загрузки
🔗 https://developer.chrome.com/docs/devtools/network

▫️ cURL (CLI)
— Загрузка файлов через терминал
— Проверка API без UI
— Полезно для негативных сценариев
🔗 https://curl.se

▫️ OWASP File Upload Cheat Sheet
— Рекомендации по безопасной загрузке файлов
— Проверка MIME-type, расширений, размера
— Полезно для security-тестирования
🔗 https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/File_Upload_Cheat_Sheet.html

▫️ Checklist для QA (что проверять)
— Ограничение размера файла
— Разрешённые / запрещённые форматы
— Переименование файла на сервере
— Обработка одинаковых имён
— Проверка вирусов (если предусмотрено)
— Доступ к скачиванию по ролям
— Поведение при обрыве соединения

Файловый функционал кажется простым, но часто содержит критичные баги.

😇 Хороших выходных!

Ты думаешь, у тебя «нормальное» резюме?
А потом откликаешься — и ноль ответов.

⚡️ Спойлер: дело не в рынке, а в твоём резюме.
Если там вода и штамп «стрессоустойчивый», рекрутер даже не дочитает.
Я могу это пофиксить.

Ты переходишь по ссылке — изучаешь, как можно прокачать резюме.

Затем отправляешь его на проверку

Готов? Жми, читай и действуй.

Сделаем резюме, от которого рекрутеры не смогут отлипнуть.

🤖 Топ-7 ИИ ассистентов для Бизнес-аналитика в ИТ

Источник: Kiril Zabavski, Head of Research and Development, Senior Business Analyst

Человек — как машина. Сам едет только вниз. Для движения вверх нужно постоянно етопливо в виде развития новых навыков и изучения различных инстурментов.

Основа любого успешного ИТ-специалиста, непрерывное желание изучать новые инсутрменты и внетрять их в жизнь.

Для таких людей подготовил подборку ИИ-ассистентов в ChatGPT, которые позволяют быстрее и продуктивнее выполнять свою работу.


1. Составление АПИ документации
API Docs — ассистент для создания АПИ и другой технической документации.
Ссылка: https://chatgpt.com/g/g-I1XNbsyDK-api-docs

2. Написание требований
Business analyst — ассистент для создания различных способов описания требований к системе.
Ссылка: https://chatgpt.com/g/g-UIDtybD3o-business-analyst

3. Составление SQL запросов
SQL Expert — ассистент, который отлично подходит для конвертации текста в базовые SQL запросы.
Ссылка: https://chatgpt.com/g/g-m5lMeGifF-sql-expert-querygpt

4. Составление UML диаграмм
UML Diagram Expert — ассистент помогает создавать различные UML диаграммы.
Ссылка: https://chatgpt.com/g/g-B1Bfoq5qh-uml-diagram-expert

5. Составление диаграмм в Miro
Miro Diagrams — ассистент для составления CJM, USM и других карт.
Ссылка: https://chatgpt.com/g/g-67d1467a4fb88191a0dd732a0d024c2a-miro-diagrams-flowcharts-mindmaps

6. Составление документов Бизнес-аналитика
BA assistant — мой Личный ИИ-ассистент, который я создавал для составления различных документов Бизнес-аналитика в ИТ.
Ссылка: https://chatgpt.com/g/g-67beb49781a88191b88fd3053b2b32d8-ba-assistant

7. Проведение исследований
SciSpace — ассистент, которые помогает проводить различные исследования на основании большого объема данных.
Ссылка: https://chatgpt.com/g/g-NgAcklHd8-scispace

Всем желаю не бояться изучать что-то новое и применять различные ИИ инструменты в своей жизни.

Хорошей недели!

ох уж эти бодишопы 😁

10 профессий НЕ из IT, куда проще зайти, с достойной зарплатой и без обязательного высшего профильного образования

▫️AI Data Curator
Не кодит. Отбирает, чистит, классифицирует данные для обучения моделей.
Бум позиций после 2024.

▫️AI Prompt Designer (НЕ ChatGPT-промптёр)
Настраивает ИИ под конкретные бизнес-задачи.

▫️Рекрутер (не IT-направление)
Логистика, ритейл, медицина, hospitality рекрутеры нужны везде.

▫️Продакт-маркетолог (offline + сервисы)
Ритейл, банки, недвижимость

▫️Data Annotator / Data Labeling Specialist
Работа с данными, отличный старт в AI-индустрии.

▫️Virtual Assistant (VA)
Глобальный рынок, масса задач, быстрый старт.

▫️Ивент-координатор
Организация мероприятий, конференций, корпоративов - навык коммуникации важнее диплома.

▫️Sales Manager (B2B или Premium Retail)
Доход выше среднего рынка, обучение дают внутри компании.

▫️AI ChatOps Specialist
Строит внутренние чат-процессы на базе ИИ (поддержка, HR, IT-helpdesk).
Экономит компаниям тысячи часов.

▫️Digital Twin Coordinator
Управляет цифровыми копиями офисов/зданий/складов для оптимизации процессов.
Растущий рынок в логистике и недвижимости.

🔥 Приглашаем на бесплатный открытый вебинар курса «Автоматизатор тестирования на JavaScript»:
«ИИ для тестировщика: инструменты, которые уже меняют профессию»

Сегодня без ИИ сложно представить работу в IT, и тестирование — не исключение. Генерация тест-кейсов, тестовых данных и автотестов уже стала повседневной реальностью, а не экспериментом.

🎓Что будет на вебинаре:
• Роль ИИ в современном тестировании: от хайпа к реальной пользе
• Где ИИ реально экономит время тестировщика (и где лучше пока не доверять)
• Генерация тест-кейсов и тестовых данных с помощью ИИ
• Помощь ИИ при написании и поддержке автотестов
• Обзор и практическая демонстрация инструментов: Testim, Mabl, GitHub Copilot и других
• Какие навыки важно развивать, чтобы оставаться востребованным QA-инженером в эпоху ИИ

👉 Регистрация https://vk.cc/cWifcP

Это открытое занятие курса «Автоматизатор тестирования на JavaScript», где вы научитесь писать надёжные автотесты, интегрировать тесты в CI/CD и готовиться к реальным собеседованиям. По итогу обучения — сертификат OTUS, проект в портфолио.

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

выглядит как план)

Поддержка БОЛЬШИХ проектов на ИИ-агентах БЕЗ деградации кода

Источник

Это инфа, которую я собирал более полугода. И это +- самое дорогое из знаний об ИИ, что у меня есть. Начну сразу с "тяжёлой артиллерии". Позже будет статья с более базовыми принципами.

ВСЕ из пунктов очень важны для крупных проектов. Но я всё равно постарался упорядочить их по убыванию важности.

1. Правильный выбор модели - самый важный пункт. Модели на данный момент ОЧЕНЬ СИЛЬНО отличаются.

На конец января 2026 модель №1 в мире для кода - это Opus 4.5. Его родное агент-приложение - Claude Code. Можно взять подписку на $20, а потом доплатить до подписки в $100, если понравится.

2. Документация (CLAUDE.md/AGENTS.md). Создаётся силами ИИ по вашему запросу. Это позволяет агенту НЕ изучать код проекта с нуля, тратя на это лимиты и контекст.

Дока - это краткий пересказ всего вашего проекта. Не забывайте просить ИИ её обновлять, например, глядя на последние коммиты.

В больших проектах без документации никуда, так как агент может просто физически не успеть уложиться в отведённый ему контекст, изучая код по поставленной ему задаче. Документация может быть многоуровневой, если у вас огромный проект.

3. Рефакторинги и ревью. Периодически ОБЯЗАТЕЛЬНО нужно делать рефакторинги и ревью. Просто спросите у ИИ, что можно сделать на этот счёт. Просите сделать план, и выбирайте то, что нужно. Повторяйте, пока ИИ не начнёт предлагать избыточные оптимизации.

Без этого проект с ростом будет деградировать, а код превращаться в помойку. И в какой-то момент вы будете создавать больше багов, чем решать задач.

Примеры: оптимизация по DRY/YAGNI, секьюрити-ревью, архитектура и структура, перфоманс, разделение бизнес-логики и UI.

4. Ограничение размеров файлов (и функций за компанию). Если у вас в проекте файлы по 1к+ строк, то это крайне быстро сожрёт контекст и лимиты.

Проще всего проблема решается через ESLint (если вы JS/TS-кодер) и запрет на коммит кода с ошибками (спросите у ИИ как). Правила max-lines и max-lines-per-function. Думаю, значения в 200-300 и 20-30 будут ок.

5. Используйте TypeScript (или другую типизацию). Оч желателен строгий конфиг (и линтер тоже настройте строго). Это радикально повышает качество кода, и ИИ начинает понимать происходящее в коде с полуслова, видеть связи итд.

6. Тесты (e2e, юниты и какие вам ещё нравятся). Чтобы предотвратить поломку существующего функционала в будущем, нужно писать тесты. ИИ прекрасно пишет тесты.

7. Частые коммиты. Выполнил любую ценную мелочь - коммит. ИИ генерирует к коммитам шикарные описания на основе проделанной работы. Это источник доп документации, если описания достаточно подробные.

Итого
Если стабильно придерживаться ВСЕХ этих правил, то даже большие проекты можно развивать почти не глядя в код

Если чего упустил - пишите.

Нет тестового задания для HR к каждому созвону, так не считается...

📌 ТОП инструментов для тестирования push-уведомлений

Push-уведомления используются в вебе и мобильных приложениях: нотификации, напоминания, события.

Но тестировать их сложнее, чем кажется: асинхронность, задержки, зависимости от устройств и сервисов.

Собрали инструменты и подходы, которые помогут QA проверять push-флоу.

▫️ Firebase Cloud Messaging (FCM Console)
— Отправка тестовых push-уведомлений вручную
— Проверка payload и поведения на клиенте
— Подходит для Android, iOS и web
🔗 https://firebase.google.com/products/cloud-messaging

▫️ Postman
— Отправка push через API (FCM / APNs)
— Тестирование разных payload’ов
— Проверка ответов сервера
🔗 https://www.postman.com

▫️ Charles Proxy / Proxyman
— Перехват сетевого трафика
— Анализ запросов при получении push
— Проверка токенов и подписок
🔗 https://www.charlesproxy.com
🔗 https://proxyman.io

▫️ Android Studio / Xcode
— Логи устройства (logcat / console)
— Проверка обработки push на уровне приложения
— Анализ ошибок доставки
🔗 https://developer.android.com/studio
🔗 https://developer.apple.com/xcode

▫️ OneSignal Dashboard
— Отправка тестовых уведомлений
— Сегментация пользователей
— Проверка доставки и статистики
🔗 https://onesignal.com

▫️ Checklist для QA (что проверять)
— Приходит ли push в разных состояниях (foreground / background)
— Корректность текста и payload
— Переход по нажатию (deeplink)
— Поведение при отключённых уведомлениях
— Повторная доставка / дубликаты
— Работа на разных устройствах и OS

Push-уведомления — это не только UX, но и важная часть бизнес-логики.

🙃 Почему вы не довольны AI в тестировании? Возможно, вы делаете одну из этих 6 ошибок.

Источник

Я сам проходил через них все, внедряя AI-решения в тестировании - от первых экспериментов до пилотов в продакшене.

И часто вижу, как мои команды ловят те же ошибки.

Давайте по порядку

1. Неструктурированные промпты
- Когда AI не понимает, чего от него хотят - не потому что он тупой, а потому что промпт расплывчатый.
- Нет чётких шагов, нет сценария, нет указания формата ответа.
- На выходе: вода, пространные рассуждения, «ни рыба ни мясо».

2. Нет примеров
- Вы просите: "Сделай как надо", но не показываете, что такое "надо".
- Few-shot prompting (несколько примеров input → output) помогает AI лучше уловить формат и суть.
- Без них он будет гадать.

3. Пустая база знаний
- AI не экстрасенс, он работает с тем, что знает.
- Пара примеров - не база. Если вы не загрузили контекст, он будет лепить дубликаты или уходить в сторону.
- Нужна или ручная работа по сбору контекста, или интеграции с системами, или нормальный RAG.

4. Один промпт = много задач
- Типичная ошибка: в одном промпте попросить и ревью требований, и чеклист, и генерацию тестов.
- В итоге всё получается плохо.
- Один промпт - одна задача.
- Разбейте процесс и получите нормальный результат на каждом шаге.

5. Хотите всё и сразу
- "Сгенерируй 50 тест-кейсов на эту фичу".
- А потом удивляетесь, что они поверхностные и однообразные.
- AI ≠ волшебная палочка. Большие задачи - только итеративно. Один промпт - один кейс.
Да, дольше. Зато качественно. Даже для 50 шагов в тест-кейсе

6. Вы не используете AI, чтобы писать промпты
- Это иронично, но факт: промпты, написанные вручную, часто хуже.
- Я давно уже не пишу промпты сам.
- Я описываю, что хочу получить, даю примеры, и прошу AI сам составить промпт.
- Потом валидирую - и в бой.

🎯 Хотите качественный результат - относитесь к промптингу как к инженерной задаче.
И не забудьте: промпт - это тоже часть системы. Его можно (и нужно) тестировать.