🧩 Diffchecker: когда два JSON почти одинаковые, но один уже сломал вам день

Привет, коллеги 👋

Бывало такое: разработчик прислал новую версию JSON, SQL-запроса или конфига, а вам нужно быстро понять, что именно поменялось?

И тут мозг говорит:

«Сейчас глазами сравню, там же всего 200 строк».

Через 40 минут вы уже не понимаете, где левый JSON, где правый, и почему жизнь свернула не туда 😅

Вот для таких моментов есть Diffchecker.

Представьте два почти одинаковых договора. В одном пункте поменяли одну фразу, но визуально всё выглядит одинаково. Глаз легко пропустит. А хороший маркер сразу подсветит: вот тут удалили, вот тут добавили, вот тут что-то поправили.

Diffchecker делает то же самое для текста.

Как пользоваться:
• открываете diffchecker.com
• вставляете старую версию слева
• новую версию справа
• нажимаете сравнение
• смотрите цветную подсветку изменений

Я часто использую его в работе, чтобы сравнивать разные JSON и SQL-код. Например, когда нужно проверить, меняли ли разработчики SQL-запрос и стал ли он выглядеть оптимальнее.

🤩 Где ещё пригодится:
• сравнить API-ответы
• проверить изменения в конфиге
• найти разницу в логах
• сверить тестовые данные
• сравнить куски документации

🌐 У Diffchecker есть онлайн-версия для быстрого сравнения текста. Ещё есть Desktop-версия для Windows, macOS и Linux, она работает офлайн. Это важно, если данные чувствительные.

⚠️ Важный момент:
не вставляйте в онлайн-инструменты секреты, токены, персональные данные и внутренние рабочие штуки. Для такого лучше использовать офлайн-версию или инструменты, разрешённые в вашей компании.

🔎 Короче, Diffchecker — это удобная лупа для изменений.

А вы чем сравниваете изменения: Diffchecker, IDE, git diff или силой взгляда? 👇

⚡️ Подписаться

#Инструмент

🎨 AI теперь рисует плохо. И это почему-то прекрасно

Коллеги, кажется, интернет снова нашёл кнопку «сделать странно».

Пока одни делают себе идеальные AI-фотосессии, в AI-тусовке начал вируситься обратный тренд: приложить своё фото в ChatGPT / GPT Image и попросить перерисовать его максимально криво 🤡

Примерно так, будто вас рисовали мышкой в Пэйнте на информатике. На последней парте. За 47 секунд до звонка.

Смысл простой: берёте фото и пишете промпт:

Перерисуй прикрепленное изображение максимально коряво, каракулями и совершенно примитивно. Используй белый фон, и пускай рисунок выглядит, как будто его нарисовали мышкой в каком-нибудь древнем графическом редакторе. Он должен быть отдаленно похож, но не совсем — как будто что-то совпадает, а что-то нет, все криво, неловко и слегка сбивает с толку. А еще чтобы было выглядело дешево и было видно отдельные пиксели — это усилит ощущение нелепости рисунка. Хотя знаешь что, забей, просто нарисуй как хочешь

Хочется тут задвинуть умную философскую мысль о том, что ценность иногда не в идеальной картинке, а в формате и контексте. И что странности каждого из нас - это наши преимущества, за которые нас и любят 💗

Не стал бы говорить, что успел на хайп тренда. Он уже висит несколько недель, и успел немного протухнуть, но вдруг кто-то из вас прошел мимо такой вкуснятины 😋

Вы бы поставили себе такую аватарку или психика просит всё-таки красивый фильтр?

⚡️ Подписаться

#AI

🗂 Итоги недели

Посты за неделю, если что-то пропустили

Что было в канале ⬇️

1️⃣ 🧪 Обновляю старые посты.
Разобрал основные виды тестирования производительности

2️⃣ 🧩 Diffchecker
Показал простой инструмент для сравнения JSON, SQL, конфигов, логов и документации.

3️⃣ 🎨 AI теперь рисует плохо.
Разобрал забавный тренд: просишь нейросеть перерисовать фото максимально криво и неуклюже.

Спасибо,что читаете 🙏

Какой пост был полезнее всего на этой неделе?

⚡️ Подписаться

#ИтогиНедели

🧠 QA-инструменты уже не просто «помогают написать тест»

Коллеги, привет 👋

Раньше AI в тестировании часто выглядел так:

«сгенерируй мне тест-кейсы для формы логина». Удобно, но всё равно ты главный: придумал, проверил, запустил, поправил.

🤖 Сейчас появляются целые тестовые агенты (я бы их назвал "эй ай джуны")

Принес вам разбор статьи, где собрали несколько таких инструментов.

• Shiplight AI
Агент может САМ открыть браузер, проверить UI, сгенерировать и запустить тесты.

• QA Wolf
Не столько «тулза», сколько сервис. Их команда пишет, поддерживает и гоняет тесты у себя. Плюс: быстрое покрытие без своей команды. Минус: меньше контроля, все тесты живут не у вас, а на чужих серверах

• Mabl
Полноценная платформа: генерирует тесты из Jira пользовательских историй. Подходит командам, где не хотят писать всё руками.

• testRigor
Тесты на естественном языке: «залогинься, создай проект, проверь, что он появился». Подходит QA без сильной технической базы.

• Functionize
Тесты под конкретное приложение, автообновление тестов, аналитика падений.

• Checksum
Генерирует тесты на основе реальных пользовательских сессий. Покрытие растёт не из фантазии команды, а из того, как пользователи реально ходят по продукту.

• Virtuoso QA
Генерирует тесты из описаний, следит за визуальными регрессиями, работает с разными браузерами и устройствами.

🤔 Зачем это вам?
Не надо срочно учить все.

Выберите 1–2 инструмента. Посмотрите демо, доку, пару кейсов. И попробуйте ответить на один вопрос:

как они могут ускорить мою работу?

🟦 Знание модного инструмента само по себе оффер не принесёт. Но на собесе вы сможете показать, что следите за рынком, быстро разбираетесь в новых подходах и понимаете, куда движется QA.

База тестирования всё равно нужна. Без неё AI будет очень уверенно делать непонятно что. А это мы и сами умеем, и без всякого ИИ 😄

Сама статья (на английском): https://www.shiplight.ai/blog/best-agentic-qa-tools-2026

Какой инструмент из списка вы бы разобрали первым? 👇

⚡️ Подписаться

#AI

⬆️⬆️⬆️⬆️⬆️⬆️⬆️⬆️⬆️

Вопрос из серии «простыми словами». Что такое REST API, если убрать всю лишнюю терминологию?

⚡️ Подписаться

#Собес

🔑 Первая работа в IT на западе: там тоже, что у нас

Коллеги, привет 👋

Иногда кажется, что сложный вход в IT сейчас только у нас: вакансий мало, откликов много, остается грустно смотреть в монитор 👾

Но нет, на Западе тоже не наблюдается вечеринка с бесплатными офферами.

Нашел статью с интересной статистикой:

Около 58% выпускников 2024-2025 годов в США всё ещё ищут первую работу.

Только 12% получили полноценную позицию к моменту выпуска.

📉 Для сравнения
у выпускников прошлых лет работу искали около 25%, а почти 40% получали фулл-тайм ещё к выпуску.

↗️ Источник

Не устану повторять, что IT не закрылся. Но вход стал ближе к клубу с фейс-контролем: пустят не за красивую легенду, а за понятные навыки и подготовку 🔓

Компании осторожнее нанимают новичков. Стартовых офисных позиций меньше. Найм стал длиннее и местами непрозрачнее. А часть простых junior-задач всё чаще отдают AI-инструментам

Рынок стал чаще спрашивать:

«Окей, а что ты уже умеешь руками?»

На каком этапе вы сейчас: учитесь, собираете портфолио или уже ищете первый оффер (а может попиваете коктейль на удаленке? 👇

⚡️ Подписаться

#Новости

🗂 Итоги недели

Коллеги, привет 👋

Собрал в один пост материалы, которые выходили

Что было в канале 👇

1️⃣ Bottleneck
Обновил старый пост про bottleneck, он же «узкое горлышко».

2️⃣ QA-инструменты идут дальше генерации тестов
Разобрали agentic QA и подборку инструментов, которые пытаются закрывать не один шаг, а целый цикл тестирования

3️⃣ Как проще всего объяснить REST API на собесе?
REST API часто путают с сервером, JSON или чем-то только для мобильных приложений. Не надо так :)

4️⃣ Первая работа в IT на Западе: там то же, что у нас
Обсудили статистику по выпускникам в США (с отсылкой к Егору Летову, заценили, а? 🤨)

Такая получилась неделя: от узких мест в системах до узких мест на рынке труда.

Спасибо, что были со мной на этой неделе 🥰

Какой пост был полезнее всего?

⚡️ Подписаться

#ИтогиНедели

Чуть не забыл про пятничные #Хиханьки

Всем хороших выходных 💨

⚡️ Подписаться