Дальше будут еще подробнее посты с подключением.

Ответ от ИИ после того как подключила MCP:
Postman MCP Server успешно подключён в ваших настройках MCP.
Детали подключения:
Имя сервера: postman
Команда запуска: npx -y @postman/mcp-server
Тип: STDIO
Сервер появится в списке в открытой вкладке MCP Servers. После первого запуска npx автоматически скачает пакет и поднимет сервер.
Что теперь доступно:
Прямой доступ агента к вашим коллекциям, запросам, окружениям
Запуск коллекций и папок через агент
Массовые операции: обновление описаний, добавление тестов, реорганизация запросов
Работа с историей запусков
Можем сразу переходить к Блоку 1 из постановки — навести порядок в коллекции API task.

🔹 Что такое MCP?
Model Context Protocol — это протокол, который связывает ИИ-агента с внешними инструментами.
Упрощённо:
ИИ → MCP → Postman
Агент получает доступ к нужным инструментам Postman и может выполнять действия через них.
🔹 Вариант 1 — подключение прямо в Postman
В интерфейсе Postman можно создать MCP-подключение и выбрать способ транспорта: Local (STDIO) или Remote (SSE/HTTP).
После подключения Postman показывает доступные инструменты MCP.
🔹 Вариант 2 — ИИ управляет Postman
Можно подключить Postman MCP Server к Claude, Cursor и другим MCP-клиентам.
Для локального варианта используется npx, а доступ к Postman API передаётся через POSTMAN_API_KEY.
npm (Node Package Manager) — это стандартный менеджер пакетов для платформы Node.js, который устанавливает, обновляет и удаляет библиотеки, а npx (Node Package Execute) — это утилита для запуска пакетов без их постоянной установки в систему или проект

Postman официально поддерживает конфигурации Minimal, Code, Full и Learn. (Postman Docs)
Postman есть несколько наборов инструментов: Minimal, Code, Full и Learn.
Идея простая: подключать агенту только те инструменты, которые действительно нужны для конкретной задачи. Это помогает не перегружать контекст лишними инструментами.
Сохрани пост, чтобы вернуться к настройке позже, и подписывайся на @protestinginfo здесь простыми словами разбираются API, backend, Postman и AI-инструменты для QA.


Дальше будет про скиллы, практика и дойдём до вебинара

Manual QA меняется. Что учить прямо сейчас? 👇для начинающих 🫶🏼💙
Как обычно от Manual QA ждут не только умения находить баги, но и понимания того, как работает система целиком.
Важно постепенно расширять технический стек.
1️⃣ API и сети
• HTTP и REST: методы, статус-коды, заголовки, параметры.
• Postman: коллекции, переменные, авторизация, тесты.
• DevTools: Network и Console.
• Понимание взаимодействия фронтенда, бэкенда и внешних сервисов.
👉 Практика: возьмите учебный API и соберите коллекцию в Postman с позитивными, негативными и граничными сценариями.
2️⃣ SQL и данные
Минимальный набор:
• SELECT, WHERE, ORDER BY;
• JOIN;
• GROUP BY и агрегатные функции;
• подзапросы и CTE.
👉 Не учите SQL только по теории. Проверяйте данные после реального сценария: регистрация, заказ, платеж или добавление товара в корзину.
3️⃣ Мост к разработке
Полезно освоить:
• основы Python или JavaScript;
• чтение простого кода;
• Git;
• логи;
• основы CI/CD;
• моки и стабы.
Не обязательно писать сложные программы. Важно понимать, что происходит «под капотом», и уметь самостоятельно разобраться с проблемой.
4️⃣ AI-грамотность
AI уже становится рабочим инструментом QA.
Стоит научиться:
• правильно формулировать задачи для AI;
• использовать его для тест-кейсов, тестовых данных и анализа;
• понимать, что такое AI-агенты и MCP;
• проверять результаты AI, а не принимать их на веру.
🎯 Главный навык QA в эпоху AI верификация.
AI может за секунды написать тест-кейс или SQL-запрос. Но может пропустить граничный сценарий, ошибиться в логике или предложить небезопасное решение.
Поэтому важно уметь задавать вопросы:
Что здесь может пойти не так? Что не учтено? Какие данные проверить? Где границы решения?
С чего начать?
Если вы Manual QA, я бы двигалась так:
API → SQL → DevTools → логи → Git → основы кода → AI-инструменты.
Не пытайтесь изучить всё сразу. Выберите один навык и закрепите его на практике.
📌 Сохрани пост как чек-лист развития Manual QA. подписывайся на @protestinginfo

​​
🛠️ SKILLs - правила, которые не нужно повторять
Skill — это заранее подготовленный, переиспользуемый набор инструкций, правил и ограничений для AI.
Вместо:
❌ каждый раз писать огромный промпт
можно:
☑ один раз описать правила в Skill
✅ переиспользовать их в разных задачах
✅ стандартизировать формат результата
✅ уменьшить количество повторяющихся инструкций
Например, Skill для API-тестирования может содержать:
• правила и ограничения проекта;
• требования к формату тест-кейсов;
• правила работы с тестовыми данными;
• позитивные и негативные сценарии;
• проверки статус-кодов;
• проверки тела и структуры ответа;
• требования к документации

А скоро я покажу примерный скилл, который использую на работе, но сперва познакомлю от куда ноги растут, поэтому делись с коллегами этим постом и пусть подписываются на @protestinginfo

Также в карусели указаны имеющиеся скиллы в postman, в ближайшем времени планирую провести также вебинар.