🐌 Долгий регресс — боль всех тестировщиков

Разработка уже закончена, фича готова к релизу, а команда ждёт завершения регрессионного тестирования. Но вместо нескольких часов проверка растягивается на дни, а иногда и недели.

Знакомая ситуация? Если да, вот несколько причин, почему это может происходить:
1️⃣ Продукт растёт, а количество тестов увеличивается.
2️⃣ Часть проверок выполняется вручную.
3️⃣ В регресс попадают сценарии, которые давно не находят дефекты.
4️⃣ Не хватает ресурсов для параллельного запуска тестов.

Как ускорить регресс?
🔵Риск-ориентированный подход. Не все сценарии одинаково важны. Сначала проверяйте критичные бизнес-процессы и наиболее рискованные зоны. Это позволяет быстрее получить уверенность в качестве релиза.
🔵Автоматизация ключевых сценариев. Автотесты не заменят полностью ручное тестирование, но отлично подходят для повторяющихся проверок. Чем чаще запускается сценарий, тем выше кандидат на автоматизацию.
🔵Оптимизация тест-кейсов. Периодически пересматривайте регресс. Удаляйте дублирующиеся, устаревшие и малоценные проверки. Иногда набор тестов можно сократить на 20–30% без потери качества.
🔵Параллельный запуск. Используйте несколько тестовых окружений, распределяйте задачи между тестировщиками и запускайте автотесты параллельно. Это может сократить время регресса в разы.

💡 Главная цель регресса — не проверить всё подряд, а быстро найти критичные проблемы и дать команде уверенность в качестве продукта.

Если было полезно, буду рад вашей реакции 👍

У меня атрофировался навык кодить из-за ИИ ✋

Без шуток. Это то, что я стал замечать за собой в последнее время. Конечно, я не разучился писать автотесты и не потерял внезапно базовые навыки. Но начал замечать другое: мне всё сложнее заставлять себя самостоятельно продумывать решение задачи с нуля. Всё сложнее садиться и писать код, шаг за шагом выстраивая логику в голове.

Сейчас я работаю на проекте, где мы активно используем ИИ. Я бы даже сказал — очень активно, потому что иногда он участвует практически во всём жизненном цикле разработки: от первых обсуждений идеи до финальной реализации.

И, конечно, это удобно. Многие задачи стали решаться быстрее. Некоторые вопросы, на которые раньше уходили часы поиска и обсуждений, теперь закрываются за несколько минут. Но именно в такой среде я и начал замечать этот интересный побочный эффект.

Чем чаще я обращаюсь к ИИ за готовыми идеями, структурой решения или кодом, тем реже заставляю себя проходить этот путь самостоятельно. Самое интересное, что происходит это почти незаметно. Я по-прежнему закрываю задачи, работаю быстрее и получаю результат, но всё реже тренирую навыки анализа и самостоятельного поиска решений.

Как я это заметил? Сейчас периодически бывают перебои с VPN, поэтому иногда я остаюсь без доступа к ИИ. И в такие моменты стал замечать, что некоторые задачи даются мне ощутимо тяжелее. Раньше такого не было 😅

В нашей работе очень важно инженерное мышление. Но что будет с нашими навыками через несколько лет, если мы всё чаще будем делегировать ИИ не только рутину, но и сам процесс мышления? Пока я не могу однозначно сказать, хорошо это или плохо — то, насколько глубоко ИИ вовлечён во все процессы. С одной стороны, он действительно облегчает и ускоряет работу. С другой — как это скажется на нас и на профессии в долгосрочной перспективе, я не знаю.

Сейчас я понял, что мне нужно периодически «тренировать» свой мозг. Я продолжу использовать ИИ в работе, но при этом буду сознательно включаться в процесс, самостоятельно анализировать задачи и искать решения 🤔

Если пост был интересен, буду рад реакции!)

Я заметил, что опытные тестировщики реже ходят на собеседования 🤔

Часто после 3–5 лет работы появляется ощущение стабильности: есть знакомый проект, понятные процессы, команда, хорошая зарплата. И постепенно собеседования уходят из жизни.

Но есть одна проблема. Собеседование — это навык и если не использовать его несколько лет, он начинает проседать. Можно быть сильным специалистом, отлично разбираться в продукте, автоматизации и процессах, но растеряться на интервью из-за простых вопросов.

Я видел ситуации, когда человек не проходил собеседования не потому, что ему не хватало знаний, а потому что он давно не рассказывал о своем опыте и не был готов к формату интервью.

Поэтому я считаю полезным хотя бы иногда выходить на рынок:
1️⃣ понимать, какие технологии сейчас востребованы;
2️⃣ узнавать свою рыночную стоимость;
3️⃣ видеть, каких навыков не хватает;
4️⃣ поддерживать навык прохождения собеседований.

Это не значит, что нужно срочно менять работу. Но иногда одно собеседование может дать больше информации о рынке, чем десятки статей и постов.

Если было полезно, буду
рад реакции 👇

Работать тестировщиком в аутстаф-компании в 2026 году — стрём или норм?

Кажется, рынок снова разделился на два лагеря…

Одни говорят: «Аутстаф — это лучший способ быстро расти. Разные проекты, разные команды, нет застоя.»

Другие: «Ты просто "арендованный разработчик". Сегодня проект есть, завтра нет. Никакой стабильности и ощущения, что ты часть продукта.»

Я за последние годы увидел обе стороны и сегодня хочу выделить несколько плюсов и минусов работы в аутстафе, не поддерживая ни одну из сторон.

Что мне реально нравится в аутстафе:
😊 Можно за пару лет набраться опыта на нескольких проектах.
😊 Обычно выше зарплата, чем в продукте на аналогичной позиции.
😊 Есть шанс поработать с крутыми международными командами.
😊 Не успеваешь выгореть от одного и того же продукта.

Что бесит:
Ты часто "не свой" в команде.
😟 На многих проектах QA воспринимают как расходник.
😟 Постоянно нужно адаптироваться к новым процессам.
😟 Если клиент режет бюджет — именно аутстаф часто первым попадает под сокращение.

Лично для себя я не рассматриваю аутстаф, потому что я реально проникаюсь продуктом. Мне тяжело каждый раз прыгать с проекта на проекта и закладывать время и энергию на адаптацию.

Мне интересно ваше мнение.
Если бы вы сегодня выбирали работу, что бы предпочли: аутстаф с зарплатой на 20–30% выше или продукт с более спокойной жизнью и долгосрочной перспективой.

Голосуйте 👇🏻