Библиотека тестировщика | QA, тестирование, quality assurance, manual testing, autotesting, ручное тестирование, автотесты
9.02K subscribers
2.06K photos
254 videos
118 files
3.55K links
Все самое полезное для тестировщика в одном канале.

Наши курсы: https://clc.to/wlBkTA

По рекламе: @tproger_sales_bot

Учиться у нас: https://proglib.io/w/12538d6f

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Download Telegram
🌐 HTTP простыми словами

Каждый раз, когда вы открываете сайт или вызываете API, браузер отправляет HTTP-запрос, а сервер возвращает ответ. На этом механизме держится весь веб.

В карточках разобрали базу:

— как устроен HTTP-запрос
— какие есть HTTP-методы
— что означают коды ответов
— чем отличаются URI и URL


📖 В статье — вся информация и подробный разбор 🔗

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#теория_на_пальцах
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7🥰4🤩4
Какой HTTP-метод используется, когда нужно частично изменить ресурс на сервере ❓
Anonymous Quiz
24%
PUT
71%
PATCH
4%
POST
1%
DELETE
🥰5
👩‍💻 Вышел Cypress 15.11

В новой версии разработчики улучшили работу тестов в CI/CD.

Что добавили:

➖ CLI-флаг --pass-with-no-tests

Теперь пайплайн не будет падать, если тесты не были найдены.

➖ Улучшенное определение CI-среды

Cypress точнее определяет, что тесты запущены внутри CI.

➖ Поддержка новых CI-провайдеров

Расширена совместимость с различными CI-системами.

➖ Brotli-сжатие в прокси

Снижается объём трафика и ускоряется выполнение тестов.

Обновление направлено на стабильную работу автотестов в CI/CD и ускорение тест-раннера.

📎 Ссылка на блог

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#тест_драйв
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3🥰2
💥 Открытый вебинар | ИИ-агенты в продакшене: от хайпа к деньгам

Агенты уже везде. Но мало кто признаётся, сколько денег сжёг на бесконечных циклах, галлюцинациях в RAG и отсутствии мониторинга.

Полина Полунина, руководитель AI-направления Альфа-Банка, расскажет честно:

▪️ Чем агент отличается от «просто GPT с промптом» и когда бизнесу достаточно обычного LLM
▪️ 3 реальных кейса из корпоративной среды: что взлетело, а что нет
▪️ Live-демо работающего агента
▪️ ТОП-5 граблей, на которые наступают команды при внедрении

⏱️ 10 марта в 19:00 (МСК)

🎁 Участники получат промокод на скидку на самый полный курс по ИИ-агентам

👉 Регистрируйся
🤩3🥰2
List_Methods_Python_finxter_complete.pdf
141.6 KB
⚡️ Шпаргалка по методам списков в Python

Списки — один из самых частых инструментов в автотестах. Проверить длину ответа, найти ID в выборке, отфильтровать данные — всё это через list methods.

🔴 Собрали шпаргалку с основными методами + отдельный блок под нужды тестировщика: in, not in, zip, enumerate, list comprehension и реальный пример с assert-ами.

С вас 👍, если сохранили

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#артефакт
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🥰2🤩2👍1
❔ Опрос

Вы тестируете новую фичу и замечаете, что данные в баузе меняются даже при отмене операции в UI. Пользователь нажимает Cancel, но запись всё равно появляется в БД.

💬 Разработчик говорит:

«Это просто побочный эффект, пользователь же не увидит»


📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#стендап_qa
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰4🤩2
❓ Вопрос, который почти всегда звучит на QA-собеседованиях

Многие отвечают слишком поверхностно: вспоминают любой баг и просто пересказывают историю. Но интервьюеру важен не сам дефект, а как вы его расследовали и какое влияние он имел на систему.

🔜 В карточках — разберём, как правильно построить такой ответ, чтобы показать аналитическое мышление и опыт работы с реальными проблемами.

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#карьерный_трек
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🥰3🤩3👍2
❓ Что такое eventual consistency

Eventual consistency — модель, при которой данные становятся согласованными не сразу, а через некоторое время.

🟢 Не мгновенная синхронизация, а:

— данные обновляются асинхронно
— разные сервисы могут временно видеть разные состояния
— система приходит к одному состоянию позже

🔤 Зачем QA это знать:

— нельзя проверять результат сразу после запроса
— тесты должны учитывать задержку синхронизации
— важно проверять ретраи и polling

🟢 Реальный кейс:

Заказ создан в сервисе заказов, но сервис аналитики показывает его через 5–10 секунд.

📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#теория_на_пальцах
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🥰3
⚡️ Кэширование и устаревшие данные

Кейс:

В сервисе Profile добавили Redis-кэш для ускорения API /users/{id}.

➡️ Теперь логика такая:

— при запросе сначала читаем из Redis
— если записи нет — идём в БД и кладём результат в кэш на 5 минут

Через некоторое время тестировщик замечает проблему:

6️⃣ Пользователь меняет email в настройках
2️⃣ API /users/{id} продолжает возвращать старый email ещё несколько минут

Разработчик говорит:

«Это нормально. Кэш живёт 5 минут».


📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#разбор_полетов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁4❤3🥰2
✅ Правильный ответ: «Возможна проблема read-after-write: пользователь не видит свои обновления»

После изменения данных пользователь ожидает сразу увидеть новое значение.
Если API читает из кэша без инвалидации, возникает нарушение read-after-write consistency — система некоторое время возвращает устаревшие данные.

В реальных системах это может ломать бизнес-логику:

— отправка писем на старый email
— ошибки в профиле пользователя
— проблемы в других сервисах, которые читают те же данные.


📍 Навигация: [Вакансии]

🐸 Библиотека тестировщика

#разбор_полетов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🔥4💯2🥰1
☝️ Уже сегодня: ИИ-агенты в продакшене — инженерный подход к интеграции LLM

Индустрия активно обсуждает потенциал нейросетей, способных автоматизировать бизнес-процессы и заменить целые отделы. Однако реальное внедрение агентов в production вскрывает серьёзные проблемы: разработчикам приходится бороться с непредсказуемыми галлюцинациями моделей, нестабильными API и сложной интеграцией в существующую архитектуру.

Сегодня в 19:00 МСК в рамках нашего курса «Разработка AI-агентов» мы проведём открытый вебинар «ИИ-агенты в продакшене: от хайпа к деньгам». Спикер — Полина Полунина, руководитель AI-направления в Альфа-Банке. Будем говорить о нейросетях с позиции жёсткой инженерии.

Разберём три реальных кейса из сурового банковского энтерпрайза, напишем и запустим агента прямо в эфире, честно обсудим грабли, на которые наступает бизнес при интеграции LLM.

Тем, кто придёт на эфир, дадим промокод AGENTS на скидку 10 000 ₽ на любой тариф курса.

👉 Занять место на вебинаре
😁4🤩2🥰1
⏳ Часовая готовность: создаём ИИ-агента в прямом эфире

В 19:00 МСК в рамках нашего курса «Разработка AI-агентов» стартует вебинар «ИИ-агенты в продакшене: от хайпа к деньгам». Спикер — Полина Полунина, руководитель AI-направления в Альфа-Банке.

Будет live-демо работающего агента, реальные метрики из корпоративной среды и честный разбор архитектурных граблей — без воды и «успешного успеха».

Всем зрителям эфира дадим эксклюзивный промокод AGENTS на скидку 10 000 ₽ на любой тариф курса.

👉 Занять место на вебинаре
❤4🥰1