english-for-it-specialists.pdf
187.7 KB
Можно знать грамматику, но теряться на простых словах вроде verify или deploy. В работе важен не уровень языка, а базовая IT-лексика, которая встречается каждый день.
— действия: deploy, debug, install, update, verify, restore
— базовые операции: copy, paste, delete, connect, reboot
— разработка: compile, implement, integrate, execute
— тестирование: regression testing, unit testing, acceptance testing
— окружение: OS, runtime, IDE, database, server software
— сеть: DNS, router, bandwidth, latency
С вас
#артефакт
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13🤩3🥰2😁1
💡 Почему unit-тесты не ускоряют регресс
В большинстве проектов юниты есть, но QA на них не опирается. Причина в том, что их не видно, непонятно что покрыто и как это использовать. По итогу одни и те же проверки живут и в коде, и в ручном регрессе.
В статье разобран кейс, как это починили:
🔴 Юниты вывели в Allure, связали с тест-кейсами и встроили в общий прогон. После этого они перестали быть внутренней историей разработчиков и стали частью QA-процесса.
📌 Полезно, если у вас:
— юниты есть, но вы их игнорируете
— регресс занимает слишком много времени
— непонятно, что уже покрыто
🔗 Ссылка на гайд
📍 Навигация: [Вакансии]
🐸 Библиотека тестировщика
#тест_драйв
В большинстве проектов юниты есть, но QA на них не опирается. Причина в том, что их не видно, непонятно что покрыто и как это использовать. По итогу одни и те же проверки живут и в коде, и в ручном регрессе.
В статье разобран кейс, как это починили:
— юниты есть, но вы их игнорируете
— регресс занимает слишком много времени
— непонятно, что уже покрыто
#тест_драйв
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏4🤩3🥰2
Что произойдёт, если не очищать тестовые данные между тестами?
— один тест может “сломать” другой
— появляются случайные падения (flaky tests)
— сложно понять, где реальная ошибка
— результаты в CI и локально могут отличаться
— базы данных (не очищаются записи)
— пользователи/сессии
— кэш и cookies
— файлы и временные данные
👍 — знал/а
🔥 — стало понятнее
#карьерный_трек #junior
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥13👍7🥰2🤩1
🤖 Ваш ИИ-агент съедает бюджет на токены и падает при сбоях API?
Пора переходить на новый уровень. Открыли продажи курса по AgentOps — управлению ИИ-агентами в рабочих процессах.
Рынок требует инженеров, которые умеют:
• Контролировать метрики и качество ответов;
• Эффективно работать с RAG-архитектурой;
• Строить системы, готовые к реальным нагрузкам.
Обучение займет 6-12 недель под руководством практиков с опытом в AI и Data Science в крупных IT-компаниях, таких как Яндекс, Сбер, МТС, Huawei, Raft и др.
🎁 Можно подождать, пока про AgentOps начнут говорить все. Или зайти сейчас — НА 30% ДЕШЕВЛЕ!
🔥 Забрать скидку и изучить программу.
Пора переходить на новый уровень. Открыли продажи курса по AgentOps — управлению ИИ-агентами в рабочих процессах.
Рынок требует инженеров, которые умеют:
• Контролировать метрики и качество ответов;
• Эффективно работать с RAG-архитектурой;
• Строить системы, готовые к реальным нагрузкам.
Обучение займет 6-12 недель под руководством практиков с опытом в AI и Data Science в крупных IT-компаниях, таких как Яндекс, Сбер, МТС, Huawei, Raft и др.
🎁 Можно подождать, пока про AgentOps начнут говорить все. Или зайти сейчас — НА 30% ДЕШЕВЛЕ!
Работа с AI начинается с систем.
Системы — с AgentOps.
🔥 Забрать скидку и изучить программу.
🔥3🤩3🥰2
Инструменты для тестирования API вроде бы делают одно и то же — но команды делятся на два лагеря.
Мощный интерфейс, коллекции, автоматизация, поддержка разных окружений. Но со временем стал тяжеловесным — особенно если нужно просто быстро проверить пару запросов.
Меньше лишнего, быстрее стартует, интерфейс проще. Но кто-то жалуется на ограниченные возможности и слабую экосистему по сравнению с Postman.
👍 — Postman
❤️ — Insomnia
#стендап_qa
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍23❤6🤩2🥰1
#release_notes
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤩3🥰1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁9🤩3👍2
🦾 Надоело чинить «упавших» ИИ-агентов после каждого микросбоя внешних сервисов?
Анонсируем старт продаж большого курса по AgentOps. Мы собрали опыт десятков разработчиков и сделали программу, которая учит выводить ИИ в стабильный прод.
🗓 Ждем вас 28 апреля в 19:00 МСК на эфире: «Как эффективно управлять контекстным окном LLM в мультиагентных системах и не сливать бюджет на токены».
👉 Кто вещает и в чем польза?
Спикер Кирилл Кухарев (Senior AI Engineer в Raft, спикер AI Conf и Highload++). Он реализовал более 50 коммерческих проектов в GenAI и на вебинаре покажет, как взять под контроль работу нескольких агентов, чтобы они не перекидывали друг другу лишний контекст и не сжигали ваши деньги.
В прямом эфире разберем:
• Как формируется контекст в LLM при маршрутизации между агентами;
• Куда утекают лишние токены и возникает перерасход;
• Практические методы: как сжимать историю, грамотно делить задачи, лимитировать передачу контекста и собирать промпты прямо в процессе запроса пользователя.
🔥 Два способа получить максимум:
1. Приходите на вебинар 28 апреля. Дарим участникам промокод на 5.000 ₽ (работает 3 дня после эфира - это шанс забрать курс по самому низу рынка).
2. Выбирайте Инженерный трек. В подарок к нему идет полный доступ к записям и автопроверкам завершенного курса «Разработка ИИ-агентов».
👉 Занять место на вебинаре и стать профи в AgentOps
Анонсируем старт продаж большого курса по AgentOps. Мы собрали опыт десятков разработчиков и сделали программу, которая учит выводить ИИ в стабильный прод.
🗓 Ждем вас 28 апреля в 19:00 МСК на эфире: «Как эффективно управлять контекстным окном LLM в мультиагентных системах и не сливать бюджет на токены».
Спикер Кирилл Кухарев (Senior AI Engineer в Raft, спикер AI Conf и Highload++). Он реализовал более 50 коммерческих проектов в GenAI и на вебинаре покажет, как взять под контроль работу нескольких агентов, чтобы они не перекидывали друг другу лишний контекст и не сжигали ваши деньги.
В прямом эфире разберем:
• Как формируется контекст в LLM при маршрутизации между агентами;
• Куда утекают лишние токены и возникает перерасход;
• Практические методы: как сжимать историю, грамотно делить задачи, лимитировать передачу контекста и собирать промпты прямо в процессе запроса пользователя.
🔥 Два способа получить максимум:
1. Приходите на вебинар 28 апреля. Дарим участникам промокод на 5.000 ₽ (работает 3 дня после эфира - это шанс забрать курс по самому низу рынка).
2. Выбирайте Инженерный трек. В подарок к нему идет полный доступ к записям и автопроверкам завершенного курса «Разработка ИИ-агентов».
👉 Занять место на вебинаре и стать профи в AgentOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤩3🥰2
Нашли разбор реального мок-интервью Junior QA
Внутри:
— вопросы про роль QA и требования
— практика: тестирование калькулятора
— тест-кейсы, баг-репорты
— SQL и HTTP на примерах
— подробная обратная связь
Полезно для:
— Начинающих тестировщиков, готовящихся к собеседованиям
— Junior QA, желающих понять свой уровень
— Всех, кто хочет увидеть реальный формат технического интервью
#карьерный_трек
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤩4❤2🌚2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Когда нужный сценарий сложно быстро получить с бэка, выручает Local Overrides. Эта функция позволяет прямо в браузере менять ответы API, фронтовые файлы и заголовки — без правок на стороне сервера.
Где это полезно:
— когда API ещё не готов, а интерфейс уже нужно проверять
— когда надо прогнать UI на пустых, частичных или некорректных данных
— когда баг сложно поймать повторно, но его можно собрать вручную
— когда важно проверить не только happy path, но и поведение при сбоях
#тест_драйв
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍2🤩2🥰1
Сначала всё ведут в Jira: задачи, баги, тесты — удобно. Потом начинается:
— тест-кейсы превращаются в кашу
— прогоны теряются
— покрытие непонятно
В какой-то момент приходится решать: оставаться в Jira или выносить тестирование в отдельный инструмент (например, TestRail).
👍 — Только Jira
🔥 — Jira + TestRail
❤️ — Jira + плагины
🌚 — Другое (напишу в комментах)
#стендап_qa
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8❤5🌚5👍4🤩1
Вы исправили баг, проверили, что всё работает и закрыли задачу. А потом внезапно все крашится.. Это и есть регресс.
Проблема в том, что в реальных проектах ничего не изолировано. Любое изменение затрагивает соседние части: общую логику, зависимости, данные.
Даже маленький фикс может изменить поведение в другом месте.
Поэтому регресс — это всегда про риск. Мы не проверяем всё подряд, мы пытаемся ответить на вопрос: что может сломаться из-за этих изменений — и проверяем именно это.
Важно понимать:
👍 — знал/а
🔥 — стало понятнее
#теория_на_пальцах
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥4🤩2🥰1
🏃♀️ Уже завтра стартует курс по разработке AI-агентов.
Про AI-агентов часто думают, что это просто модная обертка над джпт для пет-проектов. Кажется, прикрутил API к скрипту и типа готово. А вот и нет! Когда дело доходит до прода, начинаются настоящие проблемы.
Эту инженерную часть мы и будем разбирать на курсе. Будем учиться интегрировать внешние API, работать с RAG, LangGraph, CrewAI и деплоить всё это так, чтобы работало как часы.
Стартуем завтра. Для участия и доступа к программе переходите по ссылке.
Про AI-агентов часто думают, что это просто модная обертка над джпт для пет-проектов. Кажется, прикрутил API к скрипту и типа готово. А вот и нет! Когда дело доходит до прода, начинаются настоящие проблемы.
Зачем глубоко копать мультиагентные системы, если можно обойтись старым добрым кодом? Как контролировать расходы на токены, чтобы новая фича не разорила бизнес? Как заставить агента работать стабильно и предсказуемо, а не галлюцинировать?
Эту инженерную часть мы и будем разбирать на курсе. Будем учиться интегрировать внешние API, работать с RAG, LangGraph, CrewAI и деплоить всё это так, чтобы работало как часы.
Стартуем завтра. Для участия и доступа к программе переходите по ссылке.
🤩3🥰2
docker cheat sheet.jpg
546.7 KB
Все основные команды для работы с контейнерами, сборки образов, настройки сетей и дисков, а также для отладки в одном месте.
#артефакт
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3🤩2❤1🥰1
Формат: 1 месяц
Подойдет: тем, кто хочет фундамент
— упор на логику тестирования
— работа с DevTools
— нормальная тестовая документация
Хорошая база, но без практики трудоустройства.
Формат: 2 месяца
Подойдет: тем, кто сразу метит в автоматизацию
— знакомство с Java
— базовая автоматизация
— подготовка к backend-задачам
Сложнее, но на выходе выше ценность на рынке.
Формат: 2 месяца
Подойдет: тем, кто хочет максимум практики
— 200+ практических задач
— API (Postman), SQL, Git
— есть помощь с трудоустройством
Один из немногих бесплатных курсов с реальной практикой.
Формат: 3 дня
Подойдет: чтобы понять «моё / не моё»
— знакомство с Postman и GitHub
— быстрый вход без перегруза
Не делает из вас QA, но экономит время.
Формат: 2 недели
Подойдет: тем, кто сомневается
— реальная рутина QA
— разные виды тестирования
— без иллюзий про профессию
Помогает не потратить месяцы впустую.
#карьерный_трек
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4❤2🤩2
⚡️ Мы рады представить команду экспертов курса AgentOps!
— Дмитрий Антипов расскажет, как грамотно проверить работу AI-моделей
— Курилл Кухарев поделится, почему компаниям выгодно использовать локальные модели и как их развернуть
— Андрей Носов расскажет, как работать с данными и знаниями в AI-системах: построение RAG, выбор подходов к поиску и организация хранения данных
— Антон Будняк разберет, как обеспечить устойчивость сервиса, в котором используется ИИ
— Александр Ошурков расскажет, как оценивать качество работы LLM в backend-сервисах
— Екатерина Трофимов разберет, как проектировать инструменты для AI-агентов и выстраивать взаимодействие с внешними сервисами
Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.
К концу обучения вы получите:
• Структурированный подход к архитектуре и деплою AI-агентов
• Навыки настройки мониторинга, тестирования и контроля расходов на токены
• Разбор сложных инженерных кейсов из реальной практики
🎁 Доступ к материалам курса «Разработка ИИ-агентов» в подарок при покупке Инженерного трека
👉 Все подробности и программа обучения.
— Дмитрий Антипов расскажет, как грамотно проверить работу AI-моделей
— Курилл Кухарев поделится, почему компаниям выгодно использовать локальные модели и как их развернуть
— Андрей Носов расскажет, как работать с данными и знаниями в AI-системах: построение RAG, выбор подходов к поиску и организация хранения данных
— Антон Будняк разберет, как обеспечить устойчивость сервиса, в котором используется ИИ
— Александр Ошурков расскажет, как оценивать качество работы LLM в backend-сервисах
— Екатерина Трофимов разберет, как проектировать инструменты для AI-агентов и выстраивать взаимодействие с внешними сервисами
Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.
К концу обучения вы получите:
• Структурированный подход к архитектуре и деплою AI-агентов
• Навыки настройки мониторинга, тестирования и контроля расходов на токены
• Разбор сложных инженерных кейсов из реальной практики
🎁 Доступ к материалам курса «Разработка ИИ-агентов» в подарок при покупке Инженерного трека
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰3
Автотесты проверяют то, что уже ожидается. Исследовательское тестирование — ищет то, о чём никто не подумал.
Вы берёте фичу и начинаете «ломать» её как пользователь:
— вводите неожиданные значения (пусто, слишком много, странный формат)
— нарушаете порядок (сначала платите, потом заполняете данные)
— проверяете границы (0, отрицательные числа, максимумы)
Например:
Такие сценарии редко покрывают автотестами.
#теория_на_пальцах
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🥰2
🧪 5 скрытых фишек Postman, о которых знают не все
1️⃣ pm.visualizer
Позволяет строить таблицы, графики и HTML прямо в ответах. Удобно для быстрой аналитики API.
2️⃣ pm.sendRequest() внутри скриптов
В Pre-request или Tests можно вызвать дополнительный запрос. Например, подтянуть токен или проверить health.
3️⃣ Собственные функции и модули
В Scripts можно писать свои функции и переиспользовать их в разных запросах. А через eval() подключать целые JS-библиотеки.
4️⃣ pm.environment.replaceIn()
Подставляйте переменные прямо в строки и JSON. Экономит время на сложных запросах.
5️⃣ Автоматическая генерация тестов из примеров
Сохраняете Example, а Postman сам генерирует проверки на статус, заголовки и тело.
📍 Навигация: [Вакансии]
🐸 Библиотека тестировщика
#тест_драйв
Позволяет строить таблицы, графики и HTML прямо в ответах. Удобно для быстрой аналитики API.
В Pre-request или Tests можно вызвать дополнительный запрос. Например, подтянуть токен или проверить health.
В Scripts можно писать свои функции и переиспользовать их в разных запросах. А через eval() подключать целые JS-библиотеки.
Подставляйте переменные прямо в строки и JSON. Экономит время на сложных запросах.
Сохраняете Example, а Postman сам генерирует проверки на статус, заголовки и тело.
#тест_драйв
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3🤩3🔥1🥰1
Ситуация:
Вы запускаете автотесты с -n 4 (параллельно). Иногда часть тестов падает с 404, хотя по отдельности всё зелёное.
#стендап_qa
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3🤩2
Почему тест может падать?
Anonymous Quiz
14%
requests не потокобезопасен
57%
API не успевает сохранить данные (eventual consistency)
10%
pytest неправильно делит тесты по воркерам
18%
JSON парсится с ошибкой
👍3🤩3👏2
Playwright сейчас один из самых стабильных инструментов для браузерных тестов: быстрый, без типичных проблем Selenium.
Что внутри:
— первый тест и структура
— клики, ввод, работа с файлами
— локаторы и проверки
— дебаг, API, моки
— параллельный запуск
Достаточно, чтобы начать писать свои тесты.
#карьерный_трек
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3❤2🤩2🥰1