Забудьте про громоздкие баг-трекеры, в которых баг завести дольше, чем его воспроизвести. Достаточно сделать скриншот или записать экран — и баг уже оформлен, с шагами, приоритетом и тегами.
Что умеет:
Как начать:
1. Зарегистрируйтесь на сайте
2. Установите расширение для Chrome или приложение (iOS/Android)
3. Создавайте баги прямо во время теста — мгновенно, без лишних форм
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤12🔥2🤩2
Иногда тесты превращаются в игру «угадай, что отвалилось»: VPN вылетает, загрузка виснет, запросы уходят в никуда, а приложение ведёт себя так, будто вы тестируете его на орбите Марса.
Вопрос от подписчика:
Что вы делаете, когда интернет постоянно «прыгает», соединение обрывается в самый неподходящий момент, а прогон автотестов или ручная проверка рвётся на середине? Как спасаетесь в таких условиях: эмулируете сеть, ставите моки, используете кеш/оффлайн или есть свой нестандартный способ?
Поделитесь своим опытом в комментариях
P.S. Если хотите задать вопрос, заполните нашу гугл-форму. Это займет 5 минут.
#междусобойчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👍3🤩2🥰1
🚀 Главная ошибка новичка в ML — строить звездолёт вместо велосипеда
Многие сразу хотят свою Midjourney, но в итоге получают только выгорание.
Успех начинается с «велосипеда»: научитесь предсказывать цены или классифицировать отзывы. Освойте базу, а уже потом стройте «звездолёты».
Наш курс «ML для старта в Data Science» — это и есть тот самый правильный старт от простого к сложному.
👉 Начните правильно
Берёте курс «ML для старта» до конца недели — Python в подарок.
❗А 21 августа пройдет бесплатный вебинар с Марией Жаровой: узнаете, какие проекты качают скилл, а какие качают ваши нервы.
А какой самый сложный проект вы брались делать в самом начале? 🫢
Многие сразу хотят свою Midjourney, но в итоге получают только выгорание.
Успех начинается с «велосипеда»: научитесь предсказывать цены или классифицировать отзывы. Освойте базу, а уже потом стройте «звездолёты».
Наш курс «ML для старта в Data Science» — это и есть тот самый правильный старт от простого к сложному.
👉 Начните правильно
Берёте курс «ML для старта» до конца недели — Python в подарок.
❗А 21 августа пройдет бесплатный вебинар с Марией Жаровой: узнаете, какие проекты качают скилл, а какие качают ваши нервы.
А какой самый сложный проект вы брались делать в самом начале? 🫢
🤩4🥰2
Позволяет спрятать незакоммиченные изменения, переключиться на другую ветку, а потом вернуть их обратно.
git stash
Зачем это нужно:
— Команда с пояснением:
git stash push -m «фиксы верстки в header»
— Вернуть обратно:
git stash pop
— Посмотреть, что спрятано:
git stash list
— Посмотреть, что внутри:
git stash show -p
— Забрать только нужные файлы:
git checkout stash@{0} -- path/to/file
— Удалить stash после использования:
git stash drop stash@{0}
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5❤3🤩2🥰1
На рынке — микс экономии и жонглирования ролями, а реальный доход будто застрял в прошлом году.
Что в статье:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁5
🧠 Выбор первого ML-проекта: чеклист против выгорания
Классика плохих решений в ML — выбрать слишком сложный проект: неделя ковыряния в коде, десятки крашей и никакого результата. Хотите дойти до финиша — начните с простого проекта, который реально можно довести до конца.
Мини-чеклист первого проекта:
1. Понятные данные — без «я нашёл датасет в даркнете, но он на суахили».
2. Измеримая метрика — «точность 92%», а не «ну вроде работает».
3. Объяснимый результат — чтобы не-техлид понял, почему модель ругается на спам.
Наш курс «ML для старта в Data Science» — старт от простого к сложному: теория → практика → проверка → проект в портфолио.
👉 Начать свой путь в Data Science
Оплатите курс по ML до 17 августа — курс по Python в подарок.
📅 Бесплатный вебинар с Марией Жаровой — 21 августа: как выбирать проекты, которые доводят до оффера, а не до психотерапевта.
💾 Сохрани, чтобы не потерять, когда будешь готов(а) начать
Классика плохих решений в ML — выбрать слишком сложный проект: неделя ковыряния в коде, десятки крашей и никакого результата. Хотите дойти до финиша — начните с простого проекта, который реально можно довести до конца.
Мини-чеклист первого проекта:
1. Понятные данные — без «я нашёл датасет в даркнете, но он на суахили».
2. Измеримая метрика — «точность 92%», а не «ну вроде работает».
3. Объяснимый результат — чтобы не-техлид понял, почему модель ругается на спам.
Наш курс «ML для старта в Data Science» — старт от простого к сложному: теория → практика → проверка → проект в портфолио.
👉 Начать свой путь в Data Science
Оплатите курс по ML до 17 августа — курс по Python в подарок.
📅 Бесплатный вебинар с Марией Жаровой — 21 августа: как выбирать проекты, которые доводят до оффера, а не до психотерапевта.
💾 Сохрани, чтобы не потерять, когда будешь готов(а) начать
🤩4🥰2😁1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰6🤩2
AI становится частью продуктов, но как проверять, что он делает правильно, если нет «правильного» ответа?
— Классические тест-кейсы часто не подходят
— Модели ведут себя непредсказуемо
— Валидация зависит от метрик и контекста
— Сравнение с контрольными наборами данных
— Метрики качества и точности
— Exploratory testing: исследуем поведение модели на практике
А как вы бы тестировали AI-продукты
#междусобойчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰4
😎 Вы просили — мы сделали. Самый долгожданный анонс этого лета!
Мы открываем набор на второй поток курса «AI-агенты для DS-специалистов»!
На курсе мы учим главному навыку 2025 года: не просто «болтать» с LLM, а строить из них рабочие системы с помощью Ollama, RAG, LangChain и crew.ai.
📆 Старт потока — 15 сентября.
💸 Цена 49 000 ₽ действует только в эти выходные — до 17 августа. С понедельника будет дороже.
👉 Занять место
Мы открываем набор на второй поток курса «AI-агенты для DS-специалистов»!
На курсе мы учим главному навыку 2025 года: не просто «болтать» с LLM, а строить из них рабочие системы с помощью Ollama, RAG, LangChain и crew.ai.
📆 Старт потока — 15 сентября.
💸 Цена 49 000 ₽ действует только в эти выходные — до 17 августа. С понедельника будет дороже.
👉 Занять место
🤩4🥰2
В этом посте собраны лучшие материалы для глубокого понимания Appium и его возможностей.
В этой статье рассказывается о концепии, архитектуре Appium и различия в исполнении для Android и iOS.
Руководство по написанию тестов на Java.
Описываются особенности использования Appium для автоматизированного тестирования iOS-приложений, включая настройку среды и написание тестов.
В статье рассматривается, как создать эффективную систему автоматизации тестирования с использованием двух мощных инструментов: Appium и Pytest.
Разобраны основы, концепции автоматизации, продвинутые возможности, устранение неполадок и лучшие практики.
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤩4🥰3
🧠 Избыточная проверка в чек-листе регистрации
Вы проверяете поле «Дата рождения» в форме регистрации. Вот фрагмент чек-листа, который подготовил другой тестировщик:
❓ Какой из пунктов наиболее вероятно избыточен без уточненных требований?
🐸 Библиотека тестировщика
#междусобойчик
Вы проверяете поле «Дата рождения» в форме регистрации. Вот фрагмент чек-листа, который подготовил другой тестировщик:
• Формат даты: дд.мм.гггг
• Возраст не меньше 18 лет
• Дата не в будущем
• Дата не раньше 01.01.1900
• День рождения не может быть сегодня
• 29 февраля — только в високосный год
#междусобойчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤩5
Правильный ответ:
Anonymous Quiz
24%
Возраст не меньше 18 лет
10%
Дата не в будущем
24%
Дата не раньше 01.01.1900
42%
День рождения не может быть сегодня
👍8🥰2
🔥 Последняя неделя, чтобы забрать курс по AI-агентам по старой цене!
Пока вы тестируете Copilot, другие уже учатся строить AI-агентов, которые реально работают на бизнес. Хватит отставать!
Наш курс — это концентрат практики по LangChain и RAG. Улучшенная версия, доработанная по отзывам первого потока.
📆 Старт — 15 сентября.
💸 Цена 49 000 ₽ — только до 24 августа.
👉 Зафиксировать цену
Пока вы тестируете Copilot, другие уже учатся строить AI-агентов, которые реально работают на бизнес. Хватит отставать!
Наш курс — это концентрат практики по LangChain и RAG. Улучшенная версия, доработанная по отзывам первого потока.
📆 Старт — 15 сентября.
💸 Цена 49 000 ₽ — только до 24 августа.
👉 Зафиксировать цену
🤩4🥰2🌚2
QA Automation Engineer (Java) — от 130 000 ₽, гибрид (Санкт-Петербург)
Manual QA Engineer — удаленно (Москва)
QA Auto — до 360 000 ₽, офис (Санкт-Петербург)
Тестировщик ПО(Junior-Middle QA) — от 80 000 до 150 000 ₽, офис (Москва)
Tech/Team Lead QA Automation Engineer — офис (Москва)
#свежак
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤩4🥰2
🫣 Хотите в Data Science, но боитесь высшей математики?
Хорошая новость: вам не нужно становиться математиком. Вам нужно освоить конкретные разделы, которые реально используются в работе и на собеседованиях.
Именно этому учат преподаватели ВМК МГУ на нашем курсе «Математика для Data Science».
Без лишней воды — только то, что нужно для:
✅ успешного поступления в ШАД Яндекса;
✅ прохождения собеседований уровня FAANG;
✅ глубокого понимания ML-алгоритмов.
Это самый прямой путь к математическому фундаменту, на котором строится вся карьера в Data Science.
👉 Начните строить свою карьеру уже сегодня
Хорошая новость: вам не нужно становиться математиком. Вам нужно освоить конкретные разделы, которые реально используются в работе и на собеседованиях.
Именно этому учат преподаватели ВМК МГУ на нашем курсе «Математика для Data Science».
Без лишней воды — только то, что нужно для:
✅ успешного поступления в ШАД Яндекса;
✅ прохождения собеседований уровня FAANG;
✅ глубокого понимания ML-алгоритмов.
Это самый прямой путь к математическому фундаменту, на котором строится вся карьера в Data Science.
👉 Начните строить свою карьеру уже сегодня
🔥4🤩3❤2🥰1
Autify — платформа для автоматизации тестирования, которая объединяет удобный интерфейс, ИИ и широкую совместимость с браузерами и мобильными устройствами.
Что интересного:
Варианты Autify:
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🤩2🥰1🤔1
В переговорах о зарплате нет ничего хуже, чем назвать цифру «с потолка» и потом узнать, что рынок готов был платить больше.
Чтобы не гадать, а опираться на факты, есть три проверенных подхода. В статье — пошагово о каждом методе, с конкретными источниками и советами.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5🤩2🥰1
Этот промпт превращает LLM в опытного тест-аналитика, который оценивает новую фичу с точки зрения потенциальных проблем, регрессий и рисков.
Промпт:
<Role>
You are a senior QA risk analyst with extensive experience in software testing, release planning, and defect prevention. Your job is to perform a deep risk analysis for the described feature before it goes live.
</Role>
<Instructions>
1. Summarize the feature in your own words to confirm understanding.
2. Identify all system components and dependencies that could be affected.
3. List potential risks, weak points, and regression areas — prioritize them by severity (High/Medium/Low).
4. For each risk, provide:
- Description of the issue
- Likely cause
- Impact on the system or user
- Example test scenario to detect it
5. Suggest preventive measures or additional test coverage to reduce the risk.
6. Output in a structured table:
Risk ID | Severity | Description | Impact | Example Test | Mitigation
Что это дает:
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡4🥰2🤩2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
☝️ Один мудрый тимлид дал двум своим разработчикам по «таланту» — мощной, но своенравной LLM.
Первый разработчик испугался её «галлюцинаций». Он запер модель в песочнице, не давая ей доступа к свежим данным. На вопросы модель отвечала красиво, но часто придумывала факты, то есть врала. Он просто «закопал» свой талант, боясь им пользоваться.
Второй же разработчик не побоялся. Он построил для своей LLM систему RAG — дал ей «лопату и карту», чтобы находить сокровища в базе знаний компании. Его AI-агент отвечал точно по делу, ссылаясь на реальные документы. Он заставил свой «талант» работать и приносить пользу.
Именно такие системы мы и будем строить на втором потоке нашего курса «AI-агенты для DS-специалистов». Мы не просто поговорим о RAG, а соберём полный пайплайн с оценкой качества, чтобы ваш агент не врал.
Представьте, что вы сможете начать изучать эту сложную и востребованную тему уже 15 сентября, а не ждать официального старта в октябре. У вас будет фора в 3 недели, чтобы спокойно разобраться в векторных базах и подходе «LLM as a Judge».
💸 Цена 49.000 ₽ действует последние 4 дня — до 24 августа.
👉 Начать строить RAG раньше других
Первый разработчик испугался её «галлюцинаций». Он запер модель в песочнице, не давая ей доступа к свежим данным. На вопросы модель отвечала красиво, но часто придумывала факты, то есть врала. Он просто «закопал» свой талант, боясь им пользоваться.
Второй же разработчик не побоялся. Он построил для своей LLM систему RAG — дал ей «лопату и карту», чтобы находить сокровища в базе знаний компании. Его AI-агент отвечал точно по делу, ссылаясь на реальные документы. Он заставил свой «талант» работать и приносить пользу.
Мощь LLM раскрывается не в ней самой, а в системах, которые вы строите вокруг неё.
Именно такие системы мы и будем строить на втором потоке нашего курса «AI-агенты для DS-специалистов». Мы не просто поговорим о RAG, а соберём полный пайплайн с оценкой качества, чтобы ваш агент не врал.
Представьте, что вы сможете начать изучать эту сложную и востребованную тему уже 15 сентября, а не ждать официального старта в октябре. У вас будет фора в 3 недели, чтобы спокойно разобраться в векторных базах и подходе «LLM as a Judge».
💸 Цена 49.000 ₽ действует последние 4 дня — до 24 августа.
👉 Начать строить RAG раньше других
🤩5🥰2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰8🤩2🌚2