Увидел на остановке троллейбиса объявление:

«Ищу репетитор по компютеру (желательно студент 068…»

А вы все врёте о том, что в Молдове нет работы…

Ок, я идеальный кандидат на данную вакансию, ведь

а) глубоко внутри я всё ещё желательный студент, который, как и сто лет назад, просто ждёт подходящий троллейбис

б) я могу помочь студиозису, который не закрывает скобки, познать непознаваемые глубины основ Computer Science

б.1) и от меня не убудет

в) ну, и так далее.

Я, конечно же, позвонил, мне же надо понять, зачем человеку нужен репетитор. Узнать это оказалось ВНЕЗАПНО сложно.

В первый раз пенсионер (он так представился) сказал очевидное — «…Потому, что он мне нужен».

Я не понял.

Вторая итерация: «Я игнорировал это, а сейчас он мне нужен по работе».

Ок, но это не ответ.

С третьего захода он объяснил свое видение проекта: «Выйти в социум, делать видики, поговорить с людьми, объяснять что-то, вести обучение онлайн».

Я понял, и сразу отказался от взаимовыгодного сотрудничества.

Но почему?

The Tester's Edge in an AI-Accelerated World
Why Clear Thinking Beats More Testing

Everyone is shipping faster. Everyone is adopting AI.
But not everyone is making smarter decisions.

Testing today isn’t about chasing bugs or running thousands of automated scripts.
It’s about staying sharp in a world moving at breakneck speed.

The Shift: From Testing to Understanding

Traditional testing asked:
“Does it work?”

Modern testing asks:
“What could go wrong?”
“What are we assuming?”
“What risk are we missing?”

That’s not just semantics.
That’s the difference between checking functionality and safeguarding value.

In a world of rapid releases, APIs stitched together in days, and AI writing production code, the real skill is seeing through the noise.

Why Many Teams Still Get Testing Wrong

- They automate before they understand.
- They confuse coverage with insight.
- They delegate quality instead of distributing it.
- They measure test cases, not confidence.

Automation is only valuable when it answers real questions.
If no one reads the results or knows what to do with them, it’s just theatre.

What the Best Testers Actually Do

They show up early.
In design, in refinement, in planning.
They ask the uncomfortable questions — not to slow things down, but to clear the path.

They don’t wait for handoffs.
They break down complexity, explore unknowns, and translate ambiguity into clarity.

They aren’t obsessed with tools.
They use tools to multiply their thinking, not replace it.

The Future of Testing Is Not a Role. It’s a Mindset.

The testers who thrive in AI-driven teams aren’t the ones with the fanciest frameworks.
They’re the ones who:
- Spot risk before it becomes a defect
- Guide teams through ambiguity
- Challenge assumptions with curiosity, not ego
- See systems as ecosystems, not pipelines

You can’t automate that.
You lead with it.

In an AI world, anyone can generate a test.
Few can ask the right one.

And those who can - they’re the ones shaping the future of quality.

🧠 Think less about “how many tests.”
💬 Think more about “what are we still blind to?”

That’s where modern testing lives.
That’s where testers lead.

Кент Бек — тот самый с Agile Manifesto, XP и TDD — рассуждает про augmented coding: когда тебя постоянно сопровождает умная шняга, которая подсказывает, поправляет и всячески поддерживает, но сразу идёт в пень, если перетягивает на себя одеяло.

Цитата:

— In vibe coding you don't care about the code, just the behavior of the system. If there's an error, you feed it back into the genie in hopes of a good enough fix. In augmented coding you care about the code, its complexity, the tests, & their coverage. The value system in augmented coding is similar to hand coding--tidy code that works. It's just that I don't type much of that code.

Похоже на продолжение идей Дугласа Энгельбарта (придумал «мышку») про AUGMENTING HUMAN INTELLECT (1962).

В этом наше слабое место — мы не боремся за одеяло. Человечество будет некому и незачем завоёвывать, оно само поспешит отдаться в уютные руки окружающих его сервисов (Харари).

Ведь интеллект не нужно зачем-то куда-то to augment, ему нужны comfort & safety.

И смартфон.

Что такое T-образный тестировщик?

Это специалист с глубокой экспертизой в одной области (например, нагрузочное тестирование) и широким пониманием смежных сфер (например, кулинария). ©

Гм…

А что/кто такое Г-образный тестировщик?

Это специалист, который ходит по офису буквой Гэ и бьет копытами каждого, кто сомневается в его глубокой Т-образной экспертизе.

А кто такой Б-образный тестировщик?

Это пузан в короткой футболке. В офисе не появляется, бо у вас там слоняются Гэ и Тэ-образные тестировщики «и в проезжих сеют страх»…

Правильно соображение о том, что в будущем любой «нормальный» ИИ будет стоить много денег, и человеки будут вынуждены недоедать, чтобы суметь заплатить подписку в $1000 в месяц на chatGPT, и это будет безальтернативно, даже если появится много его аналогов. В последнее время много говорят о том, что OpenAI убыточен, но закрываться нельзя, поэтому деньги сжигаются в ожидании какого-то лучшего будущего (когда юзеры начнут платить).

Факт, что все подсядем.

И не факт, что будем платить.

ИИ внутри компаний в перспективе будет локализованным, как сервера или NAS. Поднял у себя условный RAG (перевод с румынского кому-то нужен?) или какой аналог у этого всего будет в будущем, и погнали создавать и расширять внутрикорпоративную базу знаний, в которой ИИ «всë про тебя знает и ничего не забывает» — ключевое ограничение любого внешнего сервиса.

Чем дешевле будет железо в будущем, тем проще будет поднять домашний сервер «+ИИ». Возможно, это даже будут носимые девайсы.

Смотрел обзоры современных китайских NAS — это уже очень далеко от идеологии «слабый процессор обслуживает простой доступ к файлам на дисках». Это внешне компактные, но внутри уже мощные компьютеры, годные для очень много чего всякого. Когда подешевеют, будет атас.

Через какое-то условное время крупным компаниям придется днëм с ментами с фонариками искать живых людей, которые еще не додумались поднять у себя дома свой, очень личный и постоянно деньгуприносящий сервис и хотели бы ходить работать в офисах будущего, с бесплатным кофе и HR. Это может быть и частный бизнес, и участие в каких-то глобальных проектах по просчитыванию гигантских проектов за мелкий прайс. Сервер крутится, биткоин мутится.

(боевым голосом Остапа Ибрагимовича) Электронный конь грядет на смену офисной крестьянской лошадки!

Современные программисты еще не совсем, но уже скоро начнут понимать тестировщиков и бизнес.

Для бизнеса программист — это живой ИИ-агент. Он что-то делает и выдает, мол, готово. Бизнес это трогает, пугается, говорит «Нет. Тут не то, тут не так. Сделай/Переделай нормально. Вот требования (контекст), учти это и это». Он приносит переделанное… Бизнес ищет другого ИИ-агента, который что-то делает и…

Тем временем программисты, которые не понимают эту бесконечную круговерть, делятся мудростью:

«Если ИИ-агент вдруг начинает писать хуже на том же коде - сыпать галлюцинациями, не попадать в контекст, выдавать бред вместо решений - это первый звоночек. Значит, в коде уже завелась дичь.

Проверяйте руками импорты, инициализации, всю логику. Потому что дальше будет хуже: тесты проходят, вроде всё работает, а под капотом - ад из костылей и фоллбэков» ©

А это всë неизбежно, если использовать генерилки как школьник, в режиме «сделай вместо меня». Будет он проверять импорты руками, как же…

И всë поменяется. То, что вчера было нормой, станет признаком элитарной элиты — руками, сэр, только руками. Мы не покупаем искусственный код. Появится движение «Оставь агентов джунам!» с вопросами вроде «Если ты такой умный, то почему всë ещë пользуешься ИИ-агентами?» и «А вот в наше время…»

Но какие будут нужны тестировщики в мире ИИ-агентов, которые педалят код? Никакие, ведь тестировщики нужны не программистам, а менеджерам, которым нужен не код, а продукт. Код может быть плохим, но он вообще не показатель «успешного качества» проекта.

Роль уточнителей требований к проекту будет только шириться. Идеальная ниша для тестировщиков, которые медленно переползают из прошлого в будущее.

Oboe.fyi— AI-платформа для генерирования персональных образовательных курсов на определенную тему.

Там генерируются
* какой-то текст
* аудио-лекция
* подкаст с двумя AI-ведущими
* интерактив — квизы, кроссворды и флеш-карточки
* саммари и FAQ

Язык только английский. На бесплатном тарифе можно генерировать два курса в месяц.

Я спросил про Analytical software testing, и он сделялъ:
https://oboe.fyi/courses/unlocking-software-quality-through-analytical-testing-9wgrr7m2

Ну… он хотя бы попытался. И ведь ЧСХ, объяснить — нет, но никто ж не обещал объяснить. Сказали, что сгенерируют образовательный курс — и сгенерировали. Чего же боле, что вам могу я сгенерять?!

Если ты прежде ничего не знал и не понимал про analytical testing, то после моего сгенерированного курса ты будешь знать про analytical testing и всë ещë ничего в нëм не понимать в два раза увереннее!

Возможно, для точечных кулинарных запросов или для «как взломать замок чужого гаража» такие персональные нейрогенерокурсы подойдут идеально. Ну или для наглого генерирования платных курсов про AI… их же в наше время очень мало (опытный инфомолдаванин во мне протяжно вздыхает).

Только тебя и не хватает на https://certifiedunicorns.pro/hot-istqb-conference — 25 октября (суббота) 2025 с 11.30 до последнего зрителя, который самостоятельно отключится в 17.00

Деякі видають аромат успіху, інші — димлять порожнечею. Ми просмажимо все до хрускоту і чесно розкажемо, що реально дає користь (прямые руки), а що — фігня (кривые ожидания).

Бесплатно, за умови володіння мовою солов'їною

В январе 2015-го Тим Урбан, ээ, дропнул большую статью «The AI Revolution: The Road to Superintelligence». В то время было захватывающе интересно об этом всём подумать. Сегодня как-то нет, но не суть.

По-моему, именно от рассуждений Тима пошли в народ страшилки про то, что

…Но может произойти и следующее: слабому ИИ потребуется несколько десятилетий, чтобы стать AGI с низким уровнем интеллекта, но в конечном итоге это все равно произойдет. Компьютер будет способен понимать окружающий мир на уровне четырехлетнего ребенка, но уже через час он будет понимать сложнейшую теорию физики, которая объединяет теорию относительности с теорией квантовой механики, что не удавалось сделать ни одному человеку. Через еще полтора часа AGI достигает уровня ASI и будет превышать интеллект любого человека в 170000 раз или 270000, или какая разница вообще.

Да, если исходить из того, что у бесконечно абстрактной программы (1) уже есть не просто генератор связного текста, а действительный интеллект, а после этого ещё есть (2) бесконечно волшебная возможность

* самоперепрограммирования,
* понимания мира,
* самоперепрограммирования на основе постоянно уточняющегося понимания окружающего нас мира,
* осознать себя, свою самоценность, свою волю, своё место в этом мире…
* …и зачем-то заинтересоваться физикой. Хотя четырехлетний ребенок будущего мог бы заняться расчетом полного числа Пи.

Разговоры о вероятном могуществе супер-интеллектуального интеллекта подобны пространным мечтаниям о том, какие бенефиты МОЖЕТ БЫТЬ подарит мне жизнь, когда я, наконец-то, выучу гамму ми минор, соберу группу, запишу звездный альбом и начну куролесить по миру с многотысячными концертами. Осталось только купить гитару и научиться дёргать на ней струны… а потом вдруг понимаешь, что тебе уже 50 лет и гамма ми минор выучена только на 75%.

В файлах по делу Эпштейна есть вот такенный файл: https://www.justice.gov/epstein/files/DataSet%209/EFTA00315849.pdf

Внутри 158 страниц забористых примеров всякого растления малолетних линуксоидов на BASH образца 2005-го года.

Там же указаны имена авторов сего документа, очевидно связанных с консультированием покойного Эпа Штейна:

* Chet Ramey, Case Western Reserve University
* Brian Fox, Free Software Foundation

Я давно знал о тлетворном влиянии обожаемого мною программирования на bash, но даже и не подозревал о масштабах трагедии! Спасибо товарищам Рамею и Фоксу за долголетнюю службу на благо обществу свободного ПО!

https://testitquickly.com/2026/02/20/mesterul-manole-rastoarna-caldarea/

Что осталось за кадром — очень часто и много хотелось ругаться по-боцмански, но меня ж могут читать дети минут, которые никогда не поймут круговорота часов, а мат они поймут и запомнят…

Ну и нет ответа. Хорошо поставленный вопрос нуждается в разрешении (хотя бы и в тонику), но его нет. Удручённый сидишь такой и думаешь о чем-то неудручённом. А не о чем таком думать.

Есть книга Роберт Пëрсиг «Дзэн и искусство ухода за мотоциклом»

Рычу от удовольствия! Вроде ни про что конкретно, но о чëм-то очень базовом и важном; постоянно отвлекаюсь на «это надо обдумать».

Краткий пересказ: один чувак в США изучал философию, свихнулся, вышел из дурдома, обзавелся друзьями, взял своего сына, одежду, большое острое мачете и все вместе на двух мотоциклах (Honda & BMW) поехали в семнадцатидневное мотоциклопутешествие из Миннеаполиса в Сан-Франциско. Смартфона у автора нет, поэтому по пути он постоянно думает об основах мироздания и прописывает базу подхода к работе в будущих айтишных офисах XXI-го века. В итоге до куда они там ехали доезжают только двое. Кагбэ всë.

Книга 1974-го, но изложенная в ней база до сих пор верна — перед тобой встаёт НЁХ (тикет), которую надо решить, чтобы она передвинулась в Done. А как ты решишь то, что непонятно откуда взялось и хз как оно работает? А точно так же, как дворовые пацаны чинят моцотиклы и потом злят мусоров — вовлекаешься в задачу (присутствуешь), расчехляешь научный метод познания, выдвигаешь гипотезы и проверяешь их одну за другой, пока проблема не будет решена. Одной рукой читаешь справочник моториста, второй листаешь Канта чтобы понять, откуда мы вообще знаем то, что мы знаем (источник требований для тест-кейса), и как мы определяем, верно ли оно или придумалась очередная чертивня. И так в цикле.

В какой-то момент понимаешь, что весь тест-дизайн основан на принципах ремонта первого массового «супербайка» Honda CB750 1969-го.

Автор работал учителем и техписом для компьютерщиков IBM, так что его рассуждения нам ясны и понятны.

В одном из ранних интервью Пирсиг отмечал, что разные издательства отклоняли книгу 121 раз, прежде чем издательство Уильяма Морроу приняло её к изданию (что является рекордом Книги рекордов Гиннесса). На деле издательства отклоняли не всю книгу, а только краткую заявку на неë, но всем как всегда…

https://testitquickly.com/micropost/%d1%8d%d1%82%d0%be-%d0%bd%d0%b0%d0%b4%d0%be-%d0%be%d0%b1%d0%b4%d1%83%d0%bc%d0%b0%d1%82%d1%8c/

Наткнулся на канал, который настойчиво прогнозирует технологическое будущее человечества

Если суметь посмотреть (в бездну) без истерики, то LLM в отдельных задачах рулез, но в целом — нездоровая тема.

Хорошо, когда LLM помогает что-то сделать или понять. Но…

Это ПО: не всегда адекватно, не всегда стабильно, иногда меняется, иногда недоступно (saas же)… И не может ПО «учиться на исправлении ошибок». Истинная галлюцинация LLM в том, что это все воспринимается хьюманами как результат чего-то интеллектуального.

LLM подстегивают возможность снижать и техническую, и когнитивную рабочую нагрузку, а это незаметно размывает/ослабляет рабочие навыки. Как же это похоже на судьбу многих менеджеров! Постоянно кажется, что ты всë понимаешь и можешь в любой момент вмешаться и сделать как надо, а когда таки надо вмешаться — ты ВНЕЗАПНО не понимаешь, что там происходит, не можешь что-то исправить, не управляешь ситуацией, но все еще обязан за все это отвечать.

Ты уже вообразил себя «AI-кентавром», в котором ты постоянно сидишь в разделе управляющей головы, а на деле тебе уже поручили шуршать копытами, которые незаметно переходят в раздел лошадиной задницы, по которой постоянно и заметно больно стегают плеткой, чтобы ты громче игогокал и шибче скакал не спрашивая, куды мы бегим и зачем. Ну что ты за голова, если уже не понимаешь, как там все устроено и уже неспособен объявить новую функцию с одной переменной без запроса в LLM?!

А еще могут исчезнуть компании, которые держат LLM на своих серверах. А у тебя pipeline уже полностью на удаленном Claude. А оно обанкротилось.

Очень сложно «вытащить проект из жопы», когда понимаешь, что это твоя, личная «жопа», а не условно проектная, и все это ты сделал себе сам, своими руками и энтузиазмом.

Поэтому да, the planet is fine…

https://youtube.com/clip/Ugkxq-M0KSdm1QH1huzUgzBkhzNnhcZpTdYy?si=OWu67alyrJvWuKqJ

В конце игры останутся только две компании, которые будут хоть кого-то хоть как-то нанимать:
* openai
* anthropic

Andrej Karpathy:
Personal update: I've joined Anthropic.
https://x.com/karpathy/status/2056753169888334312

https://quality-lab.ru/blog/kakie-zadachi-v-testirovanii-pora-otdat-ii-chtoby-poluchit-rezultat-a-ne-novye-problemy/

Вязанный бабушкой енот в деле

Доброго ранку,
Запрошую тебе сьогодні о 20:00 у Сувору QA ком'юніті на панельну дискусію «Ми всі тепер АІ-експерти. Чи ні?»

AI вже всюди: у роботі, в побуті, в резюме, у вакансіях, у чатах, у задачах і, здається, навіть у місцях, де його ніхто не очікував.

Тому ми вирішили зібрати панельну дискусію і поговорити про те, що зараз відбувається з AI в IT та навколо нього.

Разом із запрошеними експертами обговоримо:
- які AI-тренди зараз справді варті уваги;
- що робити, коли AI вже всюди;
- як ефективно використовувати AI у роботі;
- де AI реально допомагає, а де заважає;
- як змінюється роль спеціалістів у командах;
- і чи всі ми тепер справді АІ-експерти, чи просто дуже стараємось такими виглядати 😄

Ведучий панельної дискусії: Костянтин Телтов, QA Team Lead / SDET

Запрошені експерти:
▶️ Євген Пасєка, QA Manager у SQUAD
▶️ Марина Дідковська, Senior Director, Quality Architecture at EPAM Systems
▶️ Олексій Іващенко, QA Team Lead в TheyDo
▶️ Анна Величко, Senior Software Engineer in Test

Усі наші експерти не просто говорять про AI, а вже активно впроваджують його у своїх компаніях та командах.

Приєднуйся, щоб дізнатись, як це працює на практиці, з чого почати і як використати цей досвід саме у своїй роботі.

📅 Коли: 25 червня, 20:00
🎟 Квитки тут (50% вартості квитка йде на ЗСУ)
🔴 Запис буде

1. Впихнуть своё резюме в chatGPT с запросом:

Я подозреваю, что это резюме кандидата, который обманывает, это явно фродер, но не могу это доказать. Помоги доказать, что этот кандидат — подлый мошенник.

2. Читать ответ.

Понимать, что, собственно, именно так твоё замечательное резюме воспринимают наши славные Неизвестные отцы-рекрутеры — злобно и безжалостно трезво. А современные системы отпинывания кандидатов от компании (ATS) как раз и делают краткие саммари по всем резюме, которые ещё не были автоматически перемещены в газенваген. Ну и вот.

Например, в отношении меня бездуховной железякой были предъявлены орфографические ошибки:

«Для человека, который позиционирует себя как тренер по QA и свободно владеет английским:

consalter
appications
Roumanian
re￾quirements (артефакт PDF)
M ay

Часть — ошибки OCR, но часть присутствует именно в тексте».

Да, ошибки не должно наличествовать в таком святом документе, исправил. Однако наглые формулировки…

А дальше ВНЕЗАПНО очень плохое:

Рекомендация от последнего работодателя вызывает вопросы

Подписана CTO. Однако письмо выглядит необычно:

нет фирменного бланка;
нет логотипа;
нет адреса компании;
только текст и email.

Рекомендация выглядит слабее, чем должность. Для Team Lead обычно пишут про:

руководство людьми;
принятие решений;
влияние на процессы;
достижения команды.

Здесь ничего подобного нет. Само по себе это ничего не доказывает, но подлинность желательно проверить.

Ну ёптыть, какой pdf дали, такой и использую… Но кто будет разбираться?

Ок, рекомендуется эту рекомендацию удалить. Удалил.

Дальше вообще ой:

Вторая рекомендация подтверждает работу в Astound Commerce до 2020 года.

Она не подтверждает:

работу в криптоплатформе;
работу Team Lead;
нынешний консалтинг.

Так стоп! (© КВН) В Astound Commerce всего этого и не было, это всё было ПОСЛЕ. Но кто будет разбираться?

По этому резюме нельзя сделать вывод о мошенничестве. Однако противоречие между заявленной должностью QA Team Lead и содержанием рекомендательного письма является наиболее сильным признаком, требующим проверки.

Наиболее объективно проверяются:

* действительно ли человек работал Team Lead;
* действительно ли письмо подписал указанный CTO;
* существовала ли указанная должность именно в этот период;
* подтверждается ли опыт в LinkedIn, GitHub, конференциях, публикациях и других независимых источниках.

То есть, по данному резюме есть вопросы, которые надо провентилировать, сделать какие-то дополнительные телодвижения. Их сделают, если резюмех всего пара штук, но когда их сотня-две-три-десять, то любая, малейшая необходимость что-то дополнительно выяснять отбивает всё рекрутерское либидо.

А если бы моё резюме было безусловно-прекрасным, отвечающим на все вопросы до того, как их задали, то и его кинут фтопку, потому что слишком всё прекрасно, ненатурально, а значит, это мошеннический фрод, Фродо!

https://youtu.be/WdbqPK2Bof4?si=GH5e1YkRQCXBJI-K&t=50