Типичный QA
Photo
Три промпта — три результата: как качество запроса определяет качество автотестов
Все говорят, что AI пишет код за секунды. Это правда. Но почему-то редко уточняют: какой именно код он пишет. Спойлер — это сильно зависит от того, как вы спросили. И ещё сильнее — от того, что вы вообще знаете о предмете.
В Ростелекоме мы уделяем особое внимание развитию экспертизы сотрудников. Это не просто корпоративный слоган — это осознанная стратегия. Мы понимаем, что технологии меняются быстро, но фундаментальные знания остаются ценными десятилетиями. Поэтому в компании работает система внутреннего обучения: курсы по автоматизации тестирования, менторинг от senior-специалистов, разбор реальных кейсов из проектов.
И когда появились AI-ассистенты, возник логичный вопрос: может, теперь курсы не нужны? Зачем учить людей писать тесты, если нейросеть сделает это за них? Некоторые коллеги из индустрии уже начали сокращать обучающие программы, делая ставку на "AI справится".
Мы в Ростелекоме решили не гадать, а проверить эту гипотезу на практике. Провели эксперимент: попросили AI-ассистента написать автотесты для классического PetStore API тремя разными способами. Первый запрос — как написал бы новичок, который только что узнал про AI. Второй — как специалист с базовым пониманием автоматизации. Третий — как инженер после наших внутренних курсов, с глубоким пониманием архитектуры тестовых фреймворков.
Результаты оказались настолько показательными, что мы решили поделиться ими с сообществом.
Читать: https://habr.com/ru/companies/rostelecom/articles/980584/?utm_campaign=980584
#ru
___
Другие наши проекты
Все говорят, что AI пишет код за секунды. Это правда. Но почему-то редко уточняют: какой именно код он пишет. Спойлер — это сильно зависит от того, как вы спросили. И ещё сильнее — от того, что вы вообще знаете о предмете.
В Ростелекоме мы уделяем особое внимание развитию экспертизы сотрудников. Это не просто корпоративный слоган — это осознанная стратегия. Мы понимаем, что технологии меняются быстро, но фундаментальные знания остаются ценными десятилетиями. Поэтому в компании работает система внутреннего обучения: курсы по автоматизации тестирования, менторинг от senior-специалистов, разбор реальных кейсов из проектов.
И когда появились AI-ассистенты, возник логичный вопрос: может, теперь курсы не нужны? Зачем учить людей писать тесты, если нейросеть сделает это за них? Некоторые коллеги из индустрии уже начали сокращать обучающие программы, делая ставку на "AI справится".
Мы в Ростелекоме решили не гадать, а проверить эту гипотезу на практике. Провели эксперимент: попросили AI-ассистента написать автотесты для классического PetStore API тремя разными способами. Первый запрос — как написал бы новичок, который только что узнал про AI. Второй — как специалист с базовым пониманием автоматизации. Третий — как инженер после наших внутренних курсов, с глубоким пониманием архитектуры тестовых фреймворков.
Результаты оказались настолько показательными, что мы решили поделиться ими с сообществом.
Читать: https://habr.com/ru/companies/rostelecom/articles/980584/?utm_campaign=980584
#ru
___
Другие наши проекты
👍1
Качество e‑learning: тесты, которые защищают обучение. В статье объясняется, почему для образовательных платформ важно перестать только искать баги и начать тестировать учебные сценарии, прогресс, логику оценивания, доступы и мониторинг в продакшене, чтобы сохранить доверие пользователей.
Читать подробнее: https://www.softwaretestingmagazine.com/?p=10925
#en
@typical_qa | Другие наши каналы
Читать подробнее: https://www.softwaretestingmagazine.com/?p=10925
#en
@typical_qa | Другие наши каналы
Не знаете, в чём встречать Новый год? Не беда
Мы как раз собрали стек новогодних нарядов, чтобы вы могли сиять ярче, чем любая гирлянда. Скорее заходите в нашу примерочную и выбирайте скин!
Реклама
Мы как раз собрали стек новогодних нарядов, чтобы вы могли сиять ярче, чем любая гирлянда. Скорее заходите в нашу примерочную и выбирайте скин!
Реклама
Ручное управление не делает нас сильнее: как я написал клиент для автоматизации тестирования
Всем привет! Меня зовут Стас, я ведущий инженер отдела сертификационного тестирования компании YADRO. Однажды мне стало лень вручную проставлять статусы тестов
Как мне это удалось, если я не пишу код на Python, и чему я научился в процессе, узнаете под катом.
Читать: https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/977142/?utm_campaign=977142
#ru
___
Другие наши проекты
Всем привет! Меня зовут Стас, я ведущий инженер отдела сертификационного тестирования компании YADRO. Однажды мне стало лень вручную проставлять статусы тестов
PASSED/FAILED в TestY TMS, и я написал свое клиент-серверное приложение ATS Studio. С его помощью я залечил боль ручного управления для нескольких команд YADRO.Как мне это удалось, если я не пишу код на Python, и чему я научился в процессе, узнаете под катом.
Читать: https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/977142/?utm_campaign=977142
#ru
___
Другие наши проекты
Что нового в Low‑Code/No‑Code тестировании 2026
В обзоре: AI/LLM стали стандартом для генерации и самовосстановления тестов, внедрение занимает часы. Сравнение Opkey, Testsigma, Subject7 и Avo — сильные и слабые стороны. Есть ссылка на бесплатный видеотренинг с Larry Goddard.
Читать подробнее: https://testguild.com/low-code-no-code-test-tools/
#en
@typical_qa | Другие наши каналы
В обзоре: AI/LLM стали стандартом для генерации и самовосстановления тестов, внедрение занимает часы. Сравнение Opkey, Testsigma, Subject7 и Avo — сильные и слабые стороны. Есть ссылка на бесплатный видеотренинг с Larry Goddard.
Читать подробнее: https://testguild.com/low-code-no-code-test-tools/
#en
@typical_qa | Другие наши каналы
Тестирование с плагинами из маркетплейса GigaIDE
Продолжаем обзор плагинов с маркетплейса GigaIDE. В прошлый раз мы рассмотрели три ИИ-помощника, расширяющих функциональность GigaCode и упрощающих рефакторинг. Сегодня продолжим эту тему, но уже с точки зрения тестирования. Все описанные ниже плагины совместимы с Community-версией GigaIDE и устанавливаются из маркетплейса по инструкции из предыдущей публикации.
Читать: https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/980436/?utm_campaign=980436
#ru
___
Другие наши проекты
Продолжаем обзор плагинов с маркетплейса GigaIDE. В прошлый раз мы рассмотрели три ИИ-помощника, расширяющих функциональность GigaCode и упрощающих рефакторинг. Сегодня продолжим эту тему, но уже с точки зрения тестирования. Все описанные ниже плагины совместимы с Community-версией GigaIDE и устанавливаются из маркетплейса по инструкции из предыдущей публикации.
Читать: https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/980436/?utm_campaign=980436
#ru
___
Другие наши проекты
Как устроено фаззинг-тестирование на Go, которое знает о ваших багах больше, чем вы сами
Привет, Хабр! Меня зовут Иван, я инженер по информационной безопасности в департаменте разработки общей платформы компании YADRO. Я занимаюсь фаззинг-тестированием уже два года, через мой фаззинг прошло много кода на языках C и Go.
В этой статье будет и теория, и практика. Сначала разберемся, как устроен фаззинг, его алгоритмы и при чем тут ГОСТ. Затем я расскажу, как написать тулу для фаззинг-тестирования проектов на Go. В практической части я подробно опишу процесс разработки и покажу примеры кода, так что используйте статью как инструкцию.
Читать: https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/981544/?utm_campaign=981544
#ru
___
Другие наши проекты
Привет, Хабр! Меня зовут Иван, я инженер по информационной безопасности в департаменте разработки общей платформы компании YADRO. Я занимаюсь фаззинг-тестированием уже два года, через мой фаззинг прошло много кода на языках C и Go.
В этой статье будет и теория, и практика. Сначала разберемся, как устроен фаззинг, его алгоритмы и при чем тут ГОСТ. Затем я расскажу, как написать тулу для фаззинг-тестирования проектов на Go. В практической части я подробно опишу процесс разработки и покажу примеры кода, так что используйте статью как инструкцию.
Читать: https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/981544/?utm_campaign=981544
#ru
___
Другие наши проекты
Гадание на взломах. Предсказательная сила EPSS
В конце года принято подводить итоги и делать предсказания. Давайте совместим оба ритуала и посмотрим, насколько лучше эксперты СайберОК могли бы контролировать поверхность атак, если бы слепо верили в магию EPSS. Спойлер: контролировали бы не очень.
Читать: https://habr.com/ru/articles/981876/?utm_campaign=981876
#ru
___
Другие наши проекты
В конце года принято подводить итоги и делать предсказания. Давайте совместим оба ритуала и посмотрим, насколько лучше эксперты СайберОК могли бы контролировать поверхность атак, если бы слепо верили в магию EPSS. Спойлер: контролировали бы не очень.
Читать: https://habr.com/ru/articles/981876/?utm_campaign=981876
#ru
___
Другие наши проекты
Новые онлайн-курсы для тестировщиков — старт в январе 2026
Портал опубликовал расписание тренингов: REST API, Python, Docker, SQL, JMeter, автоматизация, тест‑менеджмент и другие курсы с началом в январе–феврале 2026. Подробности на портале. Курсы и новогоднее письмо для тестировщиков
На сайте Software-Testing.Ru анонсированы курсы: «Программирование на C# для тестировщиков» старт 13.02.2026, «Selenium IDE 3» и «Программирование на Python для тестировщиков» старт 20.02.2026. Есть также новогоднее поздравление сайта.
Читать подробнее: https://www.software-testing.ru/news/4475-new-year-2026
#ru
@typical_qa | Другие наши каналы
Портал опубликовал расписание тренингов: REST API, Python, Docker, SQL, JMeter, автоматизация, тест‑менеджмент и другие курсы с началом в январе–феврале 2026. Подробности на портале. Курсы и новогоднее письмо для тестировщиков
На сайте Software-Testing.Ru анонсированы курсы: «Программирование на C# для тестировщиков» старт 13.02.2026, «Selenium IDE 3» и «Программирование на Python для тестировщиков» старт 20.02.2026. Есть также новогоднее поздравление сайта.
Читать подробнее: https://www.software-testing.ru/news/4475-new-year-2026
#ru
@typical_qa | Другие наши каналы
Универсальный автогенератор тестов API на базе Schemathesis
Универсальный автогенератор тестов API на базе Schemathesis
В этой статье я расскажу, как мы разработали универсальный автогенератор тестов, который, как нам кажется, подходит для любого сервиса API. Ну и, конечно, расскажу, как он работает и как мы его планируем развивать.
Читать: https://habr.com/ru/articles/982616/?utm_campaign=982616
#ru
___
Другие наши проекты
Универсальный автогенератор тестов API на базе Schemathesis
В этой статье я расскажу, как мы разработали универсальный автогенератор тестов, который, как нам кажется, подходит для любого сервиса API. Ну и, конечно, расскажу, как он работает и как мы его планируем развивать.
Читать: https://habr.com/ru/articles/982616/?utm_campaign=982616
#ru
___
Другие наши проекты
Типичный QA
Photo
Создаем свой проектный фреймворк автотестирования API [Часть 1/3]
Автоматизированное тестирование API часто начинается с простых решений в виде коллекций Postman или скриптов на коленке. Такой подход работает на старте, но быстро исчерпывает себя.
Создание собственного проектного фреймворка является осознанным переходом от хаотичной, фрагментарной автоматизации к устойчивой, гибкой предсказуемой и масштабируемой системе тестирования. Такой фреймворк дает полный контроль над архитектурой, обеспечивает строгую валидацию контрактов API, безопасную работу с базой данных, генерацию осмысленных тестовых данных и простую интеграцию в инфраструктуру разработки.
Статья поделена на три части.
В первой части дается обоснование преимуществ создания полноценного проектного фреймворка по сравнению с использованием готовых универсальных инструментов по типу Postman. Вы узнаете, какие принципы легли в основу архитектуры фреймворка и какой был подобран технологический стек для их реализации на практике.
Статья техническая и адресована инженерам-программистам в тестировании (SDET) и инженерам по автоматизации тестирования, которые перешли от написания обособленных тестов к осознанному проектированию тестового фреймворка или только начинают этот переход.
Читать: https://habr.com/ru/articles/982624/?utm_campaign=982624
#ru
___
Другие наши проекты
Автоматизированное тестирование API часто начинается с простых решений в виде коллекций Postman или скриптов на коленке. Такой подход работает на старте, но быстро исчерпывает себя.
Создание собственного проектного фреймворка является осознанным переходом от хаотичной, фрагментарной автоматизации к устойчивой, гибкой предсказуемой и масштабируемой системе тестирования. Такой фреймворк дает полный контроль над архитектурой, обеспечивает строгую валидацию контрактов API, безопасную работу с базой данных, генерацию осмысленных тестовых данных и простую интеграцию в инфраструктуру разработки.
Статья поделена на три части.
В первой части дается обоснование преимуществ создания полноценного проектного фреймворка по сравнению с использованием готовых универсальных инструментов по типу Postman. Вы узнаете, какие принципы легли в основу архитектуры фреймворка и какой был подобран технологический стек для их реализации на практике.
Статья техническая и адресована инженерам-программистам в тестировании (SDET) и инженерам по автоматизации тестирования, которые перешли от написания обособленных тестов к осознанному проектированию тестового фреймворка или только начинают этот переход.
Читать: https://habr.com/ru/articles/982624/?utm_campaign=982624
#ru
___
Другие наши проекты
❤1
ИИ пересчитал страницы и подсчитал авторские листы
В статье показано, как ChatGPT с OCR извлёк числа со скриншотов (226 стр. → ≈452 000 знаков → ≈11,3 авт. листа) и объяснил перевод страниц в авторские листы. Также в материале — архив публикаций и облако тегов для тестировщиков.
Читать подробнее: http://okiseleva.blogspot.com/2026/01/chatgpt.html
#ru
@typical_qa | Другие наши каналы
В статье показано, как ChatGPT с OCR извлёк числа со скриншотов (226 стр. → ≈452 000 знаков → ≈11,3 авт. листа) и объяснил перевод страниц в авторские листы. Также в материале — архив публикаций и облако тегов для тестировщиков.
Читать подробнее: http://okiseleva.blogspot.com/2026/01/chatgpt.html
#ru
@typical_qa | Другие наши каналы
Итоги 2025: книги, курсы и архив для тестировщиков
В статье Ольги Назиной — родилась дочь, сдана книга по SQL, скоро книга про ChatGPT, запущены и обновлены курсы, есть подробный архив 2017–2026 и подборки практических материалов для начинающих и практиков QA.
Читать подробнее: http://okiseleva.blogspot.com/2026/01/2025.html
#ru
@typical_qa | Другие наши каналы
В статье Ольги Назиной — родилась дочь, сдана книга по SQL, скоро книга про ChatGPT, запущены и обновлены курсы, есть подробный архив 2017–2026 и подборки практических материалов для начинающих и практиков QA.
Читать подробнее: http://okiseleva.blogspot.com/2026/01/2025.html
#ru
@typical_qa | Другие наши каналы
AI-проверка ETL на AWS Glue: ловим дрейф схем и скрытые баги
В статье автор Srikanth Kavuri предлагает практическую рамку с пред- и поствалидацией, хранением схем в DocumentDB и ML-анализом, которая выявляет смещения форматов, проблемы фиксированных записей и скрытые сдвиги в данных.
Читать подробнее: https://www.softwaretestingmagazine.com/?p=10934
#en
@typical_qa | Другие наши каналы
В статье автор Srikanth Kavuri предлагает практическую рамку с пред- и поствалидацией, хранением схем в DocumentDB и ML-анализом, которая выявляет смещения форматов, проблемы фиксированных записей и скрытые сдвиги в данных.
Читать подробнее: https://www.softwaretestingmagazine.com/?p=10934
#en
@typical_qa | Другие наши каналы
Вход в QA: во сколько обойдётся обучение
В статье перечислены типичные расходы: курсы $100–1000, сертификаты $100–500, инструменты от ~$50/мес; есть бесплатные ресурсы. Медианная зарплата в США ~$70k. Совет автора — учиться по вечерам, не бросая текущую работу.
Читать подробнее: https://www.softwaretestingmagazine.com/?p=10940
#en
@typical_qa | Другие наши каналы
В статье перечислены типичные расходы: курсы $100–1000, сертификаты $100–500, инструменты от ~$50/мес; есть бесплатные ресурсы. Медианная зарплата в США ~$70k. Совет автора — учиться по вечерам, не бросая текущую работу.
Читать подробнее: https://www.softwaretestingmagazine.com/?p=10940
#en
@typical_qa | Другие наши каналы
Парадокс 72.8%: что ждёт тестирование в 2026
По опросу TestGuild 72.8% называют AI‑тестирование приоритетом, но сомневаются в его пользе. Ключевые проблемы — дефицит навыков, миграция и неясные требования. Эксперты подчёркивают: человек в цикле остаётся обязательным. Тестирование 2026: агенты, Vibium и конец селекторов
В материале обсуждается MCP/agentic AI, Vibium от создателя Selenium, рост Playwright и то, что лишь 10% готовы к AI‑тестированию. Рекомендация: оставаться фреймворк‑агностичными, развивать аудит AI и вероятностную валидацию.
Читать подробнее: https://testguild.com/automation-testing-trends/
#en
@typical_qa | Другие наши каналы
По опросу TestGuild 72.8% называют AI‑тестирование приоритетом, но сомневаются в его пользе. Ключевые проблемы — дефицит навыков, миграция и неясные требования. Эксперты подчёркивают: человек в цикле остаётся обязательным. Тестирование 2026: агенты, Vibium и конец селекторов
В материале обсуждается MCP/agentic AI, Vibium от создателя Selenium, рост Playwright и то, что лишь 10% готовы к AI‑тестированию. Рекомендация: оставаться фреймворк‑агностичными, развивать аудит AI и вероятностную валидацию.
Читать подробнее: https://testguild.com/automation-testing-trends/
#en
@typical_qa | Другие наши каналы
❤1
Как приоритизировать баги в казино-играх
В материале Software Testing Magazine объясняют, почему структурные фреймворки важнее интуиции: ранжирование по влиянию, риску и срокам помогает защищать честность, выплаты и соответствие регуляциям.
Читать подробнее: https://www.softwaretestingmagazine.com/?p=10945
#en
@typical_qa | Другие наши каналы
В материале Software Testing Magazine объясняют, почему структурные фреймворки важнее интуиции: ранжирование по влиянию, риску и срокам помогает защищать честность, выплаты и соответствие регуляциям.
Читать подробнее: https://www.softwaretestingmagazine.com/?p=10945
#en
@typical_qa | Другие наши каналы
😁1
Типичный QA
Photo
Бесплатная нейросеть-астролог с разбором натальных карт — как и зачем мы его запилили
Астрология и сопутствующие эзотерические практики не имеют научного обоснования. С позиции доказательного подхода это форма шарлатанства, основанная на вере в корреляцию между положением небесных тел и человеческой судьбой. Несмотря на это, рынок подобных услуг существует и оценивается в миллиарды долларов ежегодно. По статистике, каждый третий взрослый человек на планете обращался к астрологии в той или иной форме.
До появления мощных языковых моделей цифровые инструменты в этой области были примитивны — генераторы общих гороскопов, простые расклады карт. Они не могли конкурировать с живыми консультантами по глубине анализа и персонализации. Профессиональные астрологи используют сложные расчеты эфемерид, систем домов, аспектов. Их услуги стоят дорого, так как требуют времени и определенной экспертизы, даже если сама экспертиза построена на непроверяемых предпосылках.
ИИ-ассистенты астрологи, бесплатный разбор нейросетями натальных карт меняют эту экономику. Они способны выполнять точные астрологические расчеты за секунды и генерировать развернутые текстовые трактовки, не уступающие по формальным признакам человеческим. Ключевое отличие — себестоимость такой консультации близка к нулю. Модель не «верит» в астрологию, она лишь обрабатывает данные по заданным алгоритмам и шаблонам, извлеченным из корпуса эзотерической литературы.
В общем, мы по-своему воюем с шарлатанами, обесцениваем их труд. Если сложный расчет натальной карты можно получить бесплатно за несколько кликов, мотивация платить крупные суммы живому астрологу снижается. Это сокращает финансовые потоки в индустрии, оставляя в ней только тех, кто готов платить за ритуал общения с человеком, а не за сам результат вычислений.
Читать: https://habr.com/ru/companies/aipanda/articles/983478/?utm_campaign=983478
#ru
___
Другие наши проекты
Астрология и сопутствующие эзотерические практики не имеют научного обоснования. С позиции доказательного подхода это форма шарлатанства, основанная на вере в корреляцию между положением небесных тел и человеческой судьбой. Несмотря на это, рынок подобных услуг существует и оценивается в миллиарды долларов ежегодно. По статистике, каждый третий взрослый человек на планете обращался к астрологии в той или иной форме.
До появления мощных языковых моделей цифровые инструменты в этой области были примитивны — генераторы общих гороскопов, простые расклады карт. Они не могли конкурировать с живыми консультантами по глубине анализа и персонализации. Профессиональные астрологи используют сложные расчеты эфемерид, систем домов, аспектов. Их услуги стоят дорого, так как требуют времени и определенной экспертизы, даже если сама экспертиза построена на непроверяемых предпосылках.
ИИ-ассистенты астрологи, бесплатный разбор нейросетями натальных карт меняют эту экономику. Они способны выполнять точные астрологические расчеты за секунды и генерировать развернутые текстовые трактовки, не уступающие по формальным признакам человеческим. Ключевое отличие — себестоимость такой консультации близка к нулю. Модель не «верит» в астрологию, она лишь обрабатывает данные по заданным алгоритмам и шаблонам, извлеченным из корпуса эзотерической литературы.
В общем, мы по-своему воюем с шарлатанами, обесцениваем их труд. Если сложный расчет натальной карты можно получить бесплатно за несколько кликов, мотивация платить крупные суммы живому астрологу снижается. Это сокращает финансовые потоки в индустрии, оставляя в ней только тех, кто готов платить за ритуал общения с человеком, а не за сам результат вычислений.
Читать: https://habr.com/ru/companies/aipanda/articles/983478/?utm_campaign=983478
#ru
___
Другие наши проекты
👎1