en
Feedback
Серьезный тестировщик 🐞

Серьезный тестировщик 🐞

Open in Telegram

Для тестировщиков и QA. Мы в max.ru/serious_tester @qa_ru - русскоговорящее сообщество @qa_automation - для автоматизаторов @qa_jobs - вакансии и поиск работы @qa_bad_company - про компании @qa_fin - про деньги Сотрудничество: @srtest № 4776953136

Show more

📈 Analytical overview of Telegram channel Серьезный тестировщик 🐞

Channel Серьезный тестировщик 🐞 (@serious_tester) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 30 052 subscribers, ranking 4 340 in the Technologies & Applications category and 21 327 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 30 052 subscribers.

According to the latest data from 01 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -194 over the last 30 days and by -9 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 23.38%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 7.13% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 7 027 views. Within the first day, a publication typically gains 2 144 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 0.
  • Thematic interests: Content is focused on key topics such as api, docker, автотестов, автотесты, тестировщик.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Для тестировщиков и QA. Мы в max.ru/serious_tester @qa_ru - русскоговорящее сообщество @qa_automation - для автоматизаторов @qa_jobs - вакансии и поиск работы @qa_bad_company - про компании @qa_fin - про деньги Сотрудничество: @srtest № 477695313...”

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 02 October, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.

30 052
Subscribers
-924 hours
-397 days
-19430 days
Posts Archive
Mentorpiece Vacy Index: Сравниваем динамику вакансий классических QA и AI QA в РФ и США за 6 месяцев Читать...

Уже используете ИИ в проектах? Уверены, что делаете это эффективно и безопасно? Разберемся 8 октября на бесплатной конференци
Уже используете ИИ в проектах? Уверены, что делаете это эффективно и безопасно? Разберемся 8 октября на бесплатной конференции Selectel ТехноДень про ИТ-тренды, инфраструктуру, ИИ, данные и информационную безопасность. Присоединяйтесь, чтобы: 🔺Узнать о реальном опыте внедрения ИИ в технологических компаниях. 🔺Обсудить изменение подходов к информационной безопасности в бизнесе в 2027. 🔺Наметить план по созданию отказоустойчивой инфраструктуры. Вас ждут 20 экспертных докладов, 20 интерактивных стендов, живое общение и запись подкаста Вселенная Плюс на главной сцене конференции. Место встречи — Москва, Кластер «Ломоносов». Участие в конференции бесплатное, нужно зарегистрироваться →. Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFGtegUH

Инженерный штраф: как рынок выталкивает сильных специалистов из профессии Читать...
Инженерный штраф: как рынок выталкивает сильных специалистов из профессии Читать...

Девиантные советы джуну в 2к26 Читать...

🌐 Приёмка ИИ-фич: как тестировать то, что каждый раз отвечает по-разному Приглашаем на открытый урок. 🗓 29 сентября в 20:00
🌐 Приёмка ИИ-фич: как тестировать то, что каждый раз отвечает по-разному Приглашаем на открытый урок. 🗓 29 сентября в 20:00 МСК 🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «ИИ в тестировании: ускорение процессов и проверка ИИ-функций». Программа вебинара ✔️Почему обычный тест-кейс ломается на недетерминизме ✔️Критерии приёмки: от точного ответа к проверяемым свойствам ✔️Мониторинг деградации: golden dataset и LLM-as-Judge После урока сможете: - Формулировать критерии приёмки для ответа ИИ-фичи - Собирать golden dataset и гонять на нём регрессию - Отличать галлюцинацию от допустимого разброса ответов Кому будет интересно: - QA-инженерам, в чей продукт уже приехала ИИ-фича - Тест-лидам, которым нужно защитить критерии качества перед бизнесом - Аналитикам и разработчикам, отвечающим за приёмку ИИ-функциональности 🔗 Ссылка на регистрацию: clck.ru/3VzUDt Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Где в IT зарплаты растут быстрее всего в 2026 году Читать...
Где в IT зарплаты растут быстрее всего в 2026 году Читать...

Найм умирает. Может, теперь делать свой продукт не такая уж плохая идея? Читать...
Найм умирает. Может, теперь делать свой продукт не такая уж плохая идея? Читать...

Я попал к психиатру из‑за кодинга с AI Читать...

Рынок IT-вакансий сломался и ничего не понятно? А ведь за изучение таких процессов в 2010 году дали Нобелевскую премию Читать
Рынок IT-вакансий сломался и ничего не понятно? А ведь за изучение таких процессов в 2010 году дали Нобелевскую премию Читать...

Шпаргалка «Основы тестирования ПО». Часть 1 Читать...
Шпаргалка «Основы тестирования ПО». Часть 1 Читать...

Как проверить компанию до собеседования: мой чек-лист из 7 шагов Читать...
Как проверить компанию до собеседования: мой чек-лист из 7 шагов Читать...

⌨ Команда тестирования тратит слишком много времени на создание автотестов, а автоматизация не успевает за разработкой? На ве
⌨ Команда тестирования тратит слишком много времени на создание автотестов, а автоматизация не успевает за разработкой? На вебинаре покажем, как с помощью ИИ пройти путь от тест-кейса до готового автотеста за 10 минут и разберём, какие этапы тестирования можно ускорить в разы. ⌨ На практикуме разберём: — как быстро превратить тест-кейс в готовый автотест; — как меняется работа инженера по тестированию; — как ИИ стабилизирует сценарии на основе данных прошлых запусков; — как оптимизировать работу команды без увеличения нагрузки. Спикеры — Иван Степнов, руководитель продукта в Test AI и Павел Никулин (BDM). Более 10 лет в IT, работали над внедрениями для IKEA, GAP, Tesla, Agilent, Joom. 📅 Дата: 10.09 ⏰ 16:00 (мск) 💻 Онлайн ⏱️ Длительность: 45мин Для руководителей QA и специалистов по тестированию: покажем на практике, как оптимизировать время команды, быстрее создавать автотесты и ускорить весь процесс тестирования. 👉 Зарегистрироваться: clck.ru/3VdSGA Реклама. ООО «СмартДев». ИНН: 9727099535. erid: 2VtzqvEBijV

Стоит ли опытному ИТ‑специалисту преподавать в вузе? Мой опыт, финансовая сторона и инструкция Читать...
Стоит ли опытному ИТ‑специалисту преподавать в вузе? Мой опыт, финансовая сторона и инструкция Читать...

Почему оркестр не играет без дирижёра, а команда — без QA и менеджера Читать...
Почему оркестр не играет без дирижёра, а команда — без QA и менеджера Читать...

ИИ-агент вместо тестировщика: 20 копеек за диалог и причина, почему вас не заменит llm Читать...

Приглашаем на BugsBusters — бесплатный митап ЮMoney для QA-специалистов 🔥 ✅27 августа, четверг, 19:00 (мск) — приходите на ж
Приглашаем на BugsBusters — бесплатный митап ЮMoney для QA-специалистов 🔥 ✅27 августа, четверг, 19:00 (мск) — приходите на живой митап в Санкт-Петербурге или подключайтесь онлайн.  В этот раз спикеры расскажут: 🟣Хорошо ли сидит упряжка на вашем агенте? Что такое LLM-harness и как его собрать. Разберём, для чего нужна обвязка LLM-агента и какие задачи она решает. Посмотрим, из каких компонентов состоит harness, как написать собственную обвязку и проверить, что она работает. 🟣Взболтать, но не смешивать: коктейль для разбора падений автотестов с ИИ. Поделимся подручными средствами и опытом организации помощника для разбора упавших автотестов. 🟣Не доверяй, а тестируй: проверяем, подходит ли LLM для вашей задачи. Как понять, какая модель лучше справится с вашей задачей? Расскажем на примере нашего инструмента для оценки моделей с помощью LLM-судьи. Зарегистрируйтесь, чтобы принять участие. Все подробности — на сайте митапа Bugs Busters 👈

Вас не уволили. Почему после сокращений уходят те, кого компания хотела сохранить Читать...

Дефект как источник информации о продуктовом риске Читать...

ИИ пишет тест-кейсы и автотесты за тебя: как их генерировать и не получить ложное покрытие Читать...

Генерация тестовых данных с ИИ: руководство для ручного тестировщика Читать...