Библиотека тестировщика | QA, тестирование, quality assurance, manual testing, autotesting, ручное тестирование, автотесты

✅ Правильный ответ: запрос упадёт с ошибкой GROUP BY группирует строки, но не определяет, какое значение брать для остальных колонок. 🈂️ Пример: SELECT user_id, status FROM orders GROUP BY user_id; если у пользователя несколько status — СУБД не понимает, какой именно вернуть 💡 Поэтому правило: — либо колонка в GROUP BY — либо обёрнута в агрегат (MAX, MIN, COUNT и т.д.) 📌 Что происходит в разных СУБД: — PostgreSQL / Oracle → сразу ошибка — MySQL (без strict mode) → запрос выполнится Но вернётся случайное значение из группы. 👍 — знал/а 🔥 — стало понятнее 📍 Навигация: [Вакансии] 🐸 Библиотека тестировщика #cтендап_qa

🤔 Разрабатываете ИИ-агентов, но всё ещё не уверены в их стабильности и прогнозируемости? Мы поговорили с десятками разработчиков ИИ-агентов и сделали отдельный курс по AgentOps. 🧠 На нём вы узнаете: – как оптимизировать траты на токены; – как на практике оценить качество работы агента; – как «докручивать» RAG-системы без потери качества; – как обеспечить устойчивость агента к сбоям внешних сервисов без падения всей системы и про многое-многое другое. 📅 Старт: 19 мая. 👥 Спикеры — практики с опытом в AI и Data Science в крупных IT-компаниях, таких как Яндекс, Huawei, МТС и др. Длительность: 6-12 недель в зависимости от тарифа. 🔗 Программа курса и другие подробности

🔥 Где начинающему QA взять реальную практику Частая ситуация: прошли курсы, посмотрели видео, теорию понимаете, но на практике — непонятно, с чего начать. Именно из-за этого на собеседованиях возникает ступор. 📌 Ниже — бесплатные тренажёры, которые закрывают базовые навыки: ➖ Тестовый интернет-магазин Максимально приближено к реальному проекту: заходите и просто ищете баги. ➖ DevTools — must-have для собесов Прокачаете: — Network (запросы) — Elements (DOM) — cookies / кэш Это один из самых частых практических блоков на интервью 💡 ➖ JSON тренажёр — разбор структуры JSON — JSONPath — работа с API ➖ JWT тренажёр — как работает авторизация — access / refresh токены ➖ Упражнения по SQL Учитесь: — делать выборки — проверять данные — понимать, что происходит в БД 📍 Навигация: [Вакансии] 🐸 Библиотека тестировщика #карьерный_трек

🐸 Библиотека тестировщика #прод_в_пятницу

🐸 Библиотека тестировщика #прод_в_пятницу

💡 Тестирование не начинается с запуска тестов Большая часть проблем появляется раньше — на уровне требований и логики. Если подключаться поздно:

— дефекты находят уже в готовом коде — сложнее понять причину — фиксы ломают другие части системы

🔜 В карточках разобрали: статика vs динамика, уровни тестирования и что реально влияет на качество. 🔗 Ссылка на статью 📍 Навигация: [Вакансии] 🐸 Библиотека тестировщика #теория_на_пальцах

🔥 Вопрос с собеседования на Middle Что произойдёт, если приложение в Docker пишет данные в файловую систему контейнера без использования volume? 👇 Правильный ответ (нажми, чтобы прочитать): Данные не гарантированы — они исчезнут при пересоздании контейнера. 🔴 Почему это критично: — контейнеры эфемерны → удаление/пересоздание = потеря данных — данные живут внутри слоя контейнера, а не отдельно — при деплое (redeploy) состояние обнуляется — масштабирование (несколько контейнеров) ломает консистентность 🔴 Где чаще всего стреляют: — базы данных внутри контейнера — загруженные файлы пользователей — кэш/временные файлы, которые внезапно нужны 👍 — знал/а 🔥 — стало понятнее 💼 Щелкаешь такие задачи как орешки? Найди проект с достойной зарплатой тут 🐸 Библиотека тестировщика #карьерный_трек #middle

💡 Chrome DevTools умеет точечно тормозить сеть Раньше замедление применялось ко всей странице сразу, теперь можно ограничить скорость только для конкретных запросов. Что это дает на практике:

— проверка поведения при медленных API — тест загрузки тяжёлых ресурсов (картинки, скрипты) — анализ edge-кейсов без влияния на всю страницу

🔜 Удобно ловить ситуации, где ломается не всё приложение, а отдельные части. Например: медленный API → UI зависает или показывает некорректные данные 📍 Навигация: [Вакансии] 🐸 Библиотека тестировщика #тест_драйв

🤔 Что такое матрица трассируемости Вы протестировали фичу, тесты есть, но вопрос остаётся: всё ли покрыто? RTM (Requirements Traceability Matrix) связывает: требование, тест, баг и даёт полную картину покрытия. 📌 Пример:

Есть требование: пользователь может войти по email и паролю ✅ RTM показывает: — какие тесты это проверяют — есть ли пробелы — какие баги уже найдены ❗️ Если тестов нет — требование не покрыто.

🔴 Почему это важно: — сразу видно, что пропустили — проще понять, зачем нужен каждый тест — при изменениях понятно, что проверять ⚡️ Если коротко: RTM = ответ на 3 вопроса:

— что проверили — что забыли — почему это тестируем

🔗 Читать подробнее 📍 Навигация: [Вакансии] 🐸 Библиотека тестировщика #теория_на_пальцах

🚨 Когда один чат превращается в десятки Разобрали баг в Le Chat by Mistral AI — и он бьёт в самую основу продукта:

Пишешь сообщение → отвечаешь → продолжаешь диалог ➡️ и каждое сообщение сохраняется как отдельный чат

Что происходит: 🔵 Cистема не сохраняет контекст диалога. Вместо одной сессии создаётся новая на каждый запрос. Почему это критично: — ломается логика чата (нет связности) — история становится бесполезной — пользователь теряет контекст — AI не может нормально продолжать диалог ⚠️ Ошибка в управлении состоянием (chat/session), нет проверки, что сообщение относится к текущему диалогу. 👍 — заметили бы 🔥 — полезный кейс 🔗 Источник 📍 Навигация: [Вакансии] 🐸 Библиотека тестировщика #разбор_полетов

❓ Spiral — почему сначала думают о рисках Перед тем как писать код команда задаёт вопрос: что может пойти не так и только потом начинает разработку. В чём суть: 🔜 Разработка идет циклами, но каждый цикл начинается с анализа рисков. Не просто «сделать фичу», а сначала понять, где она сломается. 📌 Пример:

делают оплату сразу разбирают риски: — что если платёж прервётся — что если запрос повторится — что если внешний сервис не ответит дальше: — делают прототип — проверяют критичные сценарии — добавляют защиту (идемпотентность, ретраи, ошибки) Только после этого идут в полноценную разработку ❗️

🔴 Если так не делать: — критичные сценарии остаются непроверенными — баги всплывают в самых чувствительных местах — исправления становятся дорогими 👍 — знал/а 🔥 — стало понятнее 📍 Навигация: [Вакансии] 🐸 Библиотека тестировщика #теория_на_пальцах

🔥 Топ-вакансий недели для тестировщиков Senior AQA Engineer (AI-агенты, Python) — от 250 000 ₽, удаленно QA Engineer (Manual) — 80 000 - 100 000 ₽, офис (Краснодар) Fullstack QA Engineer (TypeScript) — от 230 000 ₽, гибрид (Санкт-Петербург) ➡️ Больше офферов в канале: @testerrjob 🐸 Библиотека тестировщика

🔍 E2E-тесты, которым можно доверять В статье разбирают Playwright — фреймворк, который решает главную проблему E2E: нестабильность тестов из-за таймингов и состояния. ➡️ Что внутри:

— автоматические ожидания вместо ручных wait — изоляция тестов — локаторы, устойчивые к изменениям UI — параллельный запуск без боли — удобный дебаг (trace, скриншоты, видео)

🔗 Читать подробнее 📍 Навигация: [Вакансии] 🐸 Библиотека тестировщика #тест_драйв

💳 Процесс тестирования — шпаргалка QA Тестирование — это система действий, которая идёт вместе с разработкой. Сохраняйте, чтобы не путаться ✔️ 1️⃣ Планирование

что тестируем и зачем

🔜 определяются: — стратегия — риски — приоритеты — критерии входа/выхода 2️⃣ Мониторинг и контроль

что происходит прямо сейчас

🔜 отслеживаем: — прогресс — покрытие критичных сценариев — отклонения от плана 3️⃣ Анализ

что вообще нужно проверять

🔜 разбираем требования и задаём вопросы: — а если ошибка? — а если сервис недоступен? — а если пользователь делает не так? 4️⃣ Тест-дизайн

как именно будем проверять

🔜 превращаем идеи в сценарии: — граничные значения — классы эквивалентности — комбинации условий 5️⃣ Реализация тестов

чем будем проверять

🔜 готовим: — тест-кейсы — тестовые данные — автотесты 6️⃣ Выполнение

что реально происходит при проверке

🔜 запускаем тесты и сравниваем результат — фиксируем баги — проверяем ожидания 7️⃣ Завершение

что мы поняли

🔜 анализируем: — что нашли — что пропустили — где были узкие места 👍 — сохранил/а 📍 Навигация: [Вакансии] 🐸 Библиотека тестировщика #артефакт

❓ Iterative — почему баги не копятся месяцами Функциональность разрабатывают поэтапно, и QA проверяет каждую часть сразу после реализации, поэтому проблемы выявляются по ходу разработки, а не на финальном этапе. 📌 Пример:

делают интернет-магазин 6️⃣ итерация — каталог товаров QA замечает: фильтр по цене выдаёт неверные значения 🔜 исправляют до перехода дальше 2️⃣ итерация — корзина QA находит: товар можно добавить с отрицательным количеством 🔜 фикс до следующего шага 3️⃣ итерация — оплата логика уже строится на исправленных данных 🔜 старые баги не тянут за собой новые

❗️ Если так не делать: — проблемы обнаруживаются слишком поздно — становится сложнее определить источник ошибки — исправления затрагивают уже готовые части системы — время на стабилизацию перед релизом существенно увеличивается 🔗 в итоге команда тратит больше времени на разбор последствий, чем на развитие продукта 🔗 📍 Навигация: [Вакансии] 🐸 Библиотека тестировщика #теория_на_пальцах