📚 ProTestingInfo 🔷 Канал по тестированию 📚
📌Информация для начинающих и для коллег в области QA, для личного закрепления знаний. 📌Теория, тесты, практика Ментор-Консультация - 6 тр/час Курс https://taplink.cc/protestinginfo https://protestinginfo.ru Вопросы @nadin_qa ИП РКН: https://clck.ru/3FWD9v
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel 📚 ProTestingInfo 🔷 Канал по тестированию 📚
Channel 📚 ProTestingInfo 🔷 Канал по тестированию 📚 (@protestinginfo) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 14 849 subscribers, ranking 8 318 in the Technologies & Applications category and 43 206 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 14 849 subscribers.
According to the latest data from 07 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -34 over the last 30 days and by 18 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.52%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.11% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 116 views. Within the first day, a publication typically gains 610 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 47.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as api, собеседование, sql, graphql, postman.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“📌Информация для начинающих и для коллег в области QA, для личного закрепления знаний.
📌Теория, тесты, практика
Ментор-Консультация - 6 тр/час
Курс https://taplink.cc/protestinginfo
https://protestinginfo.ru
Вопросы @nadin_qa
ИП
РКН: https://clck.ru...”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 08 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.
Data loading in progress...
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 08 October | +1 | |||
| 07 October | +25 | |||
| 06 October | +1 | |||
| 05 October | +1 | |||
| 04 October | +4 | |||
| 03 October | +1 | |||
| 02 October | +4 | |||
| 01 October | 0 |
| 2 | Manual QA меняется. Что учить прямо сейчас? 👇для начинающих 🫶🏼💙
Как обычно от Manual QA ждут не только умения находить баги, но и понимания того, как работает система целиком.
Важно постепенно расширять технический стек.
1️⃣ API и сети
• HTTP и REST: методы, статус-коды, заголовки, параметры.
• Postman: коллекции, переменные, авторизация, тесты.
• DevTools: Network и Console.
• Понимание взаимодействия фронтенда, бэкенда и внешних сервисов.
👉 Практика: возьмите учебный API и соберите коллекцию в Postman с позитивными, негативными и граничными сценариями.
2️⃣ SQL и данные
Минимальный набор:
• SELECT, WHERE, ORDER BY;
• JOIN;
• GROUP BY и агрегатные функции;
• подзапросы и CTE.
👉 Не учите SQL только по теории. Проверяйте данные после реального сценария: регистрация, заказ, платеж или добавление товара в корзину.
3️⃣ Мост к разработке
Полезно освоить:
• основы Python или JavaScript;
• чтение простого кода;
• Git;
• логи;
• основы CI/CD;
• моки и стабы.
Не обязательно писать сложные программы. Важно понимать, что происходит «под капотом», и уметь самостоятельно разобраться с проблемой.
4️⃣ AI-грамотность
AI уже становится рабочим инструментом QA.
Стоит научиться:
• правильно формулировать задачи для AI;
• использовать его для тест-кейсов, тестовых данных и анализа;
• понимать, что такое AI-агенты и MCP;
• проверять результаты AI, а не принимать их на веру.
🎯 Главный навык QA в эпоху AI верификация.
AI может за секунды написать тест-кейс или SQL-запрос. Но может пропустить граничный сценарий, ошибиться в логике или предложить небезопасное решение.
Поэтому важно уметь задавать вопросы:
Что здесь может пойти не так? Что не учтено? Какие данные проверить? Где границы решения?
С чего начать?
Если вы Manual QA, я бы двигалась так:
API → SQL → DevTools → логи → Git → основы кода → AI-инструменты.
Не пытайтесь изучить всё сразу. Выберите один навык и закрепите его на практике.
📌 Сохрани пост как чек-лист развития Manual QA. подписывайся на @protestinginfo | 932 |
| 3 | 🔸🔸🔸 Всем привет! промокоды на октябрь для закрепления знаний.
Промокод SKILL900 - 900 ₽
Действует до 31 октября 2026 г.
💙Практический курс по gRPC API для тестировщиков - https://stepik.org/a/254052?promo=76489123b34ec96d
💙Практический курс по GraphQL API для тестировщиков
https://stepik.org/a/252924?promo=5c86917bdac7641f
💙Тесты по тестированию ПО для подготовки к собеседованиям
https://stepik.org/a/276076?promo=baaaaf96a70cf20e
Промокод PROMO1800 - 1800 ₽
Действует до 31 октября 2026 г.
💙Тестирование API: GraphQL и gRPC для QA
https://stepik.org/a/276996?promo=42eb98b06ad8548e
Готовимся вместе к собеседованию💙
Вебинары планирую переносить , и курс по Кафке доделываю.
Наконец-то я на 2 недели в отпуск 🙏💙 | 1 038 |
| 4 | Дальше будут еще подробнее посты с подключением.
Ответ от ИИ после того как подключила MCP:
Postman MCP Server успешно подключён в ваших настройках MCP.
Детали подключения:
Имя сервера: postman
Команда запуска: npx -y @postman/mcp-server
Тип: STDIO
Сервер появится в списке в открытой вкладке MCP Servers. После первого запуска npx автоматически скачает пакет и поднимет сервер.
Что теперь доступно:
Прямой доступ агента к вашим коллекциям, запросам, окружениям
Запуск коллекций и папок через агент
Массовые операции: обновление описаний, добавление тестов, реорганизация запросов
Работа с историей запусков
Можем сразу переходить к Блоку 1 из постановки — навести порядок в коллекции API task.
🔹 Что такое MCP?
Model Context Protocol — это протокол, который связывает ИИ-агента с внешними инструментами.
Упрощённо:
ИИ → MCP → Postman
Агент получает доступ к нужным инструментам Postman и может выполнять действия через них.
🔹 Вариант 1 — подключение прямо в Postman
В интерфейсе Postman можно создать MCP-подключение и выбрать способ транспорта: Local (STDIO) или Remote (SSE/HTTP).
После подключения Postman показывает доступные инструменты MCP.
🔹 Вариант 2 — ИИ управляет Postman
Можно подключить Postman MCP Server к Claude, Cursor и другим MCP-клиентам.
Для локального варианта используется npx, а доступ к Postman API передаётся через POSTMAN_API_KEY.
npm (Node Package Manager) — это стандартный менеджер пакетов для платформы Node.js, который устанавливает, обновляет и удаляет библиотеки, а npx (Node Package Execute) — это утилита для запуска пакетов без их постоянной установки в систему или проект
Postman официально поддерживает конфигурации Minimal, Code, Full и Learn. (Postman Docs)
Postman есть несколько наборов инструментов: Minimal, Code, Full и Learn.
Идея простая: подключать агенту только те инструменты, которые действительно нужны для конкретной задачи. Это помогает не перегружать контекст лишними инструментами.
Сохрани пост, чтобы вернуться к настройке позже, и подписывайся на @protestinginfo здесь простыми словами разбираются API, backend, Postman и AI-инструменты для QA.
Дальше будет про скиллы, практика и дойдём до вебинара | 1 426 |
| 5 | Присоединяйся к нельзяграму
Постепенно буду раскрывать эту тему пока на таких картинках, раскрывая тему глубже:
Представь: AI умеет анализировать требования, находить проблемы и генерировать идеи для тестов.
Но сам по себе он не получает доступ к Jira, GitHub, браузеру или базе данных.
И здесь появляется MCP — Model Context Protocol.
MCP — открытый стандарт, который задаёт единый способ взаимодействия AI-приложения с внешними системами.
MCP-сервер может предоставлять AI:
🔹 Tools — инструменты и действия
🔹 Resources — данные и контекст
🔹 Prompts — готовые шаблоны инструкций
А что это даёт QA?
🐞 Jira → прочитать задачу или создать баг
📚 Confluence → получить требования
🌐 Browser → открыть сайт и выполнить сценарий
💻 GitHub → посмотреть код или изменения
🗄 БД → получить данные для проверки
И тогда получается уже не просто:
«AI, подскажи, как протестировать эту фичу»
А, например:
«Проанализируй задачу → проверь данные → выполни сценарий → зафиксируй результат».
Но есть важный нюанс 👇
MCP НЕ превращает AI автоматически в автономного QA-инженера.
Он предоставляет стандартизированный способ взаимодействия с инструментами и данными.
Что именно AI сможет сделать, зависит от подключённых MCP-серверов, доступных инструментов и настроек доступа.
Главная мысль:
MCP не заменяет знания QA.
Он помогает AI перейти от простого разговора к взаимодействию с рабочими системами.
А значит, у QA появляется ещё один инструмент для автоматизации рутины и работы с информацией.
Сохрани пост, если хочешь разобраться, как MCP можно применять именно в тестировании.
Подписывайся на @protestinginfo здесь разбираю сложные AI- и QA-технологии простыми словами.
Ставь 🔥, если уже завтра продолжить❤️ | 1 226 |
| 6 | Ссылка на все расширения - сохранить и использовать в работе | 1 085 |
| 7 | 🚀 Открытый бесплатный курс для тестировщиков «Что под капотом у ИИ»
29 сентября в 21:00 мск стартует бесплатный курс «Что под капотом у ИИ» в @qa_road_channel
🧑🏫 Ведущие:
Дима Алексеев, Senior QA-аналитик @qa_road_channel
Александр Бугров, Senior QA Engineer, магистр компьютерной лингвистики LMU München, автор канала «Тестирование из первых рук» @qa_iz_pervyx_ruk
📌 Курс состоит из 6 блоков
1. История и термины
AI, ML, DL, LLM, предпосылки прорыва, пионеры отрасли
2. Как работает LLM
Токенизация, эмбеддинги, attention, вероятность и сэмплинг, reasoning-модели
3. LLM в использовании
Промптинг, prompt injection, галлюцинации, RAG, fine-tuning
4. Что такое AI-агент
Отличие от чата с LLM, типы агентов, цикл работы агента, инструменты и память
5. Практическое применение
Паттерны внедрения агентов, vibe coding, здоровье кодовой базы, данные из исследований
6. Итоговый разбор
Как всё пройденное работает вместе
🧑💻 Для всех, кто хочет разобраться, что происходит под капотом у современного ИИ
💎 Результат: понимание архитектуры LLM и агентов, а не просто "ИИ работает как-то там"
💡 Формат: живые созвоны с вопросами в прямом эфире. Запись будет. Бесплатно!
👉 Приходить будет на канале @qa_road_channel
🚀Старт 29 сентября в 21:00 мск, не пропусти! | 1 158 |
| 8 | No text... | 1 100 |
| 9 | КУДА РАЗВИВАТЬСЯ QA? 👇
У QA нет одной карьерной лестницы. Можно развиваться вглубь профессии, уходить в управление, разработку, инфраструктуру или AI.
Вот основные направления 👇
🔹 AUTOMATION QA
Python / Java / JS, Playwright, Selenium, API-автоматизация, Git, CI/CD.
→ SDET / Automation Engineer
🔹 PERFORMANCE QA
JMeter, k6, нагрузочные сценарии, Response Time, Throughput, анализ узких мест.
→ Performance Engineer
🔹 SECURITY QA 🔐
OWASP Top 10, Burp Suite, ZAP, уязвимости и безопасность приложений.
→ Security Engineer / AppSec
🔹 DEVELOPMENT 👨💻
Программирование, алгоритмы, архитектура, Git, code review.
QA-бэкграунд можно использовать как основу для перехода в разработку.
🔹 DEVOPS / SUPPORT ☁️
Docker, Kubernetes, CI/CD, облака, мониторинг, логи, инциденты и стабильность production-систем.
🔹 QA ANALYTICS 📊
SQL, Python, метрики качества, анализ дефектов, дашборды и data-driven решения.
🔹 TEST ARCHITECT 🏗️
Тестовая стратегия, архитектура автоматизации, выбор инструментов, стандартизация процессов и техническое лидерство.
🔹 MANAGEMENT / DELIVERY
Команда, процессы, найм, планирование, риски и релизы.
→ QA Lead → QA Manager → Head of QA
Также возможен переход в Delivery.
🔹 AI TESTING 🤖
LLM — Large Language Model
RAG — Retrieval-Augmented Generation
MCP — Model Context Protocol
SDD — Spec-Driven Development
Здесь QA проверяет не только UI и API, но и ответы моделей, контекст, hallucinations, работу AI с инструментами и внешними данными.
И главное: не нужно учить всё сразу.
Можно начать с базы → API + SQL → Automation → выбрать направление, которое действительно интересно.
AI, DevOps, аналитика, архитектура, разработка или управление вариантов намного больше, чем кажется.
💾 Сохрани карту и напиши в комментариях: куда сейчас хочешь расти?
Делись с коллегами и подписывайся на @protestinginfo | 1 185 |
| 10 | DoQA 4.3 (Titanium) — самый крупный релиз для автоматизированного тестирования
Что внутри:
☑️ Раздел «Автотесты». Единый каталог всех автотестов пространства с деревом структуры и фильтрами по ветке, тегам, источнику и карантину. У каждого теста — понятное состояние: здоровый, нестабильный, сломанный, в карантине.
☑️ Запуск в CI/CD. Подключение к GitLab, Jenkins и TeamCity. Один прогон может держать сразу несколько пайплайнов — разнородный набор автотестов разбивается на группы и закрывается, когда завершился последний из них.
☑️ Quality Gate. Задаёте критерии, при которых прогон считается пройденным: доля успешных тестов, предельное число падений, обязательные окружения. Никакого «позеленения» прогона за счёт повторов — а команда doqactl gate возвращает вердикт прямо в пайплайн.
☑️ Карантин нестабильных тестов. DoQA сама находит флак по истории прогонов — разный исход на одном коммите, «прошёл со второй попытки». Нестабильный тест уходит в карантин: продолжает выполняться, но больше не роняет пайплайн. Как только тест успокоился — карантин снимается автоматически.
☑️ Кластеры ошибок. Падения с одинаковой причиной группируются в один кластер по сигнатуре ошибки. Кластер можно отметить известной проблемой — она перестаёт шуметь в отчётах и открывается заново только при реальном регрессе.
☑️ Дашборд «Автотесты». Доля автоматизации, здоровье парка тестов, топ падающих тестов, экономия времени CI — всё в одной вкладке аналитики.
☑️ Адаптеры и IDE. JUnit 5, JUnit 4, TestNG, PyTest отправляют результаты в DoQA без файлового отчёта. Плагины для IntelliJ IDEA и VS Code показывают привязку теста к кейсу прямо в редакторе.
Не забыли и про ручное тестирование: глобальный поиск по всей документации, автораспределение исполнителей, прогноз времени прохождения прогона, выгрузка отчётов в Excel и CSV.
⚙️Почему Titanium
Титан — металл, на котором строят то, что должно выдержать нагрузку: авиацию, морские конструкции, импланты. Его используют там, где на первом месте стоит прочность под давлением.
Три CI-системы, каталог автотестов, Quality Gate, карантин и кластеризация — это именно та несущая конструкция, на которой держится вся работа с автотестами в DoQA.
Читать статью целиком ➡️ https://clck.ru/3Vwv8u
⚙️ Присоединиться к DoQA и получить 14 дней бесплатного пользования можно здесь.
Для связи с нами:
📧 Почта - support@doqa.app
🥸 Telegram
🤩 Мы в MAX | 1 276 |
| 11 | Всем привет, на курсе по тестированию бэкенда возникла идея делиться знаниями про AI и MCP
старт 5-го ноября. но можно присоединиться по скидке 25% с октября - подробности по ссылке https://protestinginfo.ru/practice_api_sql , а в целом постараюсь провести интенсив или вебинар заранее
MCP (Model Context Protocol) — открытый протокол, который позволяет AI-приложениям взаимодействовать с внешними системами и инструментами.
Упрощённо это можно представить так:
AI-модель → MCP → внешний инструмент
MCP-сервер предоставляет AI определённые возможности внешней системы. Это могут быть инструменты для чтения информации, создания или изменения объектов и выполнения определённых действий.
Что можно делать через Postman MCP
По официальной документации Postman MCP Server поддерживает различные сценарии работы с ресурсами Postman.
Например, AI-агент может помогать:
создавать и изменять коллекции;
обновлять документацию запросов;
работать с окружениями;
выполнять операции с workspace;
синхронизировать код и коллекции;
создавать спецификации;
работать с другими API-ресурсами Postman.
В зависимости от конфигурации MCP доступны разные наборы инструментов.
Postman предлагает несколько конфигураций:
Minimal — базовый набор;
Code — инструменты, связанные с генерацией клиентского кода;
Full — полный набор инструментов;
Learn — поиск по документации Postman.
При этом сама документация Postman прямо отмечает, что загрузка меньшего количества инструментов снижает расход токенов и помогает агенту выбирать нужный инструмент.
Локальный и удалённый MCP Server
Есть два основных варианта.
Remote Server
Сервер работает на стороне Postman, а AI-клиент подключается к нему по сети.
Local Server
MCP Server запускается локально на компьютере пользователя.
Для локального варианта Postman использует STDIO. Для работы требуется Postman API key. Также Postman предоставляет установку через npm/npx и Docker.
Для европейского региона Postman отдельно предоставляет EU endpoint для удалённого MCP-сервера.
Доступы и безопасность
Чтобы MCP мог работать с внешними системами, ему необходимо предоставить соответствующие права.
Например, для доступа к Postman API может использоваться API key.
Важно:
API-токен нельзя хранить в открытом виде в общем файле или отправлять другим людям.
Postman отдельно рекомендует хранить API key в переменных окружения или защищённом хранилище, а не в общих файлах.
Это особенно важно, если MCP получает возможность не только читать данные, но и изменять их.
MCP и Jira / Confluence / GitHub
В рамках занятия рассматривается идея подключения нескольких инструментов.
Например:
AI-агент
↓
MCP
↓
Jira + Confluence + GitHub + Postman
Тогда AI может использовать информацию из нескольких систем.
Например:
Получить требования из Confluence.
Проанализировать API в Postman.
Подготовить тестовые сценарии.
Создать задачу в Jira.
Сформировать или изменить коллекцию.
Подготовить документацию.
Однако конкретные действия зависят от того, какие MCP-серверы подключены, какие инструменты они предоставляют и какие права доступа выданы. | 1 363 |
| 12 | REST vs SOAP: как отвечать на собеседовании
Главный вопрос по способам взаимодействия с API. Секрет успеха — адаптировать ответ под свой опыт, избегая заученных определений.
⚖️ Базовое правило:
SOAP — это протокол, а REST — архитектурный стиль.📊 Сравнение в деталях:
🔹 SOAP (Строгий)
• Формат: строго XML
• Транспорт: HTTP, SMTP, FTP
• Методы: обычно только POST
• Описание: WSDL
• Сфера: финтех, госсектор, legacy
🔹 REST (Гибкий)
• Формат: чаще JSON, реже XML
• Транспорт: только HTTP
• Методы: GET, POST, PUT, PATCH, DELETE
• Описание: OpenAPI (Swagger)
• Сфера: современные веб-сервисы
💼 Как отвечать с коммерческим опытом:
Не начинайте с сухой теории. Начинайте с реальных кейсов!
🗣 Вариант 1 (был SOAP, перешли на REST):
«Начинала работу с SOAP в [Компания], тестировала интеграции сервисов. Но основной мой опыт сейчас — это глубокое тестирование REST API: работа с HTTP-методами, авторизацией и валидацией JSON».
🗣 Вариант 2 (опыт в UI, API изучила сама):
«Раньше я тестировала UI, но самостоятельно изучила бэкенд и прошла практику по REST API. Я отлично понимаю принципы REST, уверенно работаю в Postman и готова применять эти знания на проекте».
💡 Лайфхак: такой ответ сразу показывает вашу вовлеченность. Интервьюер оценит практику и перейдет к уточняющим вопросам (идемпотентность, коды ответов)
#тестирование #QA #собеседование #RESTAPI #SOAP | 1 362 |
| 13 | Разбираем SQL-задание с sqltest.online👇
нужно найти фильмы, которые реже всего берут напрокат.
📋 ЗАДАНИЕ:
— вывести title и rentals_count
— найти минимальное количество аренд
— вывести все фильмы с этим минимумом
— отсортировать по названию
💡 РЕШЕНИЕ ЧЕРЕЗ CTE на слайдах смотри и сохраняй
А ГДЕ ЗДЕСЬ CTE?
WITH film_rentals AS (...) создаёт временный именованный результат.
Дальше мы обращаемся к нему два раза:
→ FROM film_rentals
→ FROM film_rentals внутри подзапроса MIN()
Именно в такой ситуации CTE особенно удобен: не приходится повторять большой запрос с JOIN.
В карусели все подробно описано💙
💬 НА СОБЕСЕДОВАНИИ МОЖНО СКАЗАТЬ:
«Я вынесла расчёт количества аренд в CTE, потому что этот результат используется дважды. Так запрос проще читать и поддерживать».
А если спросят, почему LEFT JOIN, а не JOIN:
«Чтобы не потерять фильмы, у которых пока нет аренд».
📌 Сохраняй, если готовишься к SQL-вопросам на собеседовании.
А хочешь закрепить SQL?
Лови короткий тест по SQL 🔥
https://stepik.org/lesson/2241991/step/1?unit=2275473
Промокод, если хочешь продолжить готовиться к собеседованию
https://stepik.org/a/276076/pay?promo=4ae1bbb0dcf4696b
А также подписывайся на @protestinginfo , здесь я направляю по подготовке к собеседованиям по тестированию ПО, QA
#SQL #CTE #QA #тестирование #собеседованиеQA | 1 393 |
| 14 | Как системы могут обмениваться данными? 🔄
В интеграционном тестировании важно понимать не только API, но и как именно системы обмениваются данными.
На слайдах собрала основные способы — сохраняй, пригодится и в работе, и на собеседовании 👇
🔹 Синхронные интеграции
Клиент отправляет запрос и ждёт ответ от сервера. Пока ответа нет, операция может быть заблокирована.
🔹 Асинхронные интеграции
Отправителю не нужно ждать результат. Обработка может произойти позже. Для этого используют, например, Polling или Webhook.
🔹 Брокеры сообщений
Система-производитель отправляет сообщение в брокер, а consumer забирает его, когда готов обработать.
Примеры: RabbitMQ, Kafka.
🔹 Интеграции в реальном времени
Данные передаются практически сразу после события.
WebSocket — двусторонний обмен.
SSE — поток событий от сервера к клиенту.
Также используются GraphQL Subscriptions.
🔹 Общая база данных
Несколько систем работают с одной БД напрямую. Такой подход создаёт сильную связанность и чаще встречается в legacy-системах.
🔹 Обмен файлами
Системы передают файлы через FTP/SFTP или общее хранилище. Например, CSV, XML или JSON.
А есть ещё способы, которые часто встречаются в современных системах:
🔹 SDK — готовый набор инструментов для взаимодействия приложения с сервисом. Особенно часто встречается в мобильной разработке.
🔹 API Gateway — единая точка входа перед backend-сервисами. Может отвечать за маршрутизацию, авторизацию, ограничения запросов.
🔹 CDC — передача изменений из базы данных дальше в другие системы, например через Kafka.
🔹 ETL / ELT — перенос и преобразование данных между источниками и хранилищами.
🔹 Push-уведомления, Deep Links, Object Storage — тоже часть интеграционного ландшафта мобильных и backend-систем.
Для QA главное понимать кто инициирует обмен, куда попадают данные, когда приходит результат и что произойдёт при ошибке.
Сохраняй шпаргалку 📌
И отправляй коллегам, которым тоже приходится тестировать интеграции.
подписывайся на @protestinginfo , здесь мы готовимся к собеседованиям | 1 873 |
| 15 | Иногда кажется: если ты QA и не пишешь автотесты, то рынок уже прошёл мимо.
Но это не так.
Вакансии для Manual QA по-прежнему есть от Junior до Senior. При этом требования к сильному ручному тестировщику постепенно становятся шире.
И вот здесь начинается самое интересное 👇
Если ты Manual QA, стоит прокачивать не всё подряд, а то, что усиливает твою экспертизу:
🔹 API, HTTP, REST, JSON, Postman, Swagger/OpenAPI
🔹 SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, подзапросы
🔹 DevTools: Network, Console, Storage, Headers
🔹 Тест-дизайн: классы эквивалентности, граничные значения, таблицы решений
🔹 Клиент-серверное взаимодействие и понимание архитектуры
🔹 Логи и анализ ошибок
🔹 Git и базовое понимание CI/CD
А дальше уже можно выбрать специализацию:
💻 Web QA
📱 Mobile QA
🔌 Backend / API QA
🏦 FinTech QA
🔗 Интеграционное тестирование
⚡ Performance QA
А что такое FullStack QA?
Это отдельная карьерная траектория, где QA сочетает экспертизу по бизнес-логике с автоматизацией.
Например:
Тестирование → API → SQL → Automation → CI/CD
Но это не означает, что каждый QA обязан становиться FullStack QA.
Если автоматизация тебе неинтересна можно построить карьеру и в Manual QA. Еще есть время, но я рекомендую уже изучать ИИ, агенты, MCP
Главное не писать в резюме:
❌ «Занимался ручным и автоматизированным тестированием».
Гораздо сильнее показать:
✅ что именно тестировал
✅ какие задачи решал
✅ какими инструментами пользовался
✅ какой получил результат
Не количество технологий делает QA сильным. А глубина понимания продукта и способность решать задачи.
А ты сейчас кто?
Manual QA → развиваешься в глубину или уже смотришь в сторону Automation? 👇 | 1 398 |
| 16 | Поздравляю с Днём тестировщика! 🤩
Ваш труд делает программы качественнее и стабильнее благодаря множеству подходов и методов тестирования.
Пусть каждый проект приносит ценный опыт для дальнейшего роста. 😎Желаю вам карьерного развития и продуктивного закрепления знаний.
И сейчас от всей души хочу пожелать тем, кто в поиске работы: верьте, действуйте, изучайте новое. Хочу вас поддержать и крепко обнимаю 🫂 | 1 198 |
| 17 | 🔥 Нейросети и AI-агенты: от сильных запросов до персонального AI-агента 24/7
Набор во второй поток открыт.
📱 Старт – 17 сентября или по мере формирования группы.
Нейросети сегодня есть у всех. Но у большинства это всё ещё вкладка, которую открывают, когда нужно быстро переписать письмо или придумать пару вариантов текста.
На курсе собираем другой рабочий контур: нейросеть помогает разобрать требования, подготовить тест-кейсы, собрать исследование, навести порядок в документах, сделать презентацию, визуал или отчёт. А затем участник переходит к coding-агенту и личному ассистенту Hermes, который держит регулярные задачи и отвечает в удобном канале.
Курс ведёт Евгений Гусинец – эксперт по нейросетям и QA-инженер с опытом в IT более четырёх лет.
Курс подходит QA-инженерам, аналитикам, PM, рекрутерам, дизайнерам, маркетологам, разработчикам и всем, чья работа состоит из информации, решений, документов и повторяющейся рутины.
Что внутри:
• Базовый уровень – модели, исследования, документы, таблицы, презентации, визуал и практика на задачах своей роли.
• AI-агентные системы – Cline, Kilo Code или Antigravity, рабочие файлы и правила, затем личный ассистент Hermes с навыками, памятью и автозадачами.
• Бонус для QA – мини-курс по использованию агентов в автоматизации тестирования: локаторы, починка упавших тестов, автотесты по Swagger и ревью покрытия.
Формат гибкий: предзаписанные материалы, шпаргалки, домашние задания, дополнительные разборы и живые воркшопы. Ориентир по нагрузке – 2–4 часа в неделю.
👉 Как попасть на курс: напишите в личку @Eugeniusz_1 сообщение «хочу на курс» – вышлю условия обучения.
📋 Подробное описание курса
📚 Примерная программа
🗺 Разбивка по урокам
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
QA❤️4Life — канал о тестировании
AI❤️4Life — канал об искусственном интеллекте | 1 221 |
| 18 | Статистика: Сколько верно ответили? | 1 124 |
| 19 | Что произойдёт, если consumer RabbitMQ получил сообщение, но не отправил manual ACK и соединение оборвалось? | 1 043 |
| 20 | Один бизнес-запрос проходит через несколько микросервисов. Как QA удобнее найти его во всех логах? | 1 118 |
