QA-Логия
Ir al canal en Telegram
Все о QA. Канал для тестировщиков Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки: @g_abashkin
Mostrar más![Frontender's notes [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1qrVZ3%2F5348049928330532677%3Fty%3Dx&w=32&q=75){kind=small}
Red:7 859
Suscriptores
-224 horas
-177 días
-2330 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
![Frontender's notes [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1qrVZ3%2F5348049928330532677%3Fty%3Dx&w=96&q=75){kind=small}
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
octubre '26oct '26
octubre '26
+4
en 9 canales
septiembre '26
+60
en 23 canales
Get PRO
agosto '26
+29
en 9 canales
Get PRO
julio '26
+69
en 10 canales
Get PRO
junio '26
+133
en 0 canales
Get PRO
mayo '26
+349
en 0 canales
Get PRO
abril '26
+130
en 0 canales
Get PRO
marzo '26
+61
en 0 canales
Get PRO
febrero '26
+6
en 0 canales
Get PRO
enero '26
+3
en 0 canales
Get PRO
diciembre '25
+47
en 7 canales
Get PRO
noviembre '25
+93
en 52 canales
Get PRO
octubre '25
+40
en 28 canales
Get PRO
septiembre '25
+142
en 85 canales
Get PRO
agosto '250
en 0 canales
Get PRO
julio '25
+16
en 0 canales
Get PRO
junio '25
+24
en 0 canales
Get PRO
mayo '25
+112
en 0 canales
Get PRO
abril '25
+69
en 0 canales
Get PRO
marzo '25
+289
en 20 canales
Get PRO
febrero '25
+14
en 0 canales
Get PRO
enero '25
+4
en 0 canales
Get PRO
diciembre '24
+16
en 0 canales
Get PRO
noviembre '24
+18
en 2 canales
Get PRO
octubre '24
+18
en 1 canales
Get PRO
septiembre '24
+23
en 2 canales
Get PRO
agosto '24
+33
en 1 canales
Get PRO
julio '24
+36
en 0 canales
Get PRO
junio '24
+26
en 0 canales
Get PRO
mayo '24
+37
en 5 canales
Get PRO
abril '24
+31
en 0 canales
Get PRO
marzo '24
+17
en 0 canales
Get PRO
febrero '24
+24
en 0 canales
Get PRO
enero '24
+24
en 0 canales
Get PRO
diciembre '23
+38
en 0 canales
Get PRO
noviembre '23
+19
en 0 canales
Get PRO
octubre '23
+30
en 0 canales
Get PRO
septiembre '23
+36
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+151
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+99
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+108
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+98
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+231
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+118
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+880
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+704
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+667
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+233
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+603
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+388
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+221
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+476
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+1 115
en 0 canales
Get PRO
mayo '22
+815
en 0 canales
Get PRO
abril '22
+6 148
en 0 canales
Get PRO
marzo '22
+7 668
en 0 canales
Get PRO
febrero '22
+2 138
en 0 canales
Get PRO
enero '22
+1 110
en 0 canales
Get PRO
diciembre '21
+1 509
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 06 octubre | 0 | |||
| 05 octubre | +1 | |||
| 04 octubre | 0 | |||
| 03 octubre | +1 | |||
| 02 octubre | +1 | |||
| 01 octubre | +1 |
Publicaciones del Canal
Тест зелёный, а баг жив: что выяснил эксперимент Дэна Лу
Агент гонял разворот палиндрома, а очередь из четырёх потоков — на четырёх одинаковых входах. Тесты всё равно проходили, хотя ошибка никуда не делась. А в опыте Дэна Лу советы про TDD, фаззинг и формальные методы так и не дали внятного перевеса над контролем.
В разборе — три механики бесполезных проверок и пример, который реально запускается: как специально подложить конкретный баг и убедиться, что тест его ловит.
Читать далее
👉 QA-логия
| 2 |  У ИИ — знания, у тебя — контекст
До читателя текст теперь частенько добирается через двух ИИ сразу: первый — тот, с кем автор его пишет, второй — тот, кто режет инфу в выжимку для читателя. В КИПиА такое зовут измерительным каналом, и у схемы есть паршивая черта: погрешности звеньев складываются.
Знания по такому маршруту проходят норм. А вот контекст — нет. В статье копают, где именно контекст теряется, чем ошибка модели, одинаковая для всех её читателей, страшнее обычного непонимания, и как проверять канал с двух сторон — на живом кейсе с собственным комментарием, который ушёл в минус.
Читать далее
👉 QA-логия | 141 |
| 3 |  Сканер 152-ФЗ выкатил нарушения Госуслугам, РЖД и Т‑Банку. Сейчас разберём, откуда ноги растут
Линтер ругнулся — потерял пять минут. Со сканером, который шерстит сайты на 152-ФЗ, так не прокатывает: на выходе получаешь «твой сайт вне закона». Сайт при этом чистый, зато отчёт уже уплыл к клиенту — и крайним окажется совсем не тот, кто его писал.
Мы такой сканер сами и пилим. Отчёт по нему уезжает не владельцу сайта, а веб‑студии — той, что тянет сотню клиентских проектов. А та уже отдаёт бумаги дальше, под своим логотипом. То есть за нашу придуманную находку краснеть будет она. Вот почему мы притормозили с новыми проверками и целый месяц занимались обратным: копали, где сканер врёт. Собрали три тулзы, которые выискивают косяки в нашем же коде, и прогнали через них полсотни самых неудобных сайтов Рунета. Трижды. Выловили восемь ловушек. Ни одной из них клиент так и не увидел — но увидел бы, выкатись мы просто так.
Разбор на Habr
👉 QA-логия | 188 |
| 4 |  😅 Айтишник отправил в одну компанию три одинаковых резюме и только одно дошло до финала
Опыт везде был один и тот же, отличались только формулировки и ключевые слова. Первое резюме сразу ушло в помойку из-за алгоритмов, второе получило отказ после предварительной переписки и тестового, так как «опыт не совсем подходит», а вот третье дошло до финала.
✖️ xCode Journal | 300 |
| 5 |  🤣 Правильно расставленные приоритеты в моей жизни би лайк:
💥 xCode Journal | 285 |
| 6 |  +9День в Заонежье начинается ещё в дороге.
Мы встретим вас в аэропорту или на вокзале. Дальше можно просто устроиться поудобнее в трансфере, взять воду или перекус и смотреть, как за окном город постепенно сменяется лесом, озёрами и тишиной.
В отеле вас встретит менеджер. Здесь уже не хочется никуда спешить: принять душ, надеть халат, заварить дрип-кофе или листовой чай и выйти на балкон с видом на озеро.
Потом можно заглянуть в ресторан «Руна». В основе кухни — локальные продукты: рыба, грибы и ягоды из карельских лесов, продукты от местных фермеров, рыбаков и охотников, а также то, что мы выращиваем сами.
А дальше — несколько часов на воде с нашим капитаном. Будет интересно и взрослым, и детям: он покажет места, расскажет о рыбе, научит обращаться со снастями и поделится секретами.
О погоде тоже можно не переживать: для выхода на воду у нас есть вся необходимая экипировка.
После — вернуться в отель, согреться чашкой чая и устроиться у камина с книгой из нашей библиотеки.
#заповедныевиды | 175 |
| 7 | 16 обещаний, которые мы поклялись держать, и две модели, что рвались их сломать: как выкатывали skillmem 0.12
На 0.11 мы сорок заходов подряд гоняли ИИ-ревьюеров по коду и выловили кучу багов. Вот только у каждого из них была своя версия того, что вообще считается «правильно».
В 0.12 зашли с изнанки: сперва выписали шестнадцать инвариантов, которые гарантирует наша MCP-память, а потом две модели из разных лабораторий десять дней рыли контрпримеры. В зачёт шло только то, что можно воспроизвести.
В посте — что именно они поломали (Windows приняла NUL за терминал), во сколько это обошлось и что мы осознанно оставили в Known issues.
Читать далее
👉 QA-логия | 263 |
| 8 |  Как за 90 дней довести свежего QA до самостоятельности: рабочий план онбординга
Скиллы у новичка-тестировщика могут быть что надо, но продукт, процессы и внутренние правила всё равно съедят прорву времени. А без внятного плана первые месяцы — это пинг-понг из вопросов и наставник, который уже на пределе.
Дальше — как собрать онбординг по схеме 30–60–90: что скидывать джуну в таски, какие материалы готовить заранее и по каким признакам понять, что человек готов пахать сам.
Разобрать план
👉 QA-логия | 262 |
| 9 | ![[Перевод] ИИ в тестировании: от анализа требований до автоматизации Это перевод статьи о том, как в крупном брокере перепилил](data:image/jpeg;base64,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){kind=small} [Перевод] ИИ в тестировании: от анализа требований до автоматизации
Это перевод статьи о том, как в крупном брокере перепилили QA: ручные прогоны отправились на свалку, а на их место приехал рабочий процесс поумнее. Автор рассказывает, как тестирование обвязали вокруг LLM — там и настоящий стек, и случаи провороненных требований, и разбор того, где ИИ косячит.
И да — без человека там всё ещё никак.
Читать далее
👉 QA-логия | 262 |
| 10 |  Как ИИ-агент проходит весь цикл мобильного тестирования в hh.ru
Александр Чернышев, который в hh.ru тестирует мобильные приложения, говорит, что за полгода его рабочие будни перевернулись с ног на голову — виной всему ИИ-тулзы, а в HeadHunter они давно в ходу. Лично у него в фаворе Claude Code с моделью Opus 5: по его опыту, с реальными тасками она справляется лучше прочих. Оговорка одна — подписка Max, так что лимиты его не душат. Агента он цепляет почти к каждой задаче.
Каркас всего процесса — скиллы: инструкции, которые жёстко прописывают агенту порядок шагов и не дают ему фантазировать на каждом заходе. Рядом с ними идут MCP-серверы и плагины — через них агент дотягивается до внешних инструментов, например до Figma (figma-mcp).
В статье автор раскладывает по полочкам полный цикл жизни задачи — от чеклиста и сверки с ТЗ до ретеста и автотестов — и показывает, где на каждом из этапов подключается ИИ-агент. Плюс разбирает, какие локальные и корпоративные скиллы и MCP выручают его в работе, и что в финале всё равно остаётся за тестировщиком. Читать далее
👉 QA-логия | 254 |
| 11 |  ExploDrive: как я превратил запись экрана в отчет исследовательской тестовой сессии
Нейронки уже плотно влезли в рутину тестировщика. Разбирают требования, вылавливают в них противоречия, подкидывают идеи для проверок, клепают тест-кейсы, генерят тестовые данные, помогают с автоматизацией. То, на что раньше уходили часы ручной возни, теперь выдается за пару минут. Лучше всего это заходит там, где задачу можно формализовать: есть вход, правила, ожидаемый результат и внятный критерий полноты. Модель шустро перебирает варианты и не ноет от однотипных операций.
Итог: у тестировщика высвобождается время на то, что к заранее заданному алгоритму просто так не свести. Исследовательское тестирование — ровно из этой оперы. Тут мало прогнать заготовленный набор шагов: надо смотреть на продукт, цепляться за странности, строить гипотезы, разворачивать исследование в другую сторону и задавать вопросы, которых в исходных требованиях и близко не было. Иногда важнее не явное сообщение об ошибке, а мелкая задержка, внезапная смена состояния или ощущение, что система ведет себя непоследовательно.
Нейросеть может накидать тестовую идею или разобрать уже собранные материалы, но в самостоятельном исследовании живого продукта она человека пока не подменяет. Ей тяжело ухватить весь контекст взаимодействия, понять практическую значимость неожиданного поведения и решить, за какую случайную деталь стоит копать дальше. Исследовательская сессия как была, так и остается диалогом тестировщика с продуктом.
Читать далее
👉 QA-логия | 215 |
| 12 |  Сайт на ИИ-агентах: 25 находок аудита из 111 — мусор, ещё 4 — чистая выдумка
Сайт у меня крутят ИИ-агенты: пишут код, правят тексты, ревьюят, собирают и выкатывают. 207 коммитов. Как именно это ускорило работу — автор молчит. Да и ускорило, чего там. Тема скучная, все давно в курсе.
Интереснее другое, про что говорят куда реже: узкое место съехало с написания кода на его проверку. Агент шпарит правки быстрее, чем человек успевает их прочитать, — и если проверку не вшить в конвейер, разница между «работает» и «выглядит как работает» просто растворяется.
Две цифры на затравку: 111 находок аудита, из них 25 отправились в мусор, а 4 оказались выдумкой. Читать далее
👉 QA-логия | 217 |
| 13 |  Сказ про аккаунт OpenAI: паровозик, который так и не доехал
Хабровчанин делится: трёхлетний аккаунт OpenAI с подпиской Pro и кибер‑доступом Daybreak Blue улетел в бан — а заодно пропал доступ ко всему, что в нём накопилось. Ради этой истории он даже завёл себе профиль на Хабре — вдруг кому‑то из клиентов OpenAI это поможет не повторить его судьбу.
Аккаунт жил аж с 2023‑го: поначалу бесплатный, дальше $20 в месяц, а к 2026‑му дотянул до Pro за $100 ежемесячно. И жил он насыщенно: что‑то рисовал, копался в бытовых вопросах, клепал диеты и планы тренировок, поглядывал за крипторынком, интересовался путешествиями. Ну и пентестом тоже баловался.
Читать далее
👉 QA-логия | 250 |
| 14 | Тянуть ли топовую модель на рутину? Прогнал четыре штуки через пять одинаковых задач и сверил результаты
На Хабре всю неделю кипели: мол, нужен ли кодеру самый умный движок или на бытовухе прокатит бюджетный. Триста комментов — и ни единого замера, где всем выдали бы одно и то же.
Автор не стал спорить, а взял и сделал. Пять рутинных тасок, четыре модели из одного семейства, по два прогона на каждую, сверху — скрытые тесты. На выходе сорок запусков.
И вот сюрприз: самая дорогая оказалась самой шустрой — 341 секунда против 395 у самой дешёвой. Всё потому, что ей хватает меньшего числа ходов и вдвое меньшего объёма текста.
Четыре задачи из пяти затащили все, 32 прогона из 32. А на пятой младшенькая налепила баг и отчиталась двумя галочками кряду, причём вторая перечёркивает первую.
Читать далее
👉 QA-логия | 260 |
| 15 |  Агент дописал «готово»? Это ещё не значит, что результат годный
Запуск закрыт, формат корректный, автопроверка пройдена. И что с того? В материале разбирают, почему для приёмки этого мало и какие отдельные гейты должны стоять между завершением и вердиктом человека.
Источник: Habr, 19 сентября 2026.
👉 QA-логия | 300 |
| 16 |  Один Gmail — и тысячи адресов для сервиса: что мы случайно откопали в админке
Точка в адресе Gmail — и для сервиса ты уже другой юзер. Наткнулись на это случайно, а потом стало любопытно: докуда вообще можно докрутить?
Читать далее
👉 QA-логия | 338 |
| 17 |  Уже очевидно, что ВАЙБКОДИНГ — главный навык ближайших лет
Посмотрите сами. ИИ уже забирает на себя работу целых команд: пишет код, закрывает задачи джунов и позволяет стартапам запускать продукты в 2–3 раза меньшим составом. То, на что раньше нужны были несколько разработчиков, сегодня всё чаще делает один человек с ИИ-агентами.
И это только начало. Те, кто освоит вайбкодинг сейчас, смогут быстрее запускать проекты, автоматизировать огромный объём работы, увереннее конкурировать на рынке и зарабатывать больше тех, кто продолжает делать всё вручную.
Начать с нуля поможет канал Вайб-кодинг. Там ребята круглосуточно мониторят более 320 российских и зарубежных источников и публикуют только главное: релизы, инструменты, гайды, курсы и практические кейсы.
Подписывайтесь, нас уже 60 тысяч: @vibecoding_tg | 175 |
| 18 |  🤣 Типичный ИИ
💥 xCode Journal | 297 |
| 19 |  🔋 Собрали для тебя подборку — лучшие слитые материалы, книги, курсы, гайды и репозитории.
Выбирай свой стек:
🖥 Курсы & GitHub — 1579GB
⌨️ Python — 955GB
😦 Работа в IT — 778GB
🖥 Общий архив — 2346GB
☁️ Хакинг & ИБ — 756GB
🤒 OSINT — 315GB
🙃 Linux & Bash — 459GB
📂 Подписывайся все в одном месте. | 166 |
| 20 |  Моки, из-за которых тесты зелёные, а прод лежит: 7 типовых косяков
Зелёный прогон — это вообще не гарантия, что код что-то ловит. Мок умеет мастерски прятать беды: жрёт неправильные вызовы, пропускает правки в интерфейсах и дарит ложное ощущение, что всё под контролем.
В статье — разбор типовых грабель с unittest.mock, тонкости patch, spec и autospec, а ещё момент, когда вместо моков лучше взять фейки.
Разобрать ошибки
👉 QA-логия | 324 |
