Automation QA | IT

Убрать рутину из регресса или как автоматизировать, не зная кода #почитать Сегодня я хотел бы вам рассказать и показать, как я, будучи мануальным тестировщиком, решил вопрос с горой рутинных тест‑кейсов, которые мне необходимо было проходить в каждом регрессе. Поговорим о том, какие инструменты можно использовать для «автоматизации» выполнения большинства шагов кейсов, какие есть альтернативы данным инструментам и о том, насколько всё это влияет на качество регресса и скорость его прохождения. ⏱Читать статью

Как тестировать взаимодействие с голосовыми интерфейсами и виртуальными помощниками #почитать Голосовые ассистенты прочно вошли в нашу жизнь, трансформировавшись из модного гаджета в полноценный бизнес-инструмент. Они управляют умным офисом, интегрируются с корпоративными системами (CRM, ERP), автоматизируют процессы бронирования и клиентской поддержки. Для QA-специалистов это означает появление нового, сложного и крайне перспективного объекта для тестирования. Голосовой интерфейс (VUI — Voice User Interface) ломает все традиционные парадигмы веб- и мобильного тестирования, требуя совершенно иного подхода к построению стратегии обеспечения качества. ⏱Читать статью

Termidesk Connect vs BIG-IP F5 и Citrix NetScaler: новичок и классика в нагрузочных тестах #почитать Сегодня хочу поговорить о балансировщиках. Пока всё хорошо, о них вспоминают разве что при плановом расширении, очередной миграции или когда нужно красиво разрулить сертификаты. Когда же внезапно начинаются жалобы «подтормаживает», «отваливается», «иногда долго открывается» — балансировщик быстро становится «главным подозреваемым», даже если на самом деле виноваты сеть, backend или конкретный клиент. В этой статье разберу три решения для закрытия проблемы с «главным подозреваемым»: F5 BIG-IP, Citrix NetScaler и Termidesk Connect. Если решения от F5 и Citrix хорошо известны на рынке, то Termidesk Connect — достаточно молодое решение от «Группы Астра». Релиз версии 1.0 состоялся весной 2025 года, под конец года вышел релиз 1.2 — его-то я и разберу в статье. Логика сравнения продуктов максимально приземленная: одинаковые вводные, единая методика и попытка посмотреть на поведение «как в жизни». У меня нет цели выбрать лучшее из представленных решений, скорее — честно показать сильные стороны и возможные подводные камни. ⏱Читать статью

Как мы автоматизировали анализ упавших тестов с помощью AI: от хаоса к структуре #почитать Представьте: каждый день ваши автотесты генерируют десятки отчетов об ошибках, QA команда тратит часы на анализ падений, а разработчики получают невразумительные описания в духе "test.feature упал на строке 410". ⏱Читать статью

Ручное управление не делает нас сильнее: как я написал клиент для автоматизации тестирования #почитать Весной этого года моя команда решила полностью переехать в TestY — систему управления тестированием с открытым исходным кодом, которую разработали наши инженеры. По функционалу она близка к TestRail, но доступна в России и поддерживается разработчиками и комьюнити. В TestY можно заводить тест-кейсы, собирать их в тестовые планы, проставлять статусы и прикреплять отчеты. Зачем нужно было переезжать? Очень хотелось собирать и хранить данные тестирований разных отделов и команд в одном месте и в одном стиле. Иначе, как водится у инженеров, каждый обзаведется пачкой тестов и будет хранить их у себя «под ковриком». А когда доходит дело до презентации результатов другим, оказывается, что «коврик» исчез или его нет под рукой. Заезжать в TMS всегда больно. И ладно еще писать, оформлять тест-кейсы с нуля — это полбеды. Главная боль — ведение отчетности. ⏱Читать статью

Performance monitor и не только: продолжаем тестировать производительность в Chrome DevTools #почитать

Продолжаем разбирать малоизвестные, но крайне полезные фичи Chrome DevTools. Ранее я писал о том, как тестировать производительность через вкладку Performance. Материала набралось так много, что мне пришлось разбить его на две статьи. Сегодня мы поговорим об утилите Performance monitor, инструменте Chrome Task Manager и о том, как вывести FPS сайта на экран.

⏱Читать статью

Агенты Playwright #почитать С выходом Playwright 1.56 в инструменте появились три новых агента: Planner, Generator и Healer. Они помогают создавать сценарии, поддерживать тесты и выявлять нестабильное поведение. ⏱Читать статью

Snapshot тесты для iOS. быстро, стабильно на Metal #почитать

В этой статье расскажу о скриншот-тестировании iOS-приложений. Разберём одну из ключевых проблем, с которой сталкиваются проекты при работе с тестами, посмотрим, на чём основано сравнение изображений в современных open-source инструментах и поймём, почему всё сложнее, чем может показаться на первый взгляд. Также попробуем разобраться, как можно выйти за рамки существующих ограничений с помощью AFSnapshotTesting и параллельных вычислений на Metal.

⏱Читать статью

Requestly: гайд для тестировщиков #почитать Во многих разделах Requestly есть обучающие видео про работу с этим инструментом, однако они не всегда подробно покрывают все его возможности. К тому же, на русском языке материалов о нем довольно мало. Я решила собрать весь свой опыт работы с Requestly в один объемный туториал — от начала работы до конкретных юз-кейсов. ⏱Читать статью

Интеграция OpenSearch: от функционального тестирования до проверки интеллекта поиска #почитать В этой статье я на реальном примере интеграции OpenSearch в LMS iSpring Learn расскажу, как протестировать полнотекстовый поиск, сохранив баланс между качеством и трудозатратами. Мы не только разберём базовые проверки, но и погрузимся в тестирование стемминга, релевантности, работу в распределённой системе и отказоустойчивости. Материал будет полезен тестировщикам и разработчикам, которые хотят понять, что скрывается за фразой «протестировать поиск». ⏱Читать статью

DIY Observability для автотестов, используя Pytest, ClickHouse и Grafana #почитать Сегодня я хотел бы поделиться опытом сбора технических метрик pytest и их анализа в целях выявления узких мест и ускорения выполнения тестов. ⏱Читать статью

Разделяй и тестируй: @DataJpaTest и @WebMvcTest для быстрых тестов Spring Boot #почитать Начнём с того, почему вообще тесты могут быть медленными. Используя @SpringBootTest, мы просим Spring Boot поднять весь контекст приложения для каждого тестового класса. У нас доступны все бины, но часто все это избыточно. Например, хочется протестировать контроллер, а Spring загружает ещё и базу данных, и сервисы, и шлёт запросы к Kafka. В результате простой тест метода контроллера может запускаться несколько секунд, пока поднимется веб‑сервер, инициализируется база, подтянутся все классы. Эту проблему осознали и добавили так называемые test slice‑аннотации. Все простоб грузим не весь контекст, а только срез приложения, например, только веб‑слой или только слой доступа к данным. Spring Boot содержит готовые slice‑аннотации для основных слоёв: @WebMvcTest для веб, @DataJpaTest для JPA‑репозиториев, и ещё пачку для других случаев. ⏱Читать статью

Как отсутствующий часовой пояс сломал автоматизацию тестов #почитать Я настроил окружение для запуска автотестов в сети. Все работало нормально; тесты – стабильно зеленые. Тогда я переключился на автоматизацию другого функционала. Но чем масштабнее становилась автоматизация, чем заметнее выделялась странность: одна конкретная функция стабильно выдавала ошибку, тогда как прочие тесты завершались успешно. ⏱Читать статью

Три по цене одного, или как мы в Яндекс ID автотесты перепридумали #почитать О смещении фокуса с E2E к быстрым модульным тестам. Спикер рассказал, как пришли к этому подходу, с какими проблемами столкнулись и как их решали. Как по пути придумали новый инструмент для хранения функциональных требований огромного сервиса и учета покрытия продукта тестами (мы не верим в автоматический ковередж), который уже доступен в open source. ⏱Читать статью

Авито запускает бесплатный онлайн-курс по QA! За 4 месяца вы пройдёте весь цикл работы QA‑инженера — от написания документации до создания своих автотестов с поддержкой экспертов из Авито. Что вас ждёт? - Советы и опыт экспертов. QA-инженеры Авито поделятся знаниями, как улучшать продукты с многомиллионной аудиторией. - Практические кейсы для портфолио. Вы научитесь применять принципы тестирования и автоматизации, а еще работать с профессиональными инструментами (Bruno, DevTools, Git и др.) - Поддержка на каждом этапе. Эксперты Авито будут давать фидбек по домашним заданиям и отвечать на вопросы. - Фаст-трек для лучших. Выпускники, вошедшие в топ рейтинга, получат преимущество при отборе на стажировку в Авито. Регистрация продлится до 16 августа включительно! Успейте подать заявку

Группировка сабтестов в Go: от простого к сложному #почитать в большинстве случаев достаточно держать тесты плоскими, а когда нужна разная инициализация и очистка — добавить лишь один уровень вложенности. В статье разбираются плюсы и минусы разных подходов: от ручных t.Run до reflection-хаков и сторонних библиотек. ⏱Читать статью

Фикстуры в Playwright на простом примере #почитать Фикстуры Playwright — это готовые инструменты, которые помогают создавать тесты. Они берут на себя рутину: открывают браузер, создают страницы и управляют сессиями. В статье разбираем, какие бывают фикстуры, как они работают и зачем нужны. ⏱Читать статью

Словарь flaky-тестов #почитать Как и любому инженеру по автоматизированному тестированию, мне приходилось отлаживать и чинить разные flaky (нестабильные) тесты. Кроме того, я обратился к академической литературе о flaky-тестах, чтобы правильно разобраться с проблемой, над которой работаю. Меня удивило, что многие привычные термины имели слегка разные определения от статьи к статье, а в некоторых работах использовались сугубо академические понятия из информатики, которые редко встречаются в реальной продакшн-практике тест-инженера. Чтобы составить список ниже, я использовал свои заметки и выделения, сделанные при чтении статей, а также исследовательский инструмент NotebookML AI, чтобы собрать больше часто встречающихся терминов из корпуса прочитанных материалов. ⏱Читать статью

От запахов к стабильности: рефакторим тесты на JUnit + Selenide #почитать Нам показалось интересным подойти к этой проблеме не со стороны теории, а со стороны практики: какие частые ошибки можно встретить в тестах, как их исправлять, и почему именно тесты нужно писать так, а не иначе? Мы продемонстрируем всё это для стека JUnit + Selenide. ⏱Читать статью

Почему ChatGPT заканчивается там, где начинается реальная работа Тестировщику, который работает с реальными проектами, ChatGPT часто недоступен. Если в задаче есть внутренние спецификации, тест-кейсы, баг-репорты, персональные данные или коммерческая информация, передавать их внешним сервисам нельзя. Но искать требования, сопоставлять баги с релизами, разбираться в документации и анализировать изменения всё равно приходится. Ответ рынка — локальные LLM (большие языковые модели) в закрытом контуре с собственным RAG и MCP-интеграциями. Такой ассистент работает с внутренними документами и сервисами, не отправляя данные за пределы компании. При этом первый рабочий прототип сегодня можно собрать без программирования. 15 июля в 18:00 мск на бесплатном вебинаре «Прототипирование LLM: как создаются ИИ-ассистенты для реальных задач» karpovꓸcourses Ярослав Шуваев, CEO Panteoꓸai и преподаватель MBA в РАНХиГС, покажет, как такой подход реализуется на практике. На вебинаре вы получите: — понимание, из каких компонентов состоит современный ИИ-ассистент и как они работают вместе; — рабочий прототип Telegram-бота, который отвечает по документации, а не придумывает ответы; — понимание, где no-code действительно закрывает задачу, а где без кода уже не обойтись; — гайд «Почему ваш ИИ пишет не то» с разбором различий между LLM и ИИ-агентом. Всем зарегистрированным придет запись эфира на почту — присоединяйтесь по ссылке: https://clc.to/erid_2W5zFJfwZJy Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJfwZJy