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

🍕 Что такое CI/CD — на примере пиццерии Представьте пиццерию. Повар готовит пиццу, а потом сам несёт её клиенту, сам убирает стол, сам принимает следующий заказ. Медленно и с ошибками. А теперь — конвейер: один готовит, другой проверяет, третий доставляет. Каждый шаг автоматический и предсказуемый ✅ ➡️ CI — Continuous Integration

Разработчик пушит код → автоматически запускаются тесты → если всё зелёное, код вливается в общую ветку

Смысл: ловить конфликты и баги сразу, а не в пятницу перед релизом. ➡️ CD — Continuous Delivery / Deployment

Код прошёл тесты → автоматически собирается → разворачивается на staging (Delivery) или сразу на прод (Deployment)

Разница: Delivery — нужно нажать кнопку для релиза. Deployment — кнопки нет, всё само. 👍 — знал/а 🔥 — стало понятнее 📍 Навигация: [Вакансии] 🐸 Библиотека тестировщика #теория_на_пальцах

⚡️ Продолжаем знакомить вас с экспертами курса AgentOps! — Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов — Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем — Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена — Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation — Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса. 👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.

🔥 Вопрос с собеседования Пользователь зарегистрировался с email User@Gmail.com. Пытается войти с user@gmail.com — система говорит «пользователь не найден». Это баг ❓ 👇 Правильный ответ (нажми, чтобы прочитать): Да. По стандарту RFC 5321 доменная часть email регистронезависима. Локальная часть (до @) технически может быть регистрозависимой, но на практике все крупные почтовые сервисы (Gmail, Outlook, Yahoo) трактуют её как регистронезависимую. Если система различает User@ и user@ — пользователь не сможет войти, хотя ввёл свой настоящий email. 🔵 Что проверять: — регистрацию и логин с разным регистром email — поиск пользователя по email в админке — восстановление пароля — если ввёл с другим регистром — возможность создать два аккаунта: Test@mail.com и test@mail.com 💡 Email при сохранении нужно приводить к нижнему регистру. Если этого нет — будут баги. 👍 — знал/а 🔥 — стало понятнее 💼 Щелкаешь такие задачи как орешки? Найди проект с достойной зарплатой тут 🐸 Библиотека тестировщика #стендап_qa

❔ Как убрать 90% ручной работы в Postman Postman позволяет автоматически сохранять значения из ответа и использовать их дальше в коллекции. Достаточно один раз сохранить нужное поле в переменную, а затем обращаться к нему через:

{{auth_token}}

Теперь токен будет подставляться автоматически. 🔜 Что ещё можно сохранять между запросами:

— access_token и refresh_token — userId — orderId — любые значения из JSON-ответа

Полезно для: ✅ API-тестирования ✅ Collection Runner ✅ автоматизированных сценариев в Postman ✅ регрессионных проверок Чем меньше ручного копирования данных между запросами, тем быстрее и стабильнее становятся ваши тесты 💡 📍 Навигация: [Вакансии] 🐸 Библиотека тестировщика #тест_драйв

😨 Самые сложные кейсы за всю мою практику Некоторые проблемы невозможно найти по чек-листу. Чтобы разобраться в них, приходится глубоко погружаться в продукт, логику системы и реальные пользовательские сценарии. 🔜 В видео — 4 реальных кейса из опыта тестировщика: от нестандартных задач до ситуаций, которые заставляют по-новому взглянуть на профессию QA. 🔗 Смотреть по ссылке 📍 Навигация: [Вакансии] 🐸 Библиотека тестировщика #разбор_полетов

💳 Сценарные вопросы на собеседовании QA — шпаргалка В 2026 на интервью всё чаще дают не «что такое регрессия», а реальные ситуации. Вот 5 типичных и как к ним подходить: 1️⃣ «Как протестируешь форму логина?»

🔜 Не «введу данные». А: валидные/невалидные данные, пустые поля, SQL-инъекции, спецсимволы, блокировка после N попыток, UX при ошибке.

2️⃣ «Требования неполные. Что будешь делать?»

🔜 Задокументируешь, что неясно. Уточнишь у аналитика/PM. Не начнёшь тестировать «как понял».

3️⃣ «Нашёл баг за час до релиза. Действия?»

🔜 Оцениваешь критичность. Сообщаешь команде с конкретикой (шаги, скрины, severity). Решение о релизе — не твоё, но информация — твоя зона ответственности.

4️⃣ «Как тестировать API без документации?»

🔜 Сниффинг трафика (DevTools, Fiddler). Исследовательское тестирование эндпоинтов. Проверка кодов ответа, структуры JSON, граничных значений.

5️⃣ «Релиз прошёл, баг в проде. Почему пропустили?»

🔜 Без оправданий. Анализ: был ли кейс в плане? Покрывал ли регресс этот сценарий? Какие действия, чтобы не повторилось?

🐸 Библиотека тестировщика #карьерный_трек

🔥 Playwright 1.60 — что нового в мае Свежий релиз вышел 11 мая. Шесть заметных изменений, из которых стоит выделить три: 🔵 locator.drop() ⏺ наконец-то нормальный drag-and-drop, работает стабильно во всех браузерах. Больше не нужны костыли с dispatchEvent. 🔵 tracing.startHar() ⏺ запись HAR стала частью трейсинга. Теперь сетевой лог не нужно собирать отдельно, он ложится в трейс-файл. 🔵 ARIA-снапшоты с координатами ⏺ bounding boxes прямо в дереве доступности. Сделано для AI-агентов, но полезно и при отладке: видно не только «что на странице», но и «где именно». Также появился test.abort() ⏺ аварийная остановка теста при нарушении условий. Пригодится как guardrail в CI. ⚠️ Если используете сторонние раннеры (Currents, и т.д.) — проверьте совместимость, были проблемы сразу после релиза. 📍 Навигация: [Вакансии] 🐸 Библиотека тестировщика #тест_драйв

⚡️ Последний шанс забрать курсы со СКИДКОЙ 40%! Прокачайте свой мозг правильно До конца акции вы можете воспользоваться специальными ценами на самые востребованные IT-направления. Круто и выгодно прокачать свои скиллы, чтобы получить оффер, уехать на Бали и больше не быть онлайн 😎 ➡️ Разработка AI-агентов — от 49 000 ₽ (вместо 69 000 ₽) Курс про контролируемую разработку ИИ-агентов: качество, стоимость, наблюдаемость и тестирование. С первого занятия — только практическая работа. ➡️ Курс AgentOps — 129 000 ₽ (вместо 149 000 ₽) Профессиональный трек для разработчиков и LLM инженеров о том, как правильно внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять железную стабильность сервиса. ➡️ Математика для Data Science — от 29 990 ₽ (вместо 39 990 ₽) Вы научитесь решать сложные математические задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе. Отличная база для мощного старта в DS. ➡️ Курс Специалист по ИИ — 89 000 ₽ (вместо 113 900 ₽) Комплексная программа для получения профессии в сфере ИИ с нуля. За 8 месяцев вы соберете сильное портфолио из 5 реальных проектов и дипломной работы. ➡️ Архитектуры и шаблоны проектирования — 27 990 ₽ (вместо 37 900 ₽) Интенсив для разработчиков, который поможет освоить основные паттерны проектирования и прокачать навыки архитектора программного обеспечения. 🌸 Выбирайте направление, оставляйте заявку на сайте распродажи, и наш менеджер подробно вас проконсультирует

🤔 Почему многие QA недооценивают свою работу В индустрии давно закрепилась идея, что самый ценный тестировщик — тот, кто пишет автотесты. 🔜 Из-за этого многие начинают воспринимать свою работу как что-то второстепенное:

«Я же просто тестирую»

❕ Но хороший QA делает гораздо больше. Он исследует продукт, ищет риски, задаёт неудобные вопросы и замечает проблемы раньше пользователей. Поэтому ценность тестировщика измеряется не строками кода, а качеством решений, которые делают продукт надёжнее ⌨️ 📍 Навигация: [Вакансии] 🐸 Библиотека тестировщика #карьерный_трек

🦾🧠🏋️ Качаем мозги к лету! Все готовятся к пляжному сезону, а мы предлагаем прокачать хард-скилы, чтобы забрать крутой оффер, строить продукты будущего и работать из любой точки мира 😎 ⚡️ Распродажа @proglib_academy: забирайте самые актуальные образовательные треки по сниженным ценам! ➡️ Разработка AI-агентов — от 49 000 ₽ (вместо 69 000 ₽). ➡️ Курс AgentOps — 129 000 ₽ (вместо 149 000 ₽). ➡️ Математика для разработки AI-моделей — 23 990 ₽ (вместо 31 990 ₽). ➡️ ML для старта в Data Science — 28 990 ₽ (вместо 38 990 ₽). Почему мы? ⭐️Учим для продакшена. Наши программы заточены под реальные задачи бизнеса: как не слить бюджет на токены, как заставить LLM работать стабильно в бэкенде и как выстроить отказоустойчивую архитектуру. ⭐️Спикеры — суровые практики. Вы будете перенимать опыт у действующих AI-архитекторов, тимлидов и ML-инженеров из топовых IT-компаний. ⭐️Комплексный подход. Мы даем как мощный математический фундамент для понимания моделей «под капотом», так и передовые инструменты оркестрации агентов. ⭐️Много практики и фидбека. Вебинары, десятки практических заданий и живое общение с экспертами в чате Telegram на протяжении всего обучения. ⏳ Оставляйте заявку и бронируйте место со СКИДКОЙ 40%

🐸 Библиотека тестировщика #прод_в_пятницу

☕️ Дайджест статей и гайдов 🔘 Playwright Tutorial — всё, что нужно для старта Подробный гайд: установка, первый тест, фикстуры, отладка, best practices. Написан под Playwright 1.59+, TypeScript. Хорош как для новичков, так и для тех, кто переезжает с Selenium. 🔘 Playwright vs Cypress vs Selenium — честное сравнение с бенчмарками Автор тестировал один и тот же e-commerce сценарий (50 тестов) на трёх фреймворках. Playwright быстрее на 42%, flaky-тестов на 67% меньше, чем у Cypress. 🔘 Стратегии тестирования API — полный гайд Четыре фазы: Plan → Design → Implement → Evaluate. Разбирают flaky-тесты в API, работу с асинхронными ответами, интеграцию в CI/CD, и почему 77% команд уже автоматизируют API-тесты, но мало кто делает это правильно. 🔘 Рецепты аутентификации в Playwright: кулинарная книга тестировщика Практический гайд: как обрабатывать разные сценарии авторизации в Playwright-тестах — от cookie до OAuth. 🔘 Универсальный автогенератор тестов API на базе Schemathesis Практика из МойОфис: как на основе Swagger-документации автоматически генерировать комбинации запросов для проверки валидации всех полей. 📍 Навигация: [Вакансии] 🐸 Библиотека тестировщика #release_notes

А вам и не нужно переживать, если сохранили шпаргалку ⚡️ 🐸 Библиотека тестировщика #прод_в_пятницу

🔥 Вопрос с собеседования Пользователь листает объявления и замечает: на первой странице было 20 объявлений, на второй — часть объявлений повторяется, а некоторые вообще пропали из выдачи. Это баг ❓ 👇 Правильный ответ (нажми, чтобы прочитать): Да, это баг. Pagination должна возвращать стабильный и предсказуемый набор данных. 🔵 Такие проблемы часто появляются из-за: — нестабильной сортировки — обновления данных между запросами — offset-pagination в highload-системах — проблем с кешем или поисковым индексом 🔵 Для QA здесь важно проверять: — дубли между страницами — пропуски данных — стабильность сортировки при обновлении списка 👍 — знал/а 🔥 — стало понятнее 💼 Щелкаешь такие задачи как орешки? Найди проект с достойной зарплатой тут 🐸 Библиотека тестировщика #стендап_qa

Особенно доставляет отсутствие пункта "исправить баг" 🔹 Курс разработка AI-агентов 🔹 Получить консультацию менеджера 🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib 🏃‍♀️ Proglib Academy #развлекалово

⌨️ Автотесты давно стали базой для QA-команд Они помогают быстрее проверять фичи, ловить регрессии и спокойнее выкатывать релизы. В видео — простое объяснение для самых маленьких: 🔵 что такое automation QA, зачем тестировщику код и как работают автотесты. 🔗 Смотреть по ссылке 📍 Навигация: [Вакансии] 🐸 Библиотека тестировщика #теория_на_пальцах

👀 Практический курс «Разработка AI-агентов для автоматизации задач, работы и собственных проектов» со скидкой 40% до конца мая! Мы поговорили с десятками разработчиков, учли главные боли индустрии и запускаем полностью обновленный курс «ИИ-агенты 5.0». 🎉 Что вы узнаете? - Как радикально оптимизировать траты на токены. - Как на практике оценивать качество и точность 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. Спикеры — практики с опытом в AI и Data Science в крупных IT-компаниях, таких как Яндекс, Сбер, Raft и Газпромбанк др. Длительность: 6–12 недель в зависимости от тарифа. 👉 Занимайте место на главном агентском интенсиве по лучшей цене

📌 Что такое смоук-тест в IT Смоук-тест (Smoke Testing) — это экспресс-проверка самых критичных функций приложения. Его задача убедиться, что система в принципе «дышит», ключевые функции работают, а программа готова к более глубокому и детальному тестированию. ⭐ Зачем это нужно? Экономия времени: Вы сразу понимаете, стоит ли тратить ресурсы на полноценный цикл тестирования или билд нужно возвращать на доработку прямо сейчас. Быстрая диагностика: Позволяет поймать «шоу-стопперы» и критические ошибки на самом старте. А как вы обычно проверяете билд перед сдачей? ❤️ — Прогоняю автотесты 🔥 — Тыкаю основные кнопки руками (по старинке) 🌚 — Просто пушу в прод и жду фидбек от юзеров 🔹 Практический интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования» 🔹 Получить консультацию менеджера 🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib 🏃‍♀️ Азбука айтишника #ликбез