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

🖥 Топ Git-команд для ежедневной работы 🔜 Посмотреть, что изменилось перед регрессом

git diff

🔜 Быстро увидеть изменённые файлы

git status

🔜 Посмотреть историю коммитов по задаче

git log --oneline

🔜 Посмотреть изменения в конкретном файле

git diff path/to/file

🔜 Узнать, кто сломал строку

git blame file.js

🔜 Переключиться на ветку фичи

git checkout feature/task-123

🔜 Удалить локальные изменения

git restore .

🔜 Временно сохранить WIP перед переключением задачи

git stash

🔜 Вернуть сохранённые изменения

git stash pop

🔜 Откатить последний commit

git reset --soft HEAD~1

📍 Навигация: [Вакансии] 🐸 Библиотека тестировщика #тест_драйв

😬 Почему AI-агенты не смогли заменить QA После первых успешных запусков стало понятно: главная сложность — не генерация тестов и не работа с CI. 🔤 Проблемы начались там, где на проде обычно всё и ломается:

— спецификации противоречат друг другу — часть логики существует только на словах — интеграции ведут себя нестабильно — бизнес-правила не описаны в документации — а зелёный CI ещё не означает, что система проверена правильно

🔗 В статье очень хорошо показано: QA в сложных продуктах — это не только тесты и automation, а понимание контекста, рисков и умение вовремя заметить проблему до продакшена. 📍 Навигация: [Вакансии] 🐸 Библиотека тестировщика #карьерный_трек

🤔 Вопрос с собеседования Вы тестируете API и знаете: — какие сервисы участвуют в обработке запроса — через какие очереди проходят события — какие коды ошибок может вернуть backend Но доступа к исходному коду у вас нет. Какой это подход к тестированию ❓ 🐸 Библиотека тестировщика #стендап_qa

🧩 Что такое микросервисы — простыми словами Микросервисы — это когда приложение разбито на множество маленьких самостоятельных частей (сервисов). Каждый отвечает за свою задачу: оплата, авторизация и т.д. 🏠 В монолите всё собрано в одном большом доме. 🏘️ В микросервисах — это квартал маленьких домиков, связанных сетью (через API). 🟢 Плюсы: — можно обновлять и тестировать каждый сервис отдельно — сбой в одном не рушит всю систему — масштабируешь только то, что нужно 🔴 Минусы: — сложнее настроить взаимодействие между сервисами — важно следить за логами, задержками и зависимостями — QA нужно тестировать интеграции, а не только UI 📍 Навигация: [Вакансии] 🐸 Библиотека тестировщика #теория_на_пальцах

🔍 10 QA-проверок в Chrome DevTools, которые экономят часы дебага Это один из самых полезных инструментов для быстрого анализа багов, запросов и поведения приложения прямо в браузере. В статье собрали топ-проверок:

— поиск UI- и CSS-багов через Elements — анализ JS-ошибок и security warnings в Console — проверка API-запросов, payload и HTTP-кодов в Network — тестирование offline-режима без отключения интернета — поиск битых ссылок через JS прямо в консоли — работа с cookies, localStorage, IndexedDB и auth-токенами

Такие техники помогают быстрее находить источник проблемы и сокращают время на диагностику багов. 🔗 Читать подробнее 📍 Навигация: [Вакансии] 🐸 Библиотека тестировщика #тест_драйв

🔥 База по экономике токенов и кэшированию от AI Platform Lead из Bitrix24 Знакомьтесь, Сергей Нотевский. AI Platform Lead в Bitrix24. Он один из ключевых экспертов нашего курса AgentOps. На своих лекциях он детально разбирает экономику AI-агентов, кэширование токенов, LLM-инфраструктуру и вывод генеративных систем в стабильный прод. Мы попросили Сергея поделиться материалами для тех, кто хочет оптимизировать косты на LLM в проде. Сохраняйте методичку по prefix cache метрике, которая напрямую влияет на ваши деньги. Как говорят создатели Manus:

“KV-cache hit rate is the single most important metric for a production-stage AI agent.”

🛠 Что внутри методички (комбо из 3 статей + код):

Экономика кэширования — особенности провайдеров и как правильно считать затраты. Частые анти-паттерны — почему ваш кэш постоянно сбрасывается и вы платите больше. Кэш в AI-агентах — специфика работы с памятью в автономных системах.

🍒 Вишенка на торте: готовый SKILL для агента, который делает ревью вашего проекта, находит анти-паттерны и предотвращает низкое попадание в кэш. — Забрать комбо-материалы на GitHub P.S. Если хотите послушать Сергея вживую — ловите его на конференциях Kode Waves (май), Conversations AI и Highload Spb (июнь). 🎁 Акция в честь старта продаж! Прямо сейчас при покупке Инженерного трека вы получаете полный доступ к материалам курса «Разработка ИИ-агентов» в подарок. 👉 Забрать 2 курса по цене 1 и начать обучение

🔥 Вопрос с собеседования Вы тестируете API авторизации и получаете такой ответ:

{
  "success": true,
  "token": null,
  "expiresIn": "3600"
}

Но HTTP-статус при этом:

401 Unauthorized

Почему это проблема ❓ 🐸 Библиотека тестировщика #стендап_qa

🔥 Топ-вакансий недели для тестировщиков Junior QA — от 70 000 до 100 000 ₽ — удаленно/гибрид (Москва) Manual QA Engineer — remote (Limassol) Senior QA Auto тестировщик — от 180 000 до 250 000 ₽, удаленно (Калининград) ➡️ Больше офферов в канале: @testerrjob 🐸 Библиотека тестировщика

🧩 Bug bash: тестирование, где находят то, что вы пропустили Тест-кейсы пройдены, регресс зелёный — а баги всё равно находятся. Почему? Потому что продукт проверяют по сценариям, а пользователи действуют иначе.

Bug bash — это формат, где команда тестирует систему без жёстких шагов

В карточках — как это проходит и какие проблемы всплывают 🖍 🔗 Источник 📍 Навигация: [Вакансии] 🐸 Библиотека тестировщика #разбор_полетов

🔥 Вопрос с собеседования Вы получили ответ от API со статусом 200 OK, но данные в ответе некорректные. Это баг? 👇 Правильный ответ (нажми, чтобы прочитать): Да, это баг. Статус 200 означает только то, что запрос успешно обработан на уровне протокола. Но это не гарантирует, что система вернула правильные данные. 🔵 Что здесь важно понять HTTP-статус отвечает за доставку ответа. Сервер может вернуть 200, даже если: — логика отработала неправильно — вернулись устаревшие или неверные данные — произошла ошибка в бизнес-расчётах 🔵 Почему это опасно — в логах и мониторинге всё выглядит нормально — баг сложно заметить без проверки данных — пользователь получает неправильный результат ✔️ Как проверять правильно — не ограничиваться статусом ответа — проверять структуру и значения данных — сверять с требованиями и бизнес-логикой 👍 — знал/а 🔥 — стало понятнее 💼 Щелкаешь такие задачи как орешки? Найди проект с достойной зарплатой тут 🐸 Библиотека тестировщика #карьерный_трек #middle

❓ Что такое SDLC Эта аббревиатура расшифровывается как Software development lifecycle, в переводе – жизненный цикл разработки программного обеспечения. SDLC включает в себя все этапы разработки ПО, в том числе сбор и анализ требований, проектирование, написание кода, тестирование, развертывание и сопровождение. 📍 Навигация: [Вакансии] 🐸 Библиотека тестировщика #теория_на пальцах

😎 Знакомьтесь с экспертом Proglib.academy: AI-архитектор Андрей Носов Андрей — один из ключевых спикеров нашего курса AgentOps. Он выстраивает архитектуру, которая выживает в суровом проде и активно делится своим опытом. За что его ценит IT-комьюнити: 🟣 Топ-спикер AI Conf 2026

Его доклад про мифы семантического поиска и провалы Naive RAG стал одним из самых рейтинговых на конференции.

🟣 Эксперт по GraphRAG и Knowledge Graphs

Андрей внедряет инженерный подход в сложные системы, заменяя «слепую веру» в эмбеддинги строгой логикой графов.

🟣 Автор «14 кругов ада для RAG»

Разработал уникальный набор из 14 unit-тестов, на которых ломается стандартный векторный поиск (от слепоты к отрицаниям до конфликта версий).

🟣 Спикер Saint HighLoad

Регулярно выступает на крупнейших хайлоад-площадках, разбирая архитектуру отказоустойчивых ИИ-сервисов.

Андрей упаковал свои наработки в Google Colab, где можно пощупать 14 сценариев ошибок RAG и их решения: 🔗 Забрать Colab-ноутбук На курсе Андрей отвечает за самые «мясные» блоки: RAG, оркестрацию агентов и их промышленную эксплуатацию. Узнать больше о программе и обучении у Андрея: 👉 Курс о том, как внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса Так, продолжаем знакомить вас с командой? 👍 — Да, ждем новых лиц 🔥 — Пойду тестить Colab Носова

🔥 Вопрос с собеседования Вы получили JSON от API:

{
  123: "value"
}

Почему это ошибка ❔ 🐸 Библиотека тестировщика #стендап_qa

⚡️ Виды тестирования, которые используются В теории кажется, что тестировщику нужно знать десятки подходов. На практике всё проще: большая часть задач закрывается базовыми вещами. В карточках — 5 видов тестирования, которые используются каждый день и на которых чаще всего допускают ошибки. 📎 Читать подробнее 📍 Навигация: [Вакансии] 🐸 Библиотека тестировщика #теория_на_пальцах