Желтый QA

Тест-кейсы как код: как перестать вести тест-кейсы в двух местах 📝 В этом видео разбираем практику Тест-кейсы как код — зачем хранить тест-кейсы прямо в коде проекта, а не в отдельной TMS. Поговорим о том: ✨ почему двойная работа — сначала в TMS, потом в коде — это боль, от которой легко избавиться ✨ как тест-кейсы, живущие в репозитории, получают историю изменений и ревью наравне с кодом ✨ зачем автоматически выгружать результаты прогонов обратно в TMS ✨ с чего начать внедрение, если тест-кейсов уже накопилось очень много 💬 А как у вас сейчас живут тест-кейсы — в TMS или в коде? Делитесь в комментариях! Подписывайтесь 📚 #спросили_qa

🥳 Сегодня праздник тех, кто превращает строчки кода в работающие продукты, приложения и целые миры. Без вас не было бы ни удобных сервисов, ни игр, ни программ — спасибо за каждую строчку! Особенно, если она без бага ❤️ 🫰 Отдельный респект тем, кто: - разбирается в багах до глубокой ночи, - терпеливо ждёт новые фичи и спокойно переживает наши «срочно, но не срочно», - готов переписать всё с нуля, лишь бы стало лучше. Вы — герои своего дела, и сегодня праздник именно ваш. ⌨️ Пусть ваш код всегда компилируется с первого раза, дедлайны остаются лишь формальностью, а вдохновение не покидает вас ни на минуту. Желаем чистого кода, ярких экранов и только рабочих клавиш! А чтобы всегда оставаться в курсе новостей и трендов, держите при себе папочку с нашими желтыми IT-каналами 🏦 🪙 Команда Жёлтого QA поздравляет каждого из вас и ценит ваш талант и преданность делу. С праздником! Подписывайтесь 📚

🎉 Поздравляем с нашими профессиональными праздниками! Сегодня мы празднуем День Тестировщика и совсем скоро наступят дни наших главных коллег! 💻 Желаем тестировщикам: Пусть каждый релиз проходит без критических багов, а автотесты всегда горят зелёным. Желаем вам находить ошибки до пользователей и получать удовольствие от качественной работы. 💻 Программистам: Пусть код будет чистым, а дедлайны — реалистичными без лишних правок. Желаем вам разрабатывать логику, которая работает с первого раза, и реже возвращаться на рефакторинг. 📈 Аналитикам: Пусть требования будут понятными с первого раза и заказчики не меняют их на этапе разработки. Желаем вам видеть полную картину проекта и находить лучшие решения для бизнеса. ❤️ Мы — одна команда, и успех продукта зависит от каждого из нас. С праздниками, коллеги!

🚀 AI пишет тесты? Готовьтесь чинить flaky Промпт типа

«Напиши тест...»

даёт вам код из туториалов: Math.random(), sleep(5000) и XPath, который умрёт от лишнего div. В своей новой статье Ксения Сымолкина рассказала, как бороться с «галлюцинациями» AI, ловушками времени и прочими преградами на пути к стабильным и быстрым тестам. Расскажите, с какими «галлюцинациями» AI при написании тестов вы сталкивались и как с ними боролись? 👇 Подписывайтесь 📚 #статья_телеграф

А насколько вас захватывают рабочие процессы? 😁 Подписывайтесь 📚 #мем

🧠 Возвращаемся с разбором задачи из прошлого поста. Ошибка была в инициализации: max_sum = 0 вместо первого элемента массива. Ноль здесь — не «нейтральное» значение, а неявное предположение, что ответ не может быть меньше нуля. Но по условию подмассив должен содержать хотя бы один элемент — а значит, если все числа отрицательные, правильный ответ тоже отрицательный. Функция же в таком случае вернёт 0 — сумму «пустого» подмассива, которого по условию не существует. Пример-ловушка:

nums = [-3, -1, -2] → вернёт 0 вместо -1 nums = [-5] → вернёт 0 вместо -5

Разберём nums = [-3, -1, -2] по шагам:

num = -3 → current = max(-3, 0 + (-3)) = -3 → max_sum = max(0, -3) = 0 num = -1 → current = max(-1, -3 + (-1)) = -1 → max_sum = max(0, -1) = 0 num = -2 → current = max(-2, -1 + (-2)) = -2 → max_sum = max(0, -2) = 0

Все реальные суммы отрицательные, но max_sum так и не опустился ниже стартового нуля — и функция возвращает ответ, который вообще не соответствует никакому подмассиву. Правильное решение:

def max_subarray(nums): max_sum = current = nums[0] # инициализируем первым элементом! for num in nums[1:]: current = max(num, current + num) max_sum = max(max_sum, current) return max_sum

Теперь стартовое значение — это сумма реального подмассива из одного элемента, и функция корректно работает в том числе на массивах из одних отрицательных чисел. Кстати, этот алгоритм — знаменитый алгоритм Кадане, а ошибка с инициализацией нулём — самый частый способ его «сломать». Такие задачи любят спрашивать на собеседованиях, поэтому хорошо помнить о том, как их решать ❤️ Подписывайтесь 📚 #задача

Всем привет! 👋 Сегодня предлагаем вам решить задачу на поиск бага в коде 🔥 Нужно реализовать функцию max_subarray, которая находит максимальную сумму непрерывного подмассива. Подмассив должен содержать хотя бы один элемент, поэтому уменьшить сумму «до нуля», взяв пустой подмассив, нельзя. Примеры:

max_subarray([-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4]) → 6 # подмассив [4, -1, 2, 1] max_subarray([5, 4, -1, 7, 8]) → 23 # весь массив max_subarray([1]) → 1 max_subarray([-3, -2]) → -2 # подмассив [-2]

Для решения задачи написан такой код:

def max_subarray(nums): max_sum = 0 current = 0 for num in nums: current = max(num, current + num) max_sum = max(max_sum, current) return max_sum

Код запускается без ошибок, но в некоторых примерах выдаёт некорректный результат. Вопросы: 1️⃣ В чём логическая ошибка? 2️⃣ При каких входных данных функция вернёт неверный результат? 3️⃣ Как правильно исправить? Пишите свои варианты в комментариях ⬇️ Подписывайтесь 📚 #задача

📊 Итоги: нужны ли метрики качества? Как видно из голосования по метрикам качества, расклад такой: ✅ Большинство за то, что метрики нужны и реально помогают в работе: - мы видим качество кода - принимаем взвешенные решения - отслеживаем техдолг в динамике ⚠️ Но есть важный нюанс: как и любой инструмент, метрики требуют грамотного использования. Ключ — не собирать метрики ради метрик, а применять их осознанно: - понимать, какую проблему решает каждая метрика - ориентироваться на реальный результат, а не подгонять цифры под красивую картинку - интерпретировать данные в контексте задачи и проекта Главное — чтобы метрики помогали принимать лучшие решения, а не создавали видимость благополучия. Продолжим дискуссию в комментариях 👇 — Какие метрики вы считаете действительно полезными? — С какими рисками сталкивались при внедрении? Подписывайтесь 📚 #сложный_выбор

❗️ Задались вопросом о метриках качества. Мнения наших экспертов, как всегда, разделились: 👉 кто-то говорит «без них никак» 👉 кто-то — «пустая трата времени». А как считаете вы? Подписывайтесь 📚 #сложный_выбор

А вам приходится убеждать разработчиков править баги? 🐞 Подписывайтесь 📚 #мем

Давайте посмотрим на результаты опроса: Только 11% проголосовавших отметили, что качество кода при внедрении AI в разработку не ухудшилось. Расскажите в комментариях, как вам это удается 👇 12% решили перетерпеть до того момента, когда AI агенты научатся писать качественный код. Надеемся, ждать этого придется не очень долго 🙏 От 31% до 34% респондентов решили ужесточать процессы, чтобы не снижать качество: ограничивать роль AI ассистированием, давать только простые задачи, ужесточать ревью со стороны живых разработчиков. И, конечно же, увеличивать покрытие тестами. Чем больше тестов, тем сложнее что-то сломать 🫷 Наибольший процент (44%) набрал вариант, что улучшать качество кода от AI должен сам AI. То есть прокачивать надо не только вайб-кодинг, но и вайб-тестинг, а AI должен сам проверять и чинить свой же код 🧐 Ну а почему нет — кто не пишет, тот не ошибается. А кто написал и ошибся — тот пусть ищет и исправляет 😅

🚀 AI-агенты ускоряют разработку, но какой ценой? Многие уже заметили: скорость растёт, а качество кода падает. Типичные сценарии: ❌ Агент не видит полного контекста и ломает скрытые зависимости. ❌ Рефакторит «слишком много», нарушая работу старого функционала. ❌ Разработчики привыкают доверять ИИ и поверхностно проверяют код. А вы сталкивались с ростом багов после внедрения AI? Проголосуйте в опросе ниже или напишите в комментариях 👇

Тестировщики в бою 🦹‍♀️ Ставь 🔥 если узнал себя! Напиши в комментах, если что-то из этого было у тебя на прошлой неделе 😅 Подписывайтесь 📚 #мем

😍 Какие планы на следующие выходные? Мы собираем своих в Москве на масштабном офлайне этого лета — ИТ-Пикнике. Это большой фестиваль под открытым небом для ИТ-специалистов и их близких. Соберем в одном месте все, за что любим индустрию, — только без шумных опенспейсов, зумов и горящих дедлайнов. Вас ждут десятки лекций, дискуссии, живая музыка, мастер-классы и интерактивы для всей семьи. Подробнее о них рассказали в карточках. 📅 8 августа 📍 Москва, Коломенское Покупайте билеты на сайте и зовите близких: по одному билету могут пройти двое взрослых и двое детей до 16 лет включительно. Будем отрываться, знакомиться и открывать что-то новое вместе 😍