QA-Логия

💻 Наш юмор кроссплатформенный, а контент — уникальный. На каждой площадке свои мемы: ✅Telegram 🔵Ленивый вайб-программист 🔵Я хочу стать вайб-программистом ✅ВК 🔵Ленивый вайб-программист 🔵Я хочу стать вайб-программистом ✅Max 🔵 Ленивый вайб-программист 🔵Я хочу стать вайб-программистом 🖥Всегда с вами! 🖥

Тест: угадай HTTP-статус по ситуации из жизни Что роднит сервер с вежливым человеком? Отшить собеседника можно кучей способов — хотя бы взять и многозначительно промолчать. У сервера каждый такой приём зашит в трёхзначное число. Коды эти мелькают перед глазами у разрабов и тестировщиков ежедневно, но даже бывалые путают 502 и 504. Внутри — 12 вопросов: даётся ситуация, выбираешь один из четырёх кодов. Разбор с пояснениями припрятан под спойлером. Считай попадания — в финале узнаешь, какой ты статус. Читать на Habr 👉 QA-логия

Почти любой UI-тест стартовал одинаково: старт, email, OTP, пароль, создай пасскод, повтори пасскод. Шесть экранов, секунд 26 — и ни один из них логин, по сути, не проверял. Он был просто предусловием. Прописную истину «предусловия гоняй через API, а не через UI» слышал каждый, кто хоть раз писал автотесты. Её проверили на трёх кандидатах в Android-сьюте, на живых устройствах. Итог: в одном месте API-вариант оказался на 29% медленнее UI. Зато в двух других — ощутимо шустрее: логин сжался с ~26 до ~7 секунд, а суммарное время 400+ тестов упало на 27%. А дальше — отчего так вышло, как логиниться кодом изнутри процесса приложения, чем мерили (и где сами налажали в замере) и по какому принципу теперь решают, что уводить с UI. Читать далее 👉 QA-логия

🥲 Джунов стали нанимать втрое меньше из-за ИИ Anthropic выпустила большое исследование о том, как Claude меняет работу внутри компании. Главное:

— Доля джунов среди программистов упала с 27% до 9%. При этом компания продолжает активно нанимать людей, но всё чаще отдаёт предпочтение мидлам и сеньорам. — Сами ИИ-агенты уже работают в 6 раз больше часов, чем сотрудники Anthropic, а в исследовательских подразделениях — в 19 раз. — При этом количество коммитов на одного инженера выросло в 5 раз всего за (!) полгода. Причём даже нетехнические специалисты в 45 раз чаще используют Claude для автоматизации повседневных задач.

✖️ xCode Journal

🤣 Явный признак 💥 xCode Journal

Allure Report Storage: поднимаем своё хранилище отчётов Allure Report вечно страдал от нехватки хранилища для отчётов: хотелось без напряга работать с историей и смотреть отчёты удалённо. С таким добром и флаки ловить проще, и тренды анализировать. Чтобы закрыть вопрос, комьюнити Allure Report наделало кучу проектов. Недавно в Allure 3 появился официальный аналог — Allure Report Storage, который крутится через Docker или Cloudflare Worker. В гайде показано, как поставить и запустить это хранилище. Читать далее QA-логия

🤣 Эффективное распределение ресурсов выглядит так 💥 xCode Journal

Claude Pro на вашем аккаунте: 30 дней за 2 473 ₽ по СБП Активация ключом на личном аккаунте. Пароль никому не передаётся. Claude Max 5X тоже доступен на 30 дней. По СБП — 2 473 ₽, другими способами — 2 604 ₽. Перед заказом нужен Organization ID из настроек Claude и аккаунт на плане Free. Выдача автоматическая сразу после оплаты. Активация занимает 2–5 минут. Гарантия — 1 месяц: вопросы по доступу решает оператор. Автосписаний нет — продление новой покупкой. При заказе от 1 400 ₽ - Gemini Pro на 18 месяцев в подарок, при наличии. Оплата: СБП из любого банка, Telegram Stars в боте или другой способ. Зарубежная карта не нужна. Оформить Claude Pro в Lachuga: Lachuga Промокод - xCode

Fetch для QA: тестим API прямо в DevTools без Postman Был у автора этап тестов, когда понадобилось накидать 50+ одинаковых сущностей, отличались только названия. По-нормальному это делают руками через интерфейс: открой форму, забей поля, сохрани — и так полсотни раз. Одна штука съедает где-то 20 секунд, в сумме набегает больше 15 минут тупых однотипных действий. Но он вспомнил про fetch — функцию в DevTools на вкладке Console. Пара минут на скрипт, и те же 50 сущностей готовы за минуту: экономия опять же больше 15 минут. В статье разбирают, как это устроено, дают шаблон запроса, показывают, как копировать его из DevTools и гонять запросы пачками и параллельно, не вылезая из браузера. Читать далее QA-логия

👩‍💻 Всем программистам посвящается! Вот 14 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования: Выбирай своё направление: 👩‍💻 Python — t.me/python_ready 🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready 🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready 👩‍💻 IT Новости — t.me/it_ready 🤖 AI & ML — t.me/neuro_ready 👩‍💻 Frontend — t.me/frontend_ready 👩‍💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready 👩‍💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready 👩‍💻 Linux — t.me/linux_ready 👩‍💻 Java — t.me/java_ready 📖 IT Книги — t.me/books_ready 📱 JavaScript — t.me/javascript_ready 🖼️ DevOps — t.me/devops_ready 🖥 Design — t.me/design_ready 📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!

Flaky по заказу: полигон для прокачки стабильных e2e-тестов на Playwright Зелёный прогон на учебной песочнице ровным счётом ничего не гарантирует — на живом проекте этот же тест легко упадёт через раз. Автор рассказывает про тренажёр: поначалу всё как обычный курс, а потом включается Hard Mode — бесячие попапы, тормозящий бэкенд и промо, которое накрывает экран аккурат в самый неудобный момент. Что по содержимому: 11 уроков, Hard Mode с воспроизводимыми флаками и Flake Score — метрика, которая покажет, переживёт ли твой тест реальный проект. Читать далее 👉 QA-логия

Тестирование LLM‑фичи: а своему eval точно можно верить? Eval рисует 96% качества, прогон зелёный — а после выката LLM‑ассистент косячит по-крупному. И корень, возможно, в самой системе оценки: она не отлавливает опасные ответы и дарит ложное чувство, что всё под контролем. Дальше — семь косяков в тестировании LLM‑функций и то, как собрать eval, которому реально можно доверять. Проверить свой eval 👉 QA-логия

⚡️ В сети начали массово сливать IT-курсы и книги известных онлайн школ Вот отсортированная база с тонной материала (постепенно пополняется): (363 видео, 87 книги) — Python (117 видео, 53 книги) — ВАЙБКОД (174 видео, 91 книги) — DevOps (415 видео, 68 книги) — Frontend (137 видео, 93 книги) — DS/ML (143 видео, 33 книги) — ИБ/Хакинг (352 видео, 89 книги) — С/С++/C (343 видео, 87 книги) — Java/QA (176 видео, 32 книги) — Git/Linux (167 видео, 53 книги) — PHP/1С (227 видео, 83 книги) — SQL/БД (114 видео, 77 книги) — Сисадмин (107 видео, 43 книги) — BA/SA (181 видео, 32 книги) — Go/Rust (167 видео, 43 книги) — Kotlin/Swift (112 видео, 24 книги) — Flutter (113 видео, 82 книги) — GameDev (183 видео, 37 книги) — Дизайн (136 видео, 33 книги) — PM/HR Скачивать ничего не нужно — все выложили в Telegram

Первый RAG комом: как в hh.ru учат LLM анализировать ошибки автотестов Алексей — автотестер в hh.ru. В конторе у него порядка трёх тысяч классов с e2e (UI) тестами на Java. Гоняют их по несколько раз в сутки, и именно они — главный quality gate. Только вот тесты нет-нет да и флакнут. А с этим надо что-то делать. Против нестабильности давно работает автокарантин: как только тест поплыл, крон выкидывает его из прогонов и заводит в Jira тикет на владельца — мол, разбирайся. Как всё это устроено, в hh.ru на Хабре уже писали. А теперь туда прикрутили LLM: тест уезжает в карантин, нейросеть смотрит на ошибку и подкидывает владельцу пачку гипотез о том, почему оно упало, плюс варианты починки — если косяк на стороне самих тестов. В статье автор рассказывает, как задачу пилили, почему классический RAG с векторным поиском не вывез и как в итоге дошли до схемы, где LLM сама решает, какой код ей нужен для разбора. Читать далее 👉 QA-логия

АЙТИШНИКИ БЕСПЛАТНОЕ ОБУЧЕНИЕ Проект «Terminal» стал крупнейшей библиотекой бесплатного образования. В одном канале собраны курсы, книги, полезные инструменты и практические тренажёры для всех разработчиков: • Практические курсы и задания • Книги и статьи известных авторов • Полезные инструменты и ресурсы • IT-новости и инсайды Обучение по всем направлениям: SQL, Python, ML, Frontend, PHP, C++, Go, Git, Linux, QA, Java, Vibe-coding, InfoSec и др. ⌨️ подписаться

Pii-Mask и его форк: что нам дал перекрёстный обмен тестами Чел, который ведёт форк Pii-Mask, прикрутил туда фиксы и тесты для обработки Word и Excel. На нашей сборке 13 из его тестов легли. Разберу одну найденную дырку и покажу, как обмен тестами в обе стороны дал нам план правок и не дал потерять улучшения в обеих ветках. Читать далее 👉 QA-логия

Тестирование до релиза и после: когда пора менять стратегию Хабр, салют! На связи Сергей Трофимов, старший инженер по автотестам в «Юзтех». Тут не будет занудства про то, как тестировать правильно, а как — нет. Вместо этого копнём в другое: одно и то же ли тестирование до релиза и после? Точнее так — корабль обязан держаться изначального курса или руль всё же пора крутить? И как научиться вовремя затаскивать полезное, а ненужное выкидывать. Часть 1. Начало Даже если ты не застал проект на старте активной разработки, вопрос «а как там было в самом начале?» в голове всё равно всплывал. В этой части автор по личному опыту рассказывает, чем заняться на первом этапе, когда кода ещё нет вообще. Так вышло, что он стал первым QA на новом проекте — и нет, это не стартап с голым полем. Со стартапом порой работы даже побольше, особенно если тебе доверили выбирать инструменты. Здесь же бизнес живёт давно, идея сервиса долго зрела где-то в недрах домена, и вот пришло время собирать команду и начинать разработку. Из вводных понятно: рабочая инфраструктура уже есть, требования есть, а нет только одного — кода, который можно гонять тестами. Читать далее 👉 QA-логия

Генеративные тесты — серебряная пуля или костыль на подпорках: что говорят разработчики и учёные Вокруг нейросетей, которые клепают тесты, кипит спор — и в рабочих чатах, и в академических кругах. За: они делают ровно то, ради чего вообще придумали ИИ-агентов — тащат работу, которую мало кто любит, и отжимают кучу времени и сил. Против: выдают сюрпризы — то тест-кейс подправят или вообще снесут, то пограничные сценарии просто проигнорируют. Авторы прошерстили, какие мнения про генеративные тесты гуляют по ИТ-индустрии и что на этот счёт вещает наука — со свежими исследованиями по теме. А под конец накидали подборку открытых инструментов, чтобы можно было самому пощупать связку «нейросеть + юнит-тесты». Читать далее 👉 QA-логия

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

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