🧑‍⚖️🧑‍⚖️🧑‍⚖️🧑‍⚖️⚡️ K6 для нагрузочного тестирования — концепт и практика

➡️ На Хабре опубликовали статью о нагрузочном тестировании с помощью K6 — open-source инструмента для проверки производительности высоконагруженных систем. K6 позволяет писать тесты на JavaScript, запускать их локально или в облаке, симулировать тысячи виртуальных пользователей и получать детальные метрики: латентность, throughput, процент ошибок. Это особенно важно для проверки API, микросервисов и веб-приложений под нагрузкой перед релизом в продакшн.​

Если ты тестируешь высоконагруженные системы или готовишь проект к росту трафика — K6 даёт контроль над сценариями нагрузки, интеграцию с CI/CD и визуализацию результатов через Grafana. Это полезно для проверки SLA перед крупными событиями (распродажи, запуски), поиска узких мест в архитектуре под пиковой нагрузкой, тестирования API на стабильность при 10k+ RPS, регрессионных проверок производительности в CI, анализа деградации при превышении лимитов.​

🔗 Статья о нагрузочном тестировании K6


🔥 Подписка Perplexity PRO на год по отличной цене мгновенно

🔥 Мой курс "Нейросети для QA"

🔸 Прокачка CV

#QA #Тестирование #Тестировщик #IT #Testing #Performance #Автоматизация #Процессы

👋 Привет, ребята! Очередная шпаргалка готова. Если считаете её также полезной, не жалейте огней и лайков🔥👍❤️

Шпаргалка для QA Часть 8
TEST MANAGEMENT, GIT, МЕТРИКИ И CI/CD

📑 СОДЕРЖАНИЕ
РАЗДЕЛ 1: TEST PLANNING & STRATEGY
1. Test Plan: scope, schedule, resources, risks, entry/exit criteria
2. Test Strategy: smoke, regression, functional, non-functional подходы
3. Test Levels & Coverage: unit, integration, system, UAT, пирамида тестирования
4. Test Case Management: организация, версионирование, traceability matrix

РАЗДЕЛ 2: TEST ESTIMATION
5. Методы оценки тестирования: Three-Point Estimation, PERT, WBS
6. Аналогичная и параметрическая оценка времени
7. Планирование ресурсов и timeline проекта

РАЗДЕЛ 3: RISK-BASED TESTING
8. Что такое Risk-Based Testing: probability × impact
9. Матрица рисков (Risk Matrix): HIGH/MEDIUM/LOW приоритеты
10. Allocation времени тестирования по рискам
РАЗДЕЛ 4: DEFECT MANAGEMENT
11. Жизненный цикл дефекта: NEW → ASSIGNED → RESOLVED → VERIFIED
12. Severity vs Priority: различия и примеры применения
13. Bug Triage Meeting: как правильно сортировать баги
14. Root Cause Analysis (RCA): метод 5 Whys
РАЗДЕЛ 5: METRICS & KPI
15. Метрики тестирования: Test Coverage, Execution Rate, Defect Detection Rate
16. Defect Density, Test Effectiveness, Pass Rate — расчёты и интерпретация
17. KPI: Test Execution Time, Bug Escape Rate, Defect Removal Efficiency
18. Regression Test Pass Rate — цели и мониторинг
РАЗДЕЛ 6: TEST REPORTING & DASHBOARDS
19. Структура Test Report: резюме, прогресс, баги, тренды, риски
20. Sign-off формы и approval процессы
21. Живые Dashboard'ы в реальном времени (Jira, TestRail)

РАЗДЕЛ 7: CI/CD ДЛЯ ТЕСТИРОВЩИКОВ
22. Что такое CI/CD: Continuous Integration/Deployment
23. Jenkins Pipeline: полный пример Jenkinsfile с комментариями (11 этапов)
24. GitLab CI: конфигурация .gitlab-ci.yml с примерами jobs
25. GitHub Actions: workflow .yml для автоматизации тестов
26. Инструменты автотестов в CI/CD: Selenium, Postman, JMeter, Pytest

РАЗДЕЛ 8: GIT WORKFLOW ДЛЯ QA
27. 15 основных Git команд: clone, branch, commit, push, pull, merge
28. Работа с конфликтами и stash
29. Pull Request процесс и code review для тест-кейсов

РАЗДЕЛ 9: LINUX & WINDOWS COMMAND LINE
30. 30+ Linux команд для QA: навигация, файлы, процессы, сеть
31. 25+ Windows CMD команд для автоматизации
32. Сравнительная таблица Linux vs Windows команд


🔗 Шпаргалка в PDF уже в комментарии


🔥 Подписка Perplexity PRO на год по отличной цене мгновенно

🔥 Мой курс "Нейросети для QA"

🔸 Прокачка CV

#QA #Тестирование #TestManagement #CICD #Metrics #Git #Linux #Собеседование #Шпаргалка

🔥 ПОДБОРКА ЛУЧШИХ ШПАРГАЛОК КАНАЛА QA❤️4Life

⭐️Лучшая шпаргалка начинающего тестировщика 2025 от Натальи Матвеевой!

Практический мини-гайд с главными понятиями тестирования: виды ошибок, жизненный цикл бага, основные определения (defect, issue, bug), структура тест-кейса. Включает чек-лист для самопроверки и советы по первой работе.

📚 Шпаргалка для тестировщика: универсальный инструмент подготовки!

Все базовые этапы ручного тестирования — как анализировать требования, быстро составлять тест-кейсы, оформлять баг-репорты, добавлять скриншоты и видео. Плюс алгоритм коммуникации с командой.

🗃 Сборник полезных шпаргалок по SQL

Шаблоны самых часто используемых SQL-запросов (SELECT, JOIN, WHERE, GROUP BY), примеры для UI и API тестов, разбор типичных ошибок новичка, лайфхаки для быстрого решения задачи с реальными базами данных.

🪲 Шпаргалка - ПРИОРИТЕЗАЦИЯ БАГОВ

Система определения severity/priority — как выбрать правильную классификацию, примеры для разной продукции, таблица отличий. Краткие рекомендации по спорным ситуациям и кейсам в баг-трекинге.

🛠 DevTools Settings, шпаргалка для QA

Экспресс-гайд по инструментам Chrome DevTools для практической работы: поиск багов верстки, логирование запросов, эмулирование мобильных устройств, ускоренное выявление ошибок, фильтрация по network.

📚 QA Junior Собеседование: Полный HR Playbook

Концентрированная подборка типовых (и нетипичных) вопросов, короткие примеры ответов, советы по оформлению резюме, техники поведения для уверенного прохождения HR/Junior этапа без лишних стрессов.

✅ API Testing: полная шпаргалка-пушка 🔫 от Junior до Middle+

Примеры правильного оформления API‑запросов (GET, POST, PUT, DELETE), схемы валидации, работа с Swagger/Postman, кейсы багов мобильных и веб-приложений, лайфхаки для автоматизации руками.

💾 КЭШ — Шпаргалка для QA (Часть1)

💾 КЭШ — Шпаргалка для QA (Часть2)

Объясняет типы кэшей: браузерный, CDN, мобильный, их влияние на работу приложения, типовые сценарии возникновения багов, способы очистки и тестирования проблем с обновлениями и загрузкой данных.

🖥 JSON — Шпаргалка для QA от Junior до Middle+

Как читать и валидировать JSON — структура, типы данных, распространённые баги (например, некорректные кавычки, лишние запятые). Реальные примеры для ручного и автоматизированного тестирования.

🔥 Ad-hoc Testing: Полная Шпаргалка для QA

✅ Чёткие определения (Ad-hoc vs Exploratory vs Monkey)
✅ 3 вида: Buddy, Pair, Monkey Testing
✅ Сценарии использования
✅ Пошаговый гайд эффективного проведения
✅ Реальные кейсы из практики

🔥 Верификация и Валидация: Шпаргалка для QA

✅ Чёткие определения
✅ Сравнительная таблица
✅ Применение на каждом этапе SDLC (6 этапов)
✅ Реальные примеры из практики

🔥 Полная шпаргалка по Chrome DevTools для QA

Все 17 важнейших вкладок с детальным разбором
• Практические тест-кейсы для каждой вкладки
• 50+ горячих клавиш для ускорения работы

1️⃣ Шпаргалка основы тестирования ПО Часть1!

2️⃣ Шпаргалка QA - Часть 2: Основы тестирования

3️⃣Шпаргалка QA - Часть 3: Техники тест-дизайна

4️⃣ Шпаргалка QA - Часть 4: Нефункциональное тестирование

5️⃣ Шпаргалка QA - Часть 5: Регрессия, Требования и Исследовательское тестирование

6️⃣ Шпаргалка QA - Часть 6 МОБИЛЬНОЕ ТЕСТИРОВАНИЕ: от основ до продвинутых техник

Максимально подробное описание теоретических и практических тем: функциональное/нефункциональное тестирование, мобильные платформы, техники тест-дизайна, основы CI/CD, взаимодействие с аналитикой.

7️⃣ Шпаргалка для QA Часть 7 WEB-ТЕСТИРОВАНИЕ, DEVTOOLS И БАЗЫ ДАННЫХ

Описывает ключевые моменты проверки связки UI + backend; что важно смотреть в DevTools для поиска ошибок интеграции, примеры реальных багов, алгоритмы репортинга и трейсинга запросов.

8️⃣ Шпаргалка для QA Часть 8 TEST MANAGEMENT, GIT, МЕТРИКИ И CI/CD

Пособие для тех, кто хочет расти: overview лучших тулзов для управления тест-кейсами, базовые команды работы с Git, рекомендации для повышения качества тестирования, объяснение, зачем нужны метрики и как применять CI/CD на практике.

@QA❤️4Life

#шпаргалка #подборка #сборник

🧑‍⚖️🧑‍⚖️🧑‍⚖️🧑‍⚖️Почему современные LLM пока не отберут работу у программистов

👍 На мой взгляд достойная и толковая статья, которая разбирает фундаментальную причину, почему LLM пока не могут заменить программистов, несмотря на хайп и корпоративные сокращения.​

▶️ Корпоративная иллюзия

Сокращения штата после внедрения AI — не показатель эффективности инструмента. Решения о внедрении принимаются романтически (топы читают твиты), потом менеджеры рисуют концепции с завышенной экономией, включая обязательное сокращение 20% штата для отчёта перед финансистами. При этом увольняют не лучших, а тех, кто генерирует бюрократическую активность — их сокращение парадоксально облегчает работу оставшимся.​

👍 Три фундаментальных ограничения

✅Автогрессивная генерация: LLM не может отменить предыдущий токен и переиграть решение — она только продолжает траекторию вперёд.​

✅Нарративность вместо логики: модель генерирует не работающий код, а правдоподобный нарратив о коде. Для неё нет разницы между корректной программой и красивой историей про программу. Она выбирает статистически вероятные паттерны (например, bubble sort для любой сортировки), а не логически верные решения.​

✅Декогеренция в длинных контекстах: чем больше кода, тем сильнее модель теряет глобальную архитектуру и цепляется за локальные знакомые паттерны. Даже миллион токенов Gemini сжимается после 200K, регенерируя контекст заново с возможной потерей 1% — критично для кода.​

❔ Почему это критично

LLM не работает с инвариантами (правилами, которые должны сохраняться при любом изменении). Программист делает хирургический рефакторинг, сохраняя все связи. LLM регенерирует весь фрагмент заново, теряя зависимости и добавляя переменные типа rightdecision, finalrightdecision для «связности нарратива».​

❔Что работает сейчас

LLM как ассистент для шаблонов, автокомплита, простых функций — интерактивный справочник. Но программист всё равно нужен для контроля связности, постановки задач и проверки архитектуры. Затраты когнитивных сил на контроль съедают выигрыш от автоматизации.​

❔ Почему «пока»

Эмерджентные свойства появляются при масштабировании без изменения архитектуры. Chain-of-Thought возник сам собой в больших моделях. Сейчас в Gemini 2.5 Pro уже видны признаки meta-reasoning — способность модели критиковать свои решения и менять стратегию на лету. При следующем фазовом переходе может появиться метапаттерн самокоррекции, который устранит галлюцинации и научит делать хирургический рефакторинг

🔥 Подписка Perplexity PRO на год по отличной цене мгновенно

🔥 Мой курс "Нейросети для QA"

🔸 Прокачка CV

#LLM #IT #AI #Нейросети

🔤🔤 ❓ Что такое YAML?

YAML (YAML Ain't Markup Language) — формат сериализации данных, предназначенный для структурированного представления информации в человекочитаемом виде. Расшифровка названия подчеркивает, что это не язык разметки, а инструмент для хранения и обмена данными между системами.​

🫥 Ключевые характеристики:
✅ Минималистичный синтаксис с отступами (как в Python)​
✅Поддержка комментариев (символ #)​
✅Строки без кавычек​
✅Файлы с расширением .yml или .yaml​
✅Является надмножеством JSON​

🫥 ПРИМЕР YAML

---
# test-config.yaml

api:
  url: "https://api.test.com"
  timeout: 5000

users:
  admin:
    login: "admin"
    password: "pass123"
  tester:
    login: "qa_user"
    password: "test456"

endpoints:
  - "/api/users"
  - "/api/products"
  - "/api/orders"

#QA #Тестирование #Тестировщик #IT #Testing #Tester #QA4Life #Автоматизация #CI_CD #Конфигурация #DevOps #yaml #шпаргалка

🔤🔤 ❓ Зачем YAML тестировщику

➡️ Настройка окружений, запуск автотестов, работа с API — везде встречаются .yml файлы, но многие тестировщики их просто копируют, не понимая структуры. Это приводит к ошибкам в конфигах CI/CD, поломанным Docker-контейнерам и часам отладки. YAML (YAML Ain't Markup Language) — формат для описания конфигураций с минималистичным синтаксисом на отступах, который стал стандартом в современных DevOps-инструментах и системах автоматизации тестирования. Понимание YAML дает тестировщику независимость: можно самостоятельно настраивать окружения, управлять тестовыми данными и читать спецификации API.

❓ Где тестировщик использует YAML:
👉 CI/CD пайплайны в GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins: описываете этапы запуска автотестов, условия выполнения, переменные окружения и артефакты сборки
👉 Docker Compose для тестовых окружений: поднимаете локально базу данных, mock-сервисы и приложение одной командой через docker-compose.yml
👉 OpenAPI/Swagger спецификации API: читаете описание endpoint'ов, параметров запросов и ожидаемых ответов, импортируете коллекции в Postman для тестирования
👉 Управление тестовыми данными: храните наборы тест-кейсов с разными пользователями, ролями и сценариями в структурированном формате вместо Excel-таблиц
👉 Kubernetes конфиги для тестовых кластеров: настраиваете deployment, services и ingress для интеграционного тестирования
👉Ansible плейбуки: автоматизируете развертывание тестовых стендов с нужными версиями ПО и конфигурациями
👉 Проверка синтаксиса через yamllint: валидируете конфиги перед коммитом, чтобы избежать поломки пайплайнов из-за лишнего пробела

👉 Начните с изучения .gitlab-ci.yml или .github/workflows в вашем проекте — это даст понимание, как запускаются тесты и какие переменные влияют на окружение. Потом попробуйте создать свой docker-compose.yml для локального окружения — это сэкономит часы на настройку и сделает вас независимее от DevOps-команды.

#QA #Тестирование #Тестировщик #IT #Testing #Tester #QA4Life #Автоматизация #CI_CD #DevOps #Docker #Kubernetes #API #Конфигурация #шпаргалка

🔤🔤 ❓ Чем YAML лучше или хуже JSON для конфигураций тестов?

➡️ Пишете конфиг для автотестов и думаете, что выбрать:

YAML с его читаемостью или JSON с его строгостью? Копируете .gitlab-ci.yml и получаете ошибку парсинга из-за таба вместо пробелов, или мучаетесь с JSON, где нельзя написать комментарий, зачем timeout: 30000. У каждого формата свои сильные стороны: YAML проще редактировать вручную благодаря минималистичному синтаксису без скобок, поддержке комментариев и возможности переиспользовать блоки через якоря. JSON строже, парсится быстрее, имеет встроенную поддержку в браузерах и безопаснее при десериализации. Выбор зависит от задачи: для CI/CD конфигов и Docker Compose лучше YAML, для REST API и обмена данными между сервисами — JSON.

❓ Когда выбирать YAML, а когда JSON:

— YAML для CI/CD пайплайнов: комментарии помогают объяснить, почему timeout увеличен для smoke-тестов или какие переменные используются в staging-окружении

— YAML для Docker Compose: компактнее JSON на 15-30%, легче редактировать связи между контейнерами и volumes без лишних скобок

— YAML для якорей и переиспользования: описали default_settings один раз (timeout, retries, credentials) и применили для dev/test/prod без дублирования кода

— JSON для REST API тестов: нативная поддержка в JavaScript и браузерах, валидация через JSON Schema, предсказуемый парсинг без проблем с отступами

— JSON для передачи данных между сервисами: парсится быстрее YAML, строгий синтаксис ловит ошибки сразу, нет неоднозначностей с типами

— YAML требует yaml.safe_load() в Python: использование yaml.load() открывает уязвимость RCE (CVE-2017-18342), злоумышленник может выполнить код через конфиг

— Проверяйте YAML через yamllint перед коммитом: смешивание табов и пробелов ломает парсинг, но линтер поймает это локально до падения пайплайна

Начните с простого правила: если конфиг редактируете вручную и нужны комментарии — выбирайте YAML, если это данные для API или нужна скорость — берите JSON. Для гибридных сценариев помните: YAML является надмножеством JSON, поэтому валидный JSON работает в .yml файлах.

🔥 Подписка Perplexity PRO на год по отличной цене мгновенно

🔥 Мой курс "Нейросети для QA"

🔸 Прокачка CV


#QA #Тестирование #Тестировщик #IT #Testing #Tester #QA4Life #Автоматизация #CI_CD #API #Docker #Конфигурация #DevOps #Безопасность #JSON #YAML #шпаргалка

👆👆👆👆👆👆Салют! Сегодня затронем важную тему «Выгорание на рабочем месте». За основу взял 2 поста автора-аналитика с опытом 12+ лет, которая сама прошла через несколько циклов выгорания в начале своего пути 🥲

QA и аналитика часто очень близки по загрузке. И выгорание в этих профессиях это почти профессиональное заболевание: постоянный цейтнот, работа с большими объёмами информации, необходимость быть «мостом» между разными, часто конфликтующими сторонами, и ощущение, что твой труд — это бесконечный список правок и доработок.

1️⃣ Часть 1. План профилактики: Как не довести себя до состояния "я не могу"

Это не разовые действия, а система привычек. Как гигиена для ума.

1️⃣ Жесткие границы между работой и личной жизнью.
Это основа основ. Аналитик — это не пожарная служба 24/7 (если только это не прописано в вашем договоре и не оплачивается соответственно).

Что я делаю:

· Что я делала раньше (в офисе): Мой рабочий компьютер выключается в 18:30-19:00 (в зависимости от вашего договора). После этого я не проверяю рабочие чаты и почту. Точка. На телефон рабочие мессенджеры не установлены (только телега). Если нужна срочная связь — пусть звонят (такие случаи можно пересчитать по пальцам за год).
· Что делаю сейчас, уже с опытом (на удаленке): работаю в день не более 8-9 часов, либо же днем, либо вечером, в зависимости от своих личных планов (прелести удаленки☺️) Иногда работаю значительно меньше 🙈

· Физическое разделение: Если работаешь из дома, выдели угол, который ты покидаешь в конце дня. В моем случае кабинет в доме и отдельный рабочий ноут.

2️⃣ Управление энергией, а не временем.
Мы не роботы, и не лошади. Наша продуктивность волнообразна.

Что я делаю:

· Я отследила свои «биологические часы». Пик аналитической деятельности у меня с 10 до 13 и с 16 до 18. Бывает, что открывается втрое дыхание по вечерам)) В это время я занимаюсь самой сложной работой: проектирование, глубокий анализ, моделирование и тд. А в «провалы» (после обеда) — провожу митинги, отвечаю на почту, делаю рутинные правки в документах. В любом случае стараюсь митинги назначать на первую половину дня, но конечно это не всегда так
· Правильное разделение рабочего времени: главное чтобы не было так, что в один день много встреч или вообще только встречи, всегда распределяю свое рабоче время и на встречи и на остальную работу 50/50 или 30/70.
· Техника «Помидора»: 25 минут
фокуса, 5 минут отдыха. В эти 5 минут я встаю из-за стола, смотрю в окно, пью воду. Не листаю соцсети! Полный отдых от техники.

3️⃣ Регулярный «апгрейд» навыков, но без фанатизма.
Выгорание часто приходит от ощущения рутины и стагнации.

Что я делаю:

· Я выделяю 2-4 часа в неделю на то, чтобы изучить что-то новое, не связанное с текущим проектом. Новый инструмент для визуализации (Miro, FigJam), чтение статьи про Event Storming, просмотр вебинара по новой методологии. Это дает ощущение развития и отрывает от текучки

· Я выделяю 1-2 часа ежедневно для своего канала (написание постов, поиск и прочтение статей и др.)

4️⃣ Честность с собой и руководством.

Что я делаю:

· Я научилась говорить «нет» или «это потребует больше времени, чем вы думаете». Я не боюсь сообщать о перегрузе. Фраза «У меня сейчас полная загрузка по проекту X. Если это приоритетнее, давайте обсудим, что мы можем сдвинуть» — работает безотказно.

· Ведение «защищенного» списка задач: У меня всегда есть видимый для руководства бэклог. Когда приходит новая срочная задача, мы вместе решаем, что из него выходит. Это снимает ответственность за расстановку приоритетов только с тебя

5️⃣ Физическая активность и хобби «не за компьютером».
Наша работа — сидячая и умственная. Телу и мозгу нужна компенсация.

Что я делаю:

· Бег, прогулки, фитнес, частые путешествия с семьей. Что угодно, где ты двигаешься и не думаешь о требованиях и юзкейсах. Главное не жить только работой, как я это делала в начале своего пути!

Источник: @ba_and_sa

Продолжение следует👇

Часть 2. «Скорая помощь» 🚑: Если ты уже выгорел и не можешь работать

Было у меня такое состояние: открываешь Jira, а глаза не фокусируются. Читаешь ТЗ в пятый раз и не понимаешь смысла. Появляется физическое отвращение к мысли о работе. по утрам не хочешь даже вставать, чтобы идти на работу 🥲.

Вот мой план по выходу из этого состояния:

Шаг 0️⃣: Признать проблему.
Не винить себя. Не говорить «я ленивая/ленивый». Выгорание — это не лень, это истощение ресурсов. Ты не сломался, ты устал. Это лечится.

Шаг 1️⃣: Взять паузу. Идеально — отпуск. Если нет — больничный.
Не «отгул», а именно полноценный отдых минимум на 1-2 недели. Цель — НЕ ДЕЛАТЬ НИЧЕГО связанного с работой. Никаких курсов, никакого «подучить английский для карьеры». Лежать, смотреть сериалы, гулять, спать. Дать мозгу отдохнуть. Съездить на море/горы/СПА-отель и тд. Провести все эти дни с семьей или друзьями. Полный релакс от работы!!!!

Шаг 2️⃣: Провести «аудит» причин.
На паузе, когда немного отпустит (на день 6-8), я беру блокнот и анализирую (куда же без нашего аналитического мышления!). Что именно вызывает наибольшее истощение?

- Люди? (Постоянные конфликты, токсичный менеджер, неадекватные стейкхолдеры)

- Процессы? (Адский воркфлоу, бесконечные согласования, бюрократия)

- Задачи? (Они стали слишком рутинными/скучными/непонятными)

- Отсутствие смысла? (Не понимаю, зачем я делаю этот проект, не вижу ценности)

- Перегруз? (Объем работы физически нереализуем)

Это помогает не валить все в кучу и понять, с чем именно бороться.

Шаг 3️⃣: Начать с малого. Возвращение «в строй».
После паузы возвращаться постепенно.

- Первый день: Не бросаться в омут. Разобрать почту, составить план на неделю, пообщаться с коллегами. Никакой сложной аналитики.

- Фокус на простых, завершаемых задачах: Выбрать 1-2 небольшие задачи, которые можно сделать и закрыть. Это дает быстрое ощущение результата и победы.

- Снизить планку: Первое время не стремиться к идеальным артефактам. Сделать «достаточно хорошо» и двигаться дальше. Перфекционизм — союзник выгорания.

Шаг 4️⃣: Внедрить изменения на основе «аудита».
Если понял причину — действуй.

- Если люди — начинай фиксировать общение (письма вместо звонков), учиться мягко противостоять, или, что честно, обновлять резюме.

- Если процессы — предложи улучшения. Возможно, автоматизировать что-то, изменить шаблоны документов. Поделись болью с тимлидом.

- Если задачи — поговори с руководителем о смене проекта или о добавлении более интересных задач в твой пул.

- Если перегруз — возвращаемся к пункту про «честность и границы».

Шаг 5️⃣ (самый сложный): Обратиться за помощью.
Это не слабость. Можно обратиться к психологу, если он тебе помогает (скажу честно, это не моя тема). Также можно говорить с понимающим руководителем, ментором. Иногда просто проговаривание проблемы с коллегой, который тебя понимает, снимает 50% напряжения.

‼️ Если не помогает ничего, меняй проект/работу или вообще сферу!! Работать и истощать себя нельзя, не получается, пробуй себя в чем-то другом!!! Не бойся перемен!!!

Я в своей время, из-за выгорания меняла работу дважды. Пробовала восстановится на рабочем месте, но не вышло, и я обновила резюме и вперед на собесы🫡 через недели две-три я уже была на новой работе с новыми людьми и новыми проектами, и там уже и силы были и желание работать))

____________________

Резюме от «опытного» коллеги:

Выгорание — это сигнал системы о том, что выбранный режим работы несовместим с жизнью. Это не ваша личная неудача.

· Чтобы не доводить: Выстраивай границы, управляй энергией, а не временем, и имей жизнь вне работы.
· Если выгорел: СТОП -> ОТДОХНИ -> ПРОАНАЛИЗИРУЙ -> ВОЗВРАЩАЙСЯ ПОСТЕПЕННО -> ВНЕДРИ ИЗМЕНЕНИЯ.

Береги себя. Ты — самый ценный актив в своей карьере. Исправный и отдохнувший аналитик принесет в десятки раз больше пользы, чем изможденный и несчастный. Удачи тебе, коллега. Ты справишься!

Удачи всем!!!

Источник: @ba_and_sa

Как взгляд джуна помогает найти критичные ошибки в продукте?

➡️ Новички быстро видят то, что опытные уже не замечают: скрытые UX-изломы, нелогичные сценарии, «мертвые зоны» интерфейса. Свежий взгляд новичка стал инструментом для фиксации критичных мелочей в дизайне сервиса — и эти шероховатости мешали пользователям. В статье рассказывают, как новичок превратил обычные вопросы в гипотезы для улучшения продукта: сдвигал взгляд команды с привычной логики на реальный пользовательский опыт, находил путаницу в интерфейсе, помогал прояснить дизайн. Использовать джунов как «тестировщиков реальности» — не нагрузка, а способ системно находить и устранять UX-проблемы там, где команда уже привыкла.

❓Что внедрить в процессы тестирования сейчас:
— Проводи парные UX-ревью — опытный + новичок: обмен контекстом выявляет отдельные UX-дыры
— Записывай все неудобные вопросы джунов — это гипотезы, а не повод для объяснений
— Проверяй кликабельность и логику каждой новой фичи глазами неофита: нет — исправлять
— Документируй фидбек на этапах онбординга, чтобы обновлять чек-листы тестирования
— Не давай джунам «затеряться» — вовлекай их в обсуждение багов с первых дней

🔗 Подробнее на Хабре

#QA #Тестирование #Тестировщик #UX #LQA #Команда #Документация #QA4Life

🚀 Стажировка для QA : стань частью проекта "STRIVEHUB"!
▪️ Хочешь тестировать реальный продукт, который помогает людям?
▪️ Интересуешься IT и хочешь прокачаться в QA?
❗️ У тебя есть уникальная возможность! ❗️

🌍 StriveHub – это Outsource StartUp, инновационное сообщество и образовательная платформа, где начинающие специалисты в IT-сфере получают возможность пройти стажировку, набрать опыт и развить свои навыки на реальных социальных проектах. StriveHub создаёт уникальную среду, в которой джуниоры различных IT-направлений (разработка, тестирование, дизайн, аналитика, управление проектами и другие) могут объединяться, сотрудничать, учиться и создавать значимые решения. Мы создаём цифровое решение, которое действительно меняет жизни. Присоединяйся — и стань частью команды, создающей продукт с реальной пользой!

❗️Условия❗️:
▫️Продолжительность — от 3 месяцев.
▫️Удалённо, гибкий график, 2-4 часа в день.

🛠 Что предстоит делать:

✔️ Тестировать Web и Mobile-приложение (GUI и API)
✔️ Проверять пользовательские обращения, находить и воспроизводить баги
✔️ Составлять чек-листы и тест-кейсы
✔️ Оформлять баг-репорты и отслеживать их исправления в Jira
✔️ Анализировать требования, помогать бизнес-аналитикам уточнять сценарии
✔️ Участвовать в командных обсуждениях и разборе задач
✔️ Делать интеллектуальные карты (декомпозиции) интерфейсов в Miro

📋 Требования:

✔️ Базовые знания QA и цикла разработки ПО
✔️ Понимание клиент-серверной архитектуры
✔️ Внимательность и системное мышление
✔️ Умение составлять тест-кейсы и оформлять баги
✔️ Желание развиваться в QA и работать в команде

✅ Будет плюсом:
➕ Опыт с SQL, GIT
➕ Знание основ ООП
➕ Интерес к автотестам (Python, Requests, Pytest, Playwright и др.)

✅ Важно: проект некоммерческий, участие в стажировке не оплачивается, но вы приобретаете 🎁 :

✔️ реальный опыт тестирования цифрового продукта
✔️ прокачка навыков QA и работы с технической документацией
✔️ кейс в портфолио
✔️ участие в социально значимом проекте
✔️ рекомендации от фаундера проекта (в LinkedIn)
✔️ сертификат по итогам 3 месяцев
✔️ наставничество и командная поддержка
✔️ возможность участия из любой точки мира
✔️ по окончании 3-х мес. продвижение профиля и CV с постом о поиске работы в Linkedin
✔️ благодаря участию в проекте “StriveHub” многие стажёры смогли найти работу

⚡️ Хочешь попасть в IT и получить крутой опыт на практике?
Оставляй комментарий с CV под этим постом – расскажем дальнейшие детали отбора!

❗️▫️▫️ ➖ОТКЛИКИ БЕЗ CV рассмотрены не будут➖

❗️▫️▫️ ПРИЕМ ОТКЛИКОВ ПРИОСТАНОВЛЕН❗️

#Стажировка #QA #Тестировщик #IT #СоциальныйПроект #StriveHub

📝 Устал писать одинаковые баг-репорты, релиз-ноуты и тест-планы?

➡️ Writify.ai — коллекция из 200+ специализированных AI-генераторов для любых задач с текстом, без регистрации и ограничений. Внутри инструменты для создания email-уведомлений, отчётов, бизнес-планов, технической документации, презентаций, SEO-контента. Для русского просто добавь в промт "strictly answer in Russian".

❓ Что использовать в тестировании:

— AI Report Generator: создай структурированный отчёт по результатам тестирования с метриками покрытия, списком найденных дефектов и рекомендациями — экономит час на форматирование.

— AI Email Generator: автоматизируй уведомления для команды о статусе регресса, блокирующих багах, готовности билда — выбираешь тон, длину, получаешь готовое письмо.

— AI Pros & Cons Generator: сравнивай инструменты автоматизации (Playwright vs Cypress, k6 vs Gatling), получишь таблицу с аргументами для обоснования выбора.

— AI Quiz Generator: создай тест-вопросы для онбординга новых QA в команду, проверки знаний API-контрактов, SQL или принципов тестирования — с вариантами ответов.

— Executive Summary Generator: сверни многостраничный тест-план или стратегию в краткую выжимку для менеджмента с ключевыми рисками и сроками.

— AI Presentation Planner: подготовь слайды для демо багов, презентации новой автоматизации или ретроспективы спринта — структура с тезисами генерируется за минуту.

Все инструменты работают моментально, без логинов и лимитов. Копируешь результат и адаптируешь под контекст.

🔗 Коллекция AI-инструментов Writify.ai


🔥 Подписка Perplexity PRO на год по отличной цене мгновенно

🔥 Мой курс "Нейросети для QA"

🔸 Прокачка CV

#QA #Тестирование #Тестировщик #IT #Testing #Tester #QA4Life #Документация #Процессы

🧑‍⚖️🧑‍⚖️🧑‍⚖️🧑‍⚖️ 🔍 Как тестировать поиск, когда документов тысячи, а кейсов — миллионы?

➡️ Компания iSpring Learn делится опытом тестирования интеллектуального поиска с Elasticsearch. Раньше проверка поиска занимала недели вручную, а багов всё равно проскакивало много. Решили автоматизировать: от функциональных проверок до нагрузки и прав доступа. Теперь регрессионное тестирование поиска стало быстрее, а качество выше.

❓ Что проверять при тестировании поиска:

— Функциональность базового поиска: находит ли система нужные документы по ключевым словам и фразам
— Релевантность результатов: проверяй, что первые результаты действительно соответствуют запросу, а не случайные совпадения
— Права доступа через фильтры: убедись, что пользователь видит только разрешённые документы в выдаче
— Производительность поиска под нагрузкой: замеряй время отклика при 100+ одновременных запросах к индексу
— Индексацию новых документов: проверь, как быстро добавленный контент появляется в поиске
— Работу с разными шардами: если используешь несколько индексов, тестируй распределение нагрузки между ними
— Сценарии удаления данных: что происходит с индексом при удалении записей, нужна ли реиндексация

Начни с базовых автотестов на поиск по точным совпадениям, потом добавь проверки прав доступа и производительности.

🔗 Читать на Хабре

#QA #Тестирование #Тестировщик #IT #Testing #Tester #QA4Life #Performance #Автоматизация #Elasticsearch #Поиск

🧑‍⚖️🧑‍⚖️🧑‍⚖️🧑‍⚖️📊 Как собрать 122 панели Grafana за 3 минуты вместо часа ручной работы?

➡️ При нагрузочном тестировании для отчёта нужно сохранить десятки графиков: CPU, память, диски, сеть, redis, базы. Вручную это мука — скриншоты, экспорты, переименования. Инструмент cow-grafana автоматизирует сбор: указываешь URL доски, учётку и XPath для твоей версии Grafana — скрипт сам обходит все панели и сохраняет картинки. Работает с несколькими досками параллельно, даже с разных Grafana. Основан на Playwright, настройка за 10 минут.

❓ Что включить в автоматизацию сбора метрик:

— Настрой список досок в конфиге: укажи URL каждой доски и названия проектов для удобной структуры папок
— Найди XPath элементов для своей версии Grafana: один раз пропиши пути к панелям, кнопкам и меню в файле конфигурации
— Укажи панели для исключения: если есть неактуальные графики, добавь их в exceptPanels, чтобы скрипт их пропускал
— Задай разрешение viewport: подбери ширину и высоту экрана браузера для читаемых скриншотов, обычно 1280x720 подходит
— Используй параллельный запуск: если досок много, скрипт сам распределит их по потокам и ускорит сбор в разы

🔗Читать на Хабре

#QA #Тестирование #Тестировщик #IT #Testing #Tester #QA4Life #Performance #Автоматизация #Grafana #Инструменты

🧑‍⚖️🧑‍⚖️🧑‍⚖️🧑‍⚖️⚡️ Как тестировщику проверять микросервисы с Kafka, если сообщения летают асинхронно?

➡️ В распределённых системах сервисы общаются через Apache Kafka: продюсеры пишут в топики, консьюмеры читают из партиций. Для QA это новый уровень: нужно проверять порядок сообщений, репликацию, отказоустойчивость брокеров и задержки. Понимание архитектуры Kafka помогает строить правильные тест-кейсы: что тестировать на уровне партиций, как проверить consumer lag и гарантии доставки.

❓ Что проверять при тестировании Kafka:

— Порядок обработки сообщений в партиции: убедись, что консьюмер читает события в той же последовательности, в которой продюсер их записал
— Репликацию данных между брокерами: останови лидера партиции и проверь, что фолловер автоматически стал новым лидером без потери данных
— Consumer lag и производительность: замеряй задержку между записью сообщения и его обработкой консьюмером, особенно под нагрузкой
— Гарантии доставки: настрой acks для продюсера и проверь, что при сбое сообщение не потеряется и не задублируется
— Работу consumer groups: запусти несколько консьюмеров в одной группе и убедись, что каждый обрабатывает свою партицию без конфликтов
— Поведение при отказе брокера: останови один узел кластера и проверь, что система продолжает работать с других брокеров

Начни с локального Kafka в Docker, создай тестовый топик и попробуй отправить/прочитать сообщения через консоль или Postman.

🔗 Читать на Хабре

#QA #Тестирование #Тестировщик #IT #Testing #Tester #QA4Life #Kafka #Микросервисы #Автоматизация #Архитектура

🧑‍⚖️🧑‍⚖️🧑‍⚖️🧑‍⚖️🖥 Почему UI-автотесты на десктопе ломаются каждый релиз и как это исправить?

➡️ Автоматизация GUI-тестов для Windows-приложений — это боль: элементы меняют свойства, тесты падают из-за таймаутов, поддержка скриптов отнимает больше времени, чем ручное тестирование. Автор статьи сделал систему, которая записывает действия пользователя и превращает их в JSON-сценарии с UI-метаданными. Поиск элементов многослойный: через UIA, координаты, дерево интерфейса. Результат — стабильные тесты, которые переживают мелкие изменения UI и работают без переписывания при рефакторинге.

❓ Что учесть при создании UI-автотестов:

— Используй многослойный поиск элементов: комбинируй UIA-свойства, XPath и визуальные координаты, чтобы тест не сломался при изменении одного атрибута
— Записывай UI-метаданные при создании сценария: сохраняй структуру элемента, путь в дереве интерфейса и альтернативные идентификаторы для резерва
— Переиспользуй повторяющиеся последовательности: создай библиотеку базовых сценариев типа логина или навигации, чтобы вкладывать их в сложные тесты
— Проверь, поддерживает ли твоё приложение Windows UI Automation: на Linux с AT-SPI стабильность ниже, лучше начинать с Windows
— Настрой раннер с понятными логами: чтобы при падении теста сразу видеть, какой элемент не найден и почему
— Избегай жёстких таймаутов и явных ожиданий: лучше дожидаться появления элемента по условию, чем ставить sleep на 5 секунд

Попробуй концепцию на небольшом внутреннем приложении: запиши 3-5 базовых сценариев и проверь их на разных билдах.

🔗 Читать на Хабре

🔥 Подписка Perplexity PRO на год по отличной цене мгновенно

🔥 Мой курс "Нейросети для QA"

🔸 Прокачка CV

#QA #Тестирование #Тестировщик #IT #Testing #Tester #QA4Life #Автоматизация #GUI #UIAutomation #Десктоп

🚀 Стажировка для QA : стань частью проекта "STRIVEHUB"!
▪️ Хочешь тестировать реальный продукт, который помогает людям?

🔗 Подробности по ссылке

🧪 Kimi K2 Thinking в Perplexity: агентская модель для проверки сложных цепочек и автоматизации

➡️ Perplexity добавила Kimi K2 Thinking — reasoning-модель от Moonshot AI с поддержкой 200+ последовательных вызовов инструментов и контекстом 256k токенов. Open-source, 1 триллион параметров, проходит бенчмарк Humanity's Last Exam лучше GPT-5 (44,9%). Для QA это значит: автоматизация длинных тест-кейсов, проверка API-цепочек, анализ логов с само-коррекцией и разбор документации с выводом gaps.​

❓ Что можно проверять и автоматизировать:

— Цепочки API-вызовов: K2 делает 150–220 последовательных вызовов с retry-логикой, стабильность 94–97% — идеально для E2E сценариев с зависимыми запросами.​

— Анализ логов и трейсов: загружаете папку CSV/JSON, модель кластеризует ошибки, проверяет паттерны, отдаёт структурированный отчёт — время на первый драфт с цитатами 4 минуты вместо 28.​

— Проверка документации и SLA: K2 читает контракты, API-спецификации, сверяет с реальным поведением, флагает расхождения — 94% фактов проверяются с источниками.​

— Генерация тест-кейсов из требований: подаёте 8–12 user stories, K2 кластерует сценарии, мапит на JTBD, предлагает проверки — меньше generic-формулировок, больше конкретики.​

— Долгие сессии без потери контекста: держит ограничения (платформа, окружение, scope) через 10+ реплик, не нужно повторять setup каждый раз.​

— Код-ассистент с rollback: пишет автотесты, запускает, откатывается при ошибке, перестраивает план — снижает время на ручные фиксы.​

Попробуйте на задаче типа "проанализируй 10 API-логов, найди повторяющиеся ошибки, предложи проверки" — K2 разложит проблему на подзадачи, запустит инструменты и отдаст структуру с источниками.

🔗 Доступ: выбирайте Kimi K2 Thinking в селекторе моделей Perplexity (https://www.perplexity.ai)

💲 Если вы ещё не сделали себе дешёвую годовую подписку , самое время успеть.

#QA #Тестирование #Тестировщик #IT #Testing #Tester #QA4Life #Автоматизация #Инструменты #SDET #API #Документация #Процесс #Процессы