📌 ТОП инструментов для работы с логами для QA
Логи — один из самых полезных источников информации при поиске багов.
Они помогают понять, что именно пошло не так, где, когда и при каких условиях.
Собрали инструменты, которые чаще всего используют QA для анализа логов — от локальной разработки до продакшена.
▫️ Kibana (ELK Stack)
— Просмотр и фильтрация логов в реальном времени
— Поиск по timestamp, level, traceId, userId
— Удобно для анализа ошибок на staging и prod
🔗 https://www.elastic.co/kibana
▫️ Grafana Loki
— Логирование, тесно связанное с метриками
— Быстрый поиск по label’ам
— Часто используется вместе с Grafana
🔗 https://grafana.com/oss/loki/
▫️ Splunk
— Мощный инструмент для анализа логов и событий
— Гибкие запросы, алерты, дашборды
— Часто используется в enterprise-проектах
🔗 https://www.splunk.com
▫️ Sentry
— Фокус на ошибках и исключениях
— Показывает stack trace, environment, user context
— Отлично подходит для frontend и backend
🔗 https://sentry.io
▫️ Datadog Logs
— Централизованный сбор логов
— Корреляция логов, метрик и трейсов
— Удобно для анализа инцидентов
🔗 https://www.datadoghq.com/product/log-management/
▫️ Docker logs
— Быстрый просмотр логов контейнера
— Полезно при локальной разработке и тестировании
— Работает без дополнительной инфраструктуры
🔗 https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/logs/
▫️ kubectl logs
— Просмотр логов pod’ов в Kubernetes
— Можно смотреть логи конкретного контейнера
— Must-have для QA в k8s-проектах
🔗 https://kubernetes.io/docs/reference/kubectl/generated/kubectl_logs/
▫️ Локальные инструменты (grep, tail, less)
— Быстрый анализ текстовых логов
— Удобно для серверов и локальных файлов
— Часто быстрее UI-инструментов
🔗 https://man7.org/linux/man-pages/man1/grep.1.html
💡 Что QA важно проверять в логах
— Error / Warning уровни
— Корреляцию запросов (traceId, requestId)
— Ошибки авторизации и таймауты
— Некорректные данные от клиента
— Поведение при edge-case сценариях
Логи — один из самых полезных источников информации при поиске багов.
Они помогают понять, что именно пошло не так, где, когда и при каких условиях.
Собрали инструменты, которые чаще всего используют QA для анализа логов — от локальной разработки до продакшена.
▫️ Kibana (ELK Stack)
— Просмотр и фильтрация логов в реальном времени
— Поиск по timestamp, level, traceId, userId
— Удобно для анализа ошибок на staging и prod
🔗 https://www.elastic.co/kibana
▫️ Grafana Loki
— Логирование, тесно связанное с метриками
— Быстрый поиск по label’ам
— Часто используется вместе с Grafana
🔗 https://grafana.com/oss/loki/
▫️ Splunk
— Мощный инструмент для анализа логов и событий
— Гибкие запросы, алерты, дашборды
— Часто используется в enterprise-проектах
🔗 https://www.splunk.com
▫️ Sentry
— Фокус на ошибках и исключениях
— Показывает stack trace, environment, user context
— Отлично подходит для frontend и backend
🔗 https://sentry.io
▫️ Datadog Logs
— Централизованный сбор логов
— Корреляция логов, метрик и трейсов
— Удобно для анализа инцидентов
🔗 https://www.datadoghq.com/product/log-management/
▫️ Docker logs
— Быстрый просмотр логов контейнера
— Полезно при локальной разработке и тестировании
— Работает без дополнительной инфраструктуры
🔗 https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/logs/
▫️ kubectl logs
— Просмотр логов pod’ов в Kubernetes
— Можно смотреть логи конкретного контейнера
— Must-have для QA в k8s-проектах
🔗 https://kubernetes.io/docs/reference/kubectl/generated/kubectl_logs/
▫️ Локальные инструменты (grep, tail, less)
— Быстрый анализ текстовых логов
— Удобно для серверов и локальных файлов
— Часто быстрее UI-инструментов
🔗 https://man7.org/linux/man-pages/man1/grep.1.html
💡 Что QA важно проверять в логах
— Error / Warning уровни
— Корреляцию запросов (traceId, requestId)
— Ошибки авторизации и таймауты
— Некорректные данные от клиента
— Поведение при edge-case сценариях
👍20❤9🔥9
🔥 БЕСПЛАТНЫЙ ИНТЕНСИВ по написанию 9 НЕЙРОСЕТЕЙ на Python за 1 вечер🔥
Узнайте всё о профессии AI-разработчика всего за 1 день!
Простое понимание основ, без сложного кода!
Создавайте нейросети, автоматизируйте бизнес-задачи и зарабатывайте на AI-решениях.
📌 Темы решаемых задач:
1. Классификация людей входящих/выходящих из автобуса
2. Классификация отзывы на Tesla
3. Оценка выброса СО2 по параметрам машины
4. Прогнозирование тренда цены золота
5. Сегментация изображения для робота доставщика
6. Обнаружение людей без касок на стройке/производстве
7. Трекинг людей на видео
8. Распознавание речи
9. Генерация изображений с помощью Stable diffusion
Интенсив - максимально простой и доступный, без какого-либо сложного программирования.
📚Регистрируйтесь прямо сейчас и получите подарок — бесплатный доступ к 21 AI-вебинару!
🤖 Присоединяйтесь к нашему бесплатному интенсиву и разберитесь в этой увлекательной теме с нами!
Узнайте всё о профессии AI-разработчика всего за 1 день!
Простое понимание основ, без сложного кода!
Создавайте нейросети, автоматизируйте бизнес-задачи и зарабатывайте на AI-решениях.
📌 Темы решаемых задач:
1. Классификация людей входящих/выходящих из автобуса
2. Классификация отзывы на Tesla
3. Оценка выброса СО2 по параметрам машины
4. Прогнозирование тренда цены золота
5. Сегментация изображения для робота доставщика
6. Обнаружение людей без касок на стройке/производстве
7. Трекинг людей на видео
8. Распознавание речи
9. Генерация изображений с помощью Stable diffusion
Интенсив - максимально простой и доступный, без какого-либо сложного программирования.
📚Регистрируйтесь прямо сейчас и получите подарок — бесплатный доступ к 21 AI-вебинару!
🤖 Присоединяйтесь к нашему бесплатному интенсиву и разберитесь в этой увлекательной теме с нами!
👍8
📌 ТОП инструментов и подходов для тестирования авторизации и токенов
Авторизация — одно из самых уязвимых мест в системе.
Ошибки с токенами, сессиями и ролями могут приводить не только к багам, но и к серьёзным проблемам с безопасностью.
Собрали инструменты и практики, которые помогают QA эффективно тестировать auth-флоу:
▫️ Postman
— Проверка login/logout
— Работа с JWT, access / refresh tokens
— Подмена токенов, проверка сроков жизни
— Удобно для ручных и автотестов
🔗 https://www.postman.com
▫️ JWT.io
— Декодирование и анализ JWT
— Проверка payload, exp, iss, aud
— Удобно для быстрой ручной валидации токенов
🔗 https://jwt.io
▫️ Chrome DevTools (Application / Network)
— Просмотр cookies, localStorage, sessionStorage
— Анализ Authorization headers
— Проверка обновления токенов и ошибок 401/403
🔗 https://developer.chrome.com/docs/devtools
▫️ HTTPBin / Webhook.site
— Проверка передачи headers
— Эксперименты с токенами и cookies
— Отладка auth-запросов
🔗 https://httpbin.org
🔗 https://webhook.site
▫️ Burp Suite (Community Edition)
— Перехват и модификация auth-запросов
— Проверка уязвимостей сессий
— Повторные запросы с разными токенами
🔗 https://portswigger.net/burp/communitydownload
▫️ OWASP Juice Shop
— Практика тестирования авторизации и сессий
— Реальные уязвимости: broken auth, IDOR, token reuse
— Отлично подходит для обучения
🔗 https://owasp.org/www-project-juice-shop
▫️ Checklist для QA (что проверять)
— Истечение срока действия токена
— Обновление refresh-token
— Доступ по ролям
— Поведение при logout
— Повторное использование старого токена
— Работа в нескольких вкладках
Эти инструменты и проверки помогают находить критичные баги ещё до продакшена и повышать уровень безопасности продукта.
Авторизация — одно из самых уязвимых мест в системе.
Ошибки с токенами, сессиями и ролями могут приводить не только к багам, но и к серьёзным проблемам с безопасностью.
Собрали инструменты и практики, которые помогают QA эффективно тестировать auth-флоу:
▫️ Postman
— Проверка login/logout
— Работа с JWT, access / refresh tokens
— Подмена токенов, проверка сроков жизни
— Удобно для ручных и автотестов
🔗 https://www.postman.com
▫️ JWT.io
— Декодирование и анализ JWT
— Проверка payload, exp, iss, aud
— Удобно для быстрой ручной валидации токенов
🔗 https://jwt.io
▫️ Chrome DevTools (Application / Network)
— Просмотр cookies, localStorage, sessionStorage
— Анализ Authorization headers
— Проверка обновления токенов и ошибок 401/403
🔗 https://developer.chrome.com/docs/devtools
▫️ HTTPBin / Webhook.site
— Проверка передачи headers
— Эксперименты с токенами и cookies
— Отладка auth-запросов
🔗 https://httpbin.org
🔗 https://webhook.site
▫️ Burp Suite (Community Edition)
— Перехват и модификация auth-запросов
— Проверка уязвимостей сессий
— Повторные запросы с разными токенами
🔗 https://portswigger.net/burp/communitydownload
▫️ OWASP Juice Shop
— Практика тестирования авторизации и сессий
— Реальные уязвимости: broken auth, IDOR, token reuse
— Отлично подходит для обучения
🔗 https://owasp.org/www-project-juice-shop
▫️ Checklist для QA (что проверять)
— Истечение срока действия токена
— Обновление refresh-token
— Доступ по ролям
— Поведение при logout
— Повторное использование старого токена
— Работа в нескольких вкладках
Эти инструменты и проверки помогают находить критичные баги ещё до продакшена и повышать уровень безопасности продукта.
❤18👍4
Java.hasChosen(you)
Почему Java всё ещё №1 в автотестах?
Стас Васенков, основатель школы автотестировщиков @qa_guru, расскажет про свой мэтч с Java. Чем его зацепил этот язык и куда привёл. И куда Java может привести вас.
Приходите на открытый эфир
Что будет:
— неочевидные карьерные сценарии
— внутрянка: какой стек ждут, когда ищут автоматизатора
— кому Java уже не поможет
Не откладываем в TODO
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍21👎8😁8🌚6🤬3
📌 OAuth 2.0 и OpenID Connect простыми словами для QA
OAuth и OpenID Connect часто звучат сложно, но на практике это просто способы безопасно пускать пользователя в систему — без передачи пароля каждому сервису.
Разберёмся без криптографии и лишней теории 👇
▫️ Что такое OAuth 2.0
OAuth — это протокол авторизации.
Он отвечает на вопрос:
👉 «Можно ли этому приложению получить доступ к ресурсу пользователя?»
Пример:
Вы логинитесь в сервис через Google → сервис получает access token, но не знает ваш пароль от Google.
Важно для QA:
— OAuth не про логин, а про доступ
— Токен даёт ограниченные права (scope)
— Токен имеет срок жизни
▫️ Что такое OpenID Connect (OIDC)
OIDC — это надстройка над OAuth, которая добавляет аутентификацию.
OIDC отвечает на вопрос:
👉 «Кто этот пользователь?»
OIDC возвращает ID Token, в котором есть:
— user_id
— email
— имя
— issuer (кто подтвердил пользователя)
Проще:
OAuth → что можно делать
OIDC → кто пользователь
▫️ Типичный OAuth / OIDC flow (упрощённо)
— Пользователь нажал «Login with Google»
— Его редиректит на страницу провайдера
— Пользователь подтверждает доступ
— Приложение получает токены
— Пользователь залогинен
▫️ Основные типы токенов
— Access Token — используется в API-запросах
— Refresh Token — обновляет access token
— ID Token (OIDC) — содержит данные о пользователе
▫️ Что QA важно проверять
— Истечение срока действия access token
— Обновление refresh token
— Поведение при logout
— Доступ по ролям и scope
— Ошибки 401 / 403
— Можно ли использовать старый токен
— Что происходит при отмене доступа у провайдера
▫️ Где смотреть и тестировать
— Browser DevTools → Network / Application
— Postman — подмена токенов
— jwt.io — декодирование JWT
— Webhook.site / httpbin — проверка headers
💡 Совет:
Если не понимаете flow — просто пройдите логин шаг за шагом и смотрите Network. OAuth перестаёт быть «магией», когда видишь реальные запросы.
OAuth и OpenID Connect часто звучат сложно, но на практике это просто способы безопасно пускать пользователя в систему — без передачи пароля каждому сервису.
Разберёмся без криптографии и лишней теории 👇
▫️ Что такое OAuth 2.0
OAuth — это протокол авторизации.
Он отвечает на вопрос:
👉 «Можно ли этому приложению получить доступ к ресурсу пользователя?»
Пример:
Вы логинитесь в сервис через Google → сервис получает access token, но не знает ваш пароль от Google.
Важно для QA:
— OAuth не про логин, а про доступ
— Токен даёт ограниченные права (scope)
— Токен имеет срок жизни
▫️ Что такое OpenID Connect (OIDC)
OIDC — это надстройка над OAuth, которая добавляет аутентификацию.
OIDC отвечает на вопрос:
👉 «Кто этот пользователь?»
OIDC возвращает ID Token, в котором есть:
— user_id
— имя
— issuer (кто подтвердил пользователя)
Проще:
OAuth → что можно делать
OIDC → кто пользователь
▫️ Типичный OAuth / OIDC flow (упрощённо)
— Пользователь нажал «Login with Google»
— Его редиректит на страницу провайдера
— Пользователь подтверждает доступ
— Приложение получает токены
— Пользователь залогинен
▫️ Основные типы токенов
— Access Token — используется в API-запросах
— Refresh Token — обновляет access token
— ID Token (OIDC) — содержит данные о пользователе
▫️ Что QA важно проверять
— Истечение срока действия access token
— Обновление refresh token
— Поведение при logout
— Доступ по ролям и scope
— Ошибки 401 / 403
— Можно ли использовать старый токен
— Что происходит при отмене доступа у провайдера
▫️ Где смотреть и тестировать
— Browser DevTools → Network / Application
— Postman — подмена токенов
— jwt.io — декодирование JWT
— Webhook.site / httpbin — проверка headers
💡 Совет:
Если не понимаете flow — просто пройдите логин шаг за шагом и смотрите Network. OAuth перестаёт быть «магией», когда видишь реальные запросы.
👍26❤9🔥7
Полный курс по тестированию
Недавно в рекомендациях ютуба попалось большое видео на 4 часа, где разбирается вся QA-база: от основных понятий до типовых задач, с которыми приходится сталкиваться в работе.
Будет особенно полезно начинающим QA и тем, кто хочет систематизировать знания перед собеседованием.
Если кажется, что вроде все читал, но целостной картины нет, может закрыть этот пробел
📹 https://www.youtube.com/watch?v=4usAz8ZpY2A.
Недавно в рекомендациях ютуба попалось большое видео на 4 часа, где разбирается вся QA-база: от основных понятий до типовых задач, с которыми приходится сталкиваться в работе.
Будет особенно полезно начинающим QA и тем, кто хочет систематизировать знания перед собеседованием.
Если кажется, что вроде все читал, но целостной картины нет, может закрыть этот пробел
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Стать тестировщиком с нуля до 200к / Полный курс по тестированию (QA)
Домашние задания, полная текстовая расшифровка всего курса с дополнительными материалами: https://boosty.to/m0rtymerr/posts/ba6dbb9c-5c33-498e-b9a8-5d5fdbc4f97c?share=post_link&utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=qa
Менторы, принявшие участие…
Менторы, принявшие участие…
🔥31👎14👍6😁6🤬1
📚 Топ-5 книг по Личной эффективности
Источник: Kiril Zabavski, Head of Research and Development, Senior Business Analyst
Я искренне убежден, что в эпоху Искусственного интеллекта и быстрой информации, все более важными навыками для развития карьеры и бизнеса будут становиться софт-скилы.
Софт-скилы — это не то, что можно развить за несколько месяцев. Но это именно то, что может помочь в эпоху неопределенности и сверхскорости оставаться востребованным и двигаться вперед.
Мой Топ-5 книг по Личной эффективности:
1. Джедайские техники. Максим Дорофеев.
Лучшая книга по повышению личной эффективности со множеством различных инструментов и техник. Ссылка на litres.ru
2. 12 недель в году. Брайан Моран.
Отлично помогает выстроить краткосрочное и долгосрочное планирование в своей жизни. Ссылка на litres.ru
3. Пиши, сокращай. Максим Ильяхов.
Книга дает практические советы по написанию качественных текстов в разных сферах жизни. Умение структурировать тексты = умение структурировать мысли. Ссылка на litres.ru
4. Атомные привычки. Джеймс Клир.
Мы — результат наших привычек. Книга отлично помогает развить новые полезные привычки и избавиться от вредных. Ссылка на litres.ru
5. Принципы. Рэй Далио.
Ценности и принципы — фундамент любого человека. Книга отлично помогает сформировать их и выстроить рациональную картину мира. Ссылка на litres.ru
💡Важная мысль: Никакая книга не изменит твою жизнь. Но действия после ее прочтения могут...
Поэтому всем желаю помнить, что изменения либо происходят на слое действия, либо нет.
Источник: Kiril Zabavski, Head of Research and Development, Senior Business Analyst
Я искренне убежден, что в эпоху Искусственного интеллекта и быстрой информации, все более важными навыками для развития карьеры и бизнеса будут становиться софт-скилы.
Софт-скилы — это не то, что можно развить за несколько месяцев. Но это именно то, что может помочь в эпоху неопределенности и сверхскорости оставаться востребованным и двигаться вперед.
Мой Топ-5 книг по Личной эффективности:
1. Джедайские техники. Максим Дорофеев.
Лучшая книга по повышению личной эффективности со множеством различных инструментов и техник. Ссылка на litres.ru
2. 12 недель в году. Брайан Моран.
Отлично помогает выстроить краткосрочное и долгосрочное планирование в своей жизни. Ссылка на litres.ru
3. Пиши, сокращай. Максим Ильяхов.
Книга дает практические советы по написанию качественных текстов в разных сферах жизни. Умение структурировать тексты = умение структурировать мысли. Ссылка на litres.ru
4. Атомные привычки. Джеймс Клир.
Мы — результат наших привычек. Книга отлично помогает развить новые полезные привычки и избавиться от вредных. Ссылка на litres.ru
5. Принципы. Рэй Далио.
Ценности и принципы — фундамент любого человека. Книга отлично помогает сформировать их и выстроить рациональную картину мира. Ссылка на litres.ru
💡Важная мысль: Никакая книга не изменит твою жизнь. Но действия после ее прочтения могут...
Поэтому всем желаю помнить, что изменения либо происходят на слое действия, либо нет.
❤19🔥4👍2
Источник
Git — штука парадоксальная.
Команды знают почти все.
А вот модель работы Git в голове — далеко не у всех.
Я собрал подборку ресурсов, которые закрывают разные уровни понимания: от визуального «кликнуло» до продакшн-кейсов.
▫️Learn Git Branching
➡️ https://learngitbranching.js.org/
Плюсы:
— лучшая визуализация Git
— понятные сценарии с ветками и rebase
— можно пройти за вечер
Минусы:
— мало про реальные рабочие процессы
— нет командной разработки
👉 Топ-старт, если Git кажется магией.
▫️Pro Git (бесплатная книга)
➡️ https://git-scm.com/book/ru/v2
Плюсы:
— фундаментальное понимание Git
— отличное объяснение внутреннего устройства
— хороший reference
Минусы:
— плотный текст
— не всем заходит стиль
👉 Для тех, кто хочет понимать почему, а не только как.
▫️ Oh My Git!
➡️ https://ohmygit.org/
Плюсы:
— формат игры
— снижает страх перед Git
— очень лёгкий вход
Минусы:
— не про продакшн
— ограниченная глубина
👉 Учёба без ощущения «учёбы».
▫️ Git Immersion
➡️ https://gitimmersion.com/
Плюсы:
— практические задания в терминале
— формирует привычку работать с Git
— минимум воды
Минусы:
— мало объяснений
— новичкам может быть сухо
👉 Если хочешь прокачать руки, а не читать.
▫️ Atlassian Git Tutorials
➡️ https://www.atlassian.com/git/tutorials
Плюсы:
— очень структурировано
— отличные статьи про workflows
— много командных кейсов
Минусы:
— иногда перегружено текстом
— чувствуется корпоративный стиль
👉 Отлично для работы в команде.
▫️ GitHub Skills
➡️ https://skills.github.com/
Плюсы:
— интерактивные курсы прямо в GitHub
— реальные pull request’ы
— полезно для GitHub-флоу
Минусы:
— меньше про теорию
— больше про платформу, чем про сам Git
👉 Хорошо прокачивает практику работы с PR’ами.
▫️ Dangit, Git!?!
➡️ https://dangitgit.com/
Плюсы:
— спасает, когда «я всё сломал»
— быстрые решения типичных ошибок
— понятно и по делу
👉 Must-have в закладках.
▫️ Git Cheat Sheet (GitHub / Atlassian)
➡️ https://education.github.com/git-cheat-sheet-education.pdf
Плюсы:
— компактно
— удобно держать под рукой
— хорошо для повторения
Минусы:
— не объясняет концепции
— только справочник
👉 Полезно, когда знаешь, но забываешь синтаксис.
Как я бы рекомендовал проходить
▫️ Learn Git Branching
▫️ Pro Git (точечно)
▫️ Git Immersion / GitHub Skills
▫️ Atlassian — для командной работы
▫️ Dangit Git — на всякий случай 😄
Ставьте реакции, если пост понравился, сохраняйте к себе, делитесь с теми, кто всегда хотел подтянуть инструмент, но не было времени.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤19🔥3👍1
🤖 AI в практике разработчиков: новый сезон Podlodka AI Crew
«Мы поигрались с промптом, но пока не внедряли» — часто разговоры про AI в разработке заканчиваются именно так.
Инструментов всё больше, а вот времени на то, чтобы разобраться и сделать так, чтобы магия заработала, порой не хватает.
С 16 по 20 февраля у Podlodka AI Crew пройдёт сезон «AI-агенты в разработке»: проверенные рабочие сценарии от практиков индустрии.
👀 В программе:
• единый AI-workflow для разработчика
• автоматизация стендапов и работы с документацией
• Claude Code, субагенты для кодинга
• практические кейсы внедрения AI в SRE
• подходы к созданию промптов с насыщенным контекстом
Формат — классический для Podlodka Crew: 5 дней, 10+ спикеров, 10 сессий и закрытое комьюнити в Telegram.
Отдельный плюс — цена: заметно ниже привычных конференций, при этом контента много, и он ориентирован на практику.
👉🏻Если тема AI в разработке вам интересна и хочется меньше хайпа, больше дела — держите ссылку.
«Мы поигрались с промптом, но пока не внедряли» — часто разговоры про AI в разработке заканчиваются именно так.
Инструментов всё больше, а вот времени на то, чтобы разобраться и сделать так, чтобы магия заработала, порой не хватает.
С 16 по 20 февраля у Podlodka AI Crew пройдёт сезон «AI-агенты в разработке»: проверенные рабочие сценарии от практиков индустрии.
👀 В программе:
• единый AI-workflow для разработчика
• автоматизация стендапов и работы с документацией
• Claude Code, субагенты для кодинга
• практические кейсы внедрения AI в SRE
• подходы к созданию промптов с насыщенным контекстом
Формат — классический для Podlodka Crew: 5 дней, 10+ спикеров, 10 сессий и закрытое комьюнити в Telegram.
Отдельный плюс — цена: заметно ниже привычных конференций, при этом контента много, и он ориентирован на практику.
👉🏻Если тема AI в разработке вам интересна и хочется меньше хайпа, больше дела — держите ссылку.
👍6🔥2
Полезные видео по тестированию (январь-февраль 2026)
Подборка актуальных видео для тестировщиков ПО, опубликованных на YouTube в январе-феврале:
📹 Собеседование на тестировщика ПО в МТС Junior/Middle QA
Запись собеседования на QA в МТС
📹 Ручной тестировщик: куда расти дальше? Пути развития из Manual QA
Рассматриваются автоматизация, нагрузочное тестирование, развитие до senior- и lead-ролей, а также альтернативные карьерные траектории: разработка, информационная безопасность, аналитика данных и продуктовый менеджмент.
📹 Собеседование на тестировщика ПО в Wildberries Junior/Middle QA, техническое собеседование (разбор)
Запись собеседования на QA в Wilberries
📹 Собеседование ручного тестировщика: как проверяют реальный опыт
Запись реального собеседования на ручного тестировщика. Показываю, как на самом деле копают за опыт на QA-интервью, а не за теорию и заученные ответы.
Подборка актуальных видео для тестировщиков ПО, опубликованных на YouTube в январе-феврале:
Запись собеседования на QA в МТС
Рассматриваются автоматизация, нагрузочное тестирование, развитие до senior- и lead-ролей, а также альтернативные карьерные траектории: разработка, информационная безопасность, аналитика данных и продуктовый менеджмент.
Запись собеседования на QA в Wilberries
Запись реального собеседования на ручного тестировщика. Показываю, как на самом деле копают за опыт на QA-интервью, а не за теорию и заученные ответы.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13🔥1
Проверено не раз - умение работать в консоли Linux резко увеличивает шансы пройти собеседование.
Команде гораздо эффективнее работать с тестировщиком, который способен сам без помощи залезть на тестовый сервер и найти детали ошибки в логах сервиса.
🆕 В AI-симулятор собеседований для тестировщиков добавлены новые задачи по Linux.
Попробуй решить одну из десятка новых задач:
Mentorpiece Sim: Задачи по Linux
🎟 Действует 24 часа: 10000 токенов в подарок по промокоду
Команде гораздо эффективнее работать с тестировщиком, который способен сам без помощи залезть на тестовый сервер и найти детали ошибки в логах сервиса.
🆕 В AI-симулятор собеседований для тестировщиков добавлены новые задачи по Linux.
Попробуй решить одну из десятка новых задач:
Mentorpiece Sim: Задачи по Linux
🎟 Действует 24 часа: 10000 токенов в подарок по промокоду
GOD👍18🔥8👎6❤3👏1
«Вместо бессмысленной гребли». Эти айтишники ничего не делают на работе — но так, чтобы никто не заметил
Можно ли (почти) не работать на работе и получать за это деньги?
Читать
Можно ли (почти) не работать на работе и получать за это деньги?
Читать
😁16👎2
🚀 Ключевые AI-тренды в тестировании: что реально меняется прямо сейчас
Источник
За последний год AI в QA сильно эволюционировал.
Мы постепенно уходим от формата “задал вопрос - получил ответ” к совсем другой модели работы.
Вот несколько ключевых трендов, которые я сейчас вижу в проектах и AI-adoption программах
1️⃣ От чата → к workflow
AI перестаёт быть “умным собеседником”.
Мы переходим к повторяемым сценариям и цепочкам шагов:
• анализ требований
• генерация тест-кондишенов
• создание тест-кейсов
• анализ логов
• формирование отчётов
Не один промпт - а workflow, который можно воспроизводить снова и снова.
То есть вязка промптов, либо же разные агенты, которые идут один за другим
Где каждый степ может может иметь свои sub-workflow.
Например, анализ требований.
Поиск гэпов → составление вопросов → верификация → консолидация финального ответа
2️⃣ Мультимодальность становится стандартом
AI работает не только с текстом.
Входными данными становятся:
• скриншоты
• логи
• трейсы
• HAR-файлы
• видео падений тестов
👉 Это резко ускоряет анализ дефектов и понимание проблем.
3️⃣ Context-first testing (RAG + источники)
Без контекста AI гадает и галлюцинирует.
А с контекстом начинает работать как инженер.
Поэтому всё чаще используются:
• требования
• Confluence
• Jira
• API-спеки
• test artifacts
через RAG.
Результат - меньше галлюцинаций, больше точных и применимых артефактов.
4️⃣ Agentic QA - следующий уровень
Многие тулы уже умеют:
• использовать инструменты
• иметь память
• выполнять несколько шагов
• принимать промежуточные решения и иметь ветвления
• а главное - возможность быть автономными
Это то, что называют AI agents.
А еще круче - когда этих агентов собирают вместе в один workflow, как в тренде №1
Но вместе с этим появляется новая реальность:
⚠️ агенты требуют governance, ограничений и контроля.
Без этого можно очень быстро получить хаос вместо ускорения.
5️⃣ Evaluation становится QA-навыком
Теперь мы тестируем не только продукт.
Мы тестируем:
• промпты
• AI-workflow
• модели
• качество output’а
Фактически появляется новая область - AI Quality Engineering.
QA снова становятся теми, кто отвечает за доверие к системе.
Источник
За последний год AI в QA сильно эволюционировал.
Мы постепенно уходим от формата “задал вопрос - получил ответ” к совсем другой модели работы.
Вот несколько ключевых трендов, которые я сейчас вижу в проектах и AI-adoption программах
1️⃣ От чата → к workflow
AI перестаёт быть “умным собеседником”.
Мы переходим к повторяемым сценариям и цепочкам шагов:
• анализ требований
• генерация тест-кондишенов
• создание тест-кейсов
• анализ логов
• формирование отчётов
Не один промпт - а workflow, который можно воспроизводить снова и снова.
То есть вязка промптов, либо же разные агенты, которые идут один за другим
Где каждый степ может может иметь свои sub-workflow.
Например, анализ требований.
Поиск гэпов → составление вопросов → верификация → консолидация финального ответа
2️⃣ Мультимодальность становится стандартом
AI работает не только с текстом.
Входными данными становятся:
• скриншоты
• логи
• трейсы
• HAR-файлы
• видео падений тестов
👉 Это резко ускоряет анализ дефектов и понимание проблем.
3️⃣ Context-first testing (RAG + источники)
Без контекста AI гадает и галлюцинирует.
А с контекстом начинает работать как инженер.
Поэтому всё чаще используются:
• требования
• Confluence
• Jira
• API-спеки
• test artifacts
через RAG.
Результат - меньше галлюцинаций, больше точных и применимых артефактов.
4️⃣ Agentic QA - следующий уровень
Многие тулы уже умеют:
• использовать инструменты
• иметь память
• выполнять несколько шагов
• принимать промежуточные решения и иметь ветвления
• а главное - возможность быть автономными
Это то, что называют AI agents.
А еще круче - когда этих агентов собирают вместе в один workflow, как в тренде №1
Но вместе с этим появляется новая реальность:
⚠️ агенты требуют governance, ограничений и контроля.
Без этого можно очень быстро получить хаос вместо ускорения.
5️⃣ Evaluation становится QA-навыком
Теперь мы тестируем не только продукт.
Мы тестируем:
• промпты
• AI-workflow
• модели
• качество output’а
Фактически появляется новая область - AI Quality Engineering.
QA снова становятся теми, кто отвечает за доверие к системе.
❤13👍6🔥5👎1