Отлично, спасибо за поддержку и интерес!
Я буду также по-тихоньку добавлять информацию, что я собираюсь читать и повторять для сдачи экзамена по ISTQB
Минус, что пока очень много информации, а цели и плана нет. Поэтому постараюсь до конца недели составить свой план изучения и достижения определенной цели.

В копилку:💯

QA Glossary

http://qaglossary.com/glossary:ru:start

Не получается пройти мимо! Сегодня год этому информативному каналу, желаю ещё большего успеха! Очень полезная информация, сама смотрю про postman, вспоминаю азы. Это не реклама, это рекомендация!!!☺️

Повторим английские фразы 💯

#Классыэквивалентности
входные параметры, которые приводят к одинаковому поведению программы, мы будем считать эквивалентными.

При использовании этой техники тестировщик должен помнить о том, что:

🔷Слишком большое количество эквивалентных классов увеличивает вероятность, что множество тестов будет лишним (избыточным).
🔷Слишком малое число эквивалентных классов увеличивает вероятность, что ошибки продукта будут пропущенными

🔷Алгоритм использования техники такой:
1⃣💯Определить классы эквивалентности
2⃣💯Выбрать одного представителя от каждого класса.
3⃣💯Выполяем тест со значением параметра от каждого класса эквивалентности.

#техникатестДизайна

Пример: Подсчет комиссии при отмене бронирования авиабилетов.

Предположим, что размер комиссии зависит от времени до вылета, когда совершена отмена:

🔹За 5 суток до вылета комиссия составляет 0%
🔹Меньше 5 суток, но больше 24 часов – 50% 
🔹Меньше 24 часов, но до вылета – 75%
🔹После вылета – 100%

Пример взят из блога http://33testers.blogspot.com/2013/07/blog-post_27.html

Кратко хочу внести данные как закрепление знаний.

Теперь по шагам:
Первый шаг:
1⃣🔷Определим классы эквивалентности (для каждого теста из этих классов мы ожидаем получить одинаковый результат):

🔹1 класс: время до вылета > 5 суток

🔹2 класс: 24 часа < время до вылета < 5 суток

🔹3 класс: 0 часов < время до вылета < 24 часа

🔹4 класс: время до вылета < 0 часов (вылет уже состоялся) 

Посмотрите внимательно на изображение выше, данные интервалы указаны.

Предполагаем, что мы верно выполнили первый шаг.

Второй шаг
2⃣🔷Выберем любого представителя от каждого класса.

🔹время до вылета = 10 суток (тест из 1-го класса)

🔹время до вылета = 3 суток (тест из 2-го класса)

🔹время до вылета = 12 часов (тест из 3-го класса)

🔹время до вылета = -30 мин (тест из 4-го класса) (знак минус означает, что вылет уже состоялся)

Третий шаг
3⃣🔷Проведём тесты

🔹Отменим бронь за 10 суток до вылета и проверим, что комиссия составила 0%.

🔹Отменим бронь за 3 суток до вылета и проверим, что комиссия составила 50%.

🔹Отменим бронь за 12 часов до вылета и проверим, что комиссия составила 75%. 

🔹Отменим бронь через 30 мин после вылета и проверим, что комиссия составила 100%.



Мы видим, что у нас осталось всего 4 теста. А сколько возможных тестов существует?

⏺⏭⏭⏭
Даже если мы введем ограничение, что отмена бронирования может произойти в рамках 10 суток до вылета и 1 суток после вылета, то у нас будет около 950400 возможных тестов (автор блога посчитал количество секунд в 11 сутках).

Согласно опросу добавлю про

Анализ граничных значений

Внимательно смотрите разбор, а кто знает - повторите или пропустите данную информацию ☺️

Анализ граничных значений это проверка ошибок на границах классов эквивалентности.
Считается, что с граничными значениями связаны серьезные риски, так как даже если эквивалентные классы найдены правильно, то граничные значения могут быть ошибочно отнесены к другому классу.

🔷Алгоритм использования техники анализа граничных значений:
1🔹. выделить классы эквивалентности.
2🔹. определить граничные значения этих классов.
3🔹. понять, к какому классу будет относиться каждая граница.
4🔹. для каждой границы нам нужно провести тесты по проверке значения до границы, на границе, и сразу после границы.