Моя лента

В своей статье об автоматизации различных аспектов QA роли с помощью AI я писала, что с высокой вероятностью, в ближайшие годы, с помощью AI будет возможность автоматизировать большую часть рутины тестировщика.

В данной статье, мне бы хотелось рассмотреть конкретные полезные инструменты для автоматизации роли QA с помощью AI. Статья ориентирована преимущественно на специалистов уровня junior/middle, а так же - на тех, кому интересно разобраться в современных AI инструментах для профессии QA

Ниже — конкретные шаблоны промптов и список инструментов. Я не претендую на экспертизу именно в QA, но более 17+ лет проработав в TechHR, из которых 12 лет - в AI рекрутинге, включая и найм QA, я вижу, что опыт и знания в области AI - необходим.

Лучшие инструменты для QA в 2026 году

По информации СМИ и сайтов для мониторинга космических аппаратов n2yo.com и celestrak.org, российская аэрокосмическая компания «Бюро 1440» (занимается разработкой низкоорбитальной спутниковой группировки и планирует предоставление услуг широкополосной передачи данных с глобальным покрытием, входит в «ИКС Холдинг») потеряла связь с одним из 16 первых серийных спутников, запущенных на орбиту в конце марта 2026 года.

Привет, Хабр! Меня зовут Валентин, я DevOps-инженер команды Platform V Kintsugi. Мы развиваем облачный сервис и регулярно сталкиваемся как с архитектурными задачами построения распределённых систем, так и с вопросами обеспечения их безопасности.

Наш продукт — консоль управления базами данных, поэтому значительная часть его архитектуры построена вокруг взаимодействия микросервисов с СУБД. Именно этот контур лежит в основе большинства операций — от управления и администрирования до мониторинга и обслуживания, — а значит, требования к его надёжности и безопасности становятся критически важными.

В этом контексте особенно интересен вопрос организации взаимодействия сервисов с внешними базами данных. В статье мы сосредоточимся на этом прикладном аспекте и рассмотрим его на примере PostgreSQL.

Что делать ученому с Эльбрусом? Краткий обзор ПО, которое мне удалось собрать и протестировать на Эльбрусе - средства для симуляции в ядерной физике, обработки и визуализации данных, верстки научных статей.

Там, где нет людей, нет времени и нет права на ошибку

Хочу поделится одной историей из жизни. На удалённом нефтепромысле в -30С° за бортом бригада выполняет огневые работы — сварка, рядом с действующим трубопроводом. По регламенту каждый должен быть в полном комплекте СИЗ, с газоанализатором. Мастер провел инструктаж, расписался в наряде‑допуске и уехал на следующий объект. Инспектор по ТБ появится через два часа.

Что происходит в эти два часа — не знает никто.

Вот именно здесь я и хочу начать наш разговор о видеоаналитике в промышленности. Не о красивых дашбордах и не о технологиях будущего. А о конкретной задаче — увидеть то, что происходит на объекте прямо сейчас, когда физически там нет возможности присутствовать ответственному.

Последние три года я плотно погрузился в сферу промышленной видеоаналитики — от пресейла и проектирования до запуска систем на объектах нефтегазового сектора и не только. До этого прошёл через телекоммуникации, управление ИТ‑инфраструктурой крупных нефтяных компаний, промышленную безопасность. Этот путь дал главное — понимание задачи изнутри, с обеих сторон: и как технический заказчик, который принимает систему, и как специалист, который её проектирует и внедряет.

В этой статье — не маркетинг и не обзор рынка. Личный опыт, реальные цифры и честный разговор о том почему большинство внедрений не работают так как обещают.

Хорошего тренера узнают в лицо.

Как я создал и развиваю ИИ‑тренера привычек в Telegram: техническое описание проекта для гиков и нетехническое описание продукта для тех, кто хочет стать лучше.

В Сан-Франциско вор использовал роботакси Waymo, чтобы скрыться с места преступления — злоумышленник украл одежду для йоги. Полиция не может найти преступника с января текущего года.

Для производителя ПЛК переход на отечественный микроконтроллер начинается не с замены строки в BOM, а с пересборки части аппаратной и программной платформы. Микроконтроллер в серийном модуле — это не просто строка в спецификации: его замена требует прежде всего устойчивой программной поддержки в серии, а также адаптации схемотехники и обвязки под новый кристалл.

В случае РЕГЛАБ задача дополнительно усложняется масштабом линейки: более 100 серийных изделий, более 1500 типов компонентов и разные классы модулей в линейке REGUL. Для части задач достаточно компактного микроконтроллера уровня «Амур» К1948ВК018, который уже применен в серийных модулях. Для основных изделий рассматривается Baikal‑U, а для наиболее требовательных — К1921ВГ1Т НИИЭТ.

В этом материале разбираем, как выглядит такой переход с инженерной стороны: где RISC‑V MCU уже дошел до серии, какие ограничения остаются по памяти, периферии, корпусам и SDK, а также почему выбор микроконтроллера для промышленной автоматики нельзя свести к таблице характеристик. Если вам интересна эта тема, то добро пожаловать под кат.

Всем привет! Меня зовут Костя, я QA-инженер в Банки.ру. Недавно мы вчетвером с QA-командой нашли способ оптимизировать нашу работу и сэкономить время на написание тест-кейсов и чек-листов с помощью автоматизирующего рутину бота. На всю разработку у нас ушло около двух недель, а в продакшене бот живёт с апреля 2026 года. Расскажу, как мы это сделали и какие результаты получили в итоге.

Привет, Хабр!

В общении с коллегами я всё чаще замечаю, что многие не знают о последних возможностях CSS. Кто-то настолько занят повседневными задачами, что просто не успевает следить за новинками. Кому-то это не особенно интересно. А кто-то уже много лет использует знакомые подходы и не видит причин что-то менять.

Как человеку, который является поклонником CSS, мне немного грустно это наблюдать. Столько интересных возможностей остаётся без внимания! А ведь с их помощью код нередко становится короче, надёжнее и проще для понимания. Поэтому я собрал несколько примеров популярных решений прошлого и переписал их, используя новинки CSS, вышедшие за последние несколько лет.

Давайте посмотрим, что у меня получилось.

Компания AVerMedia представила на выставке Computex 2026 в Тайбэе несколько новых устройств для потоковой передачи и захвата видео, в том числе MultiStudio Core GC750 — профессиональное многоплатформенное решение для потоковой передачи контента, а также X'TRA GO GC515 — первую док-станцию ​​для захвата видео с портативных устройств.

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Постригайло, я старший партнер ИТ-интегратора «Энсайн». Больше 20 лет я занимаюсь системной интеграцией и управлением проектами.

Это вторая часть истории о нашем CRM-проекте.  В первой части мы подробно разбирали, почему для задачи по реализации рассылки пришлось делать кастомное решение, как мы обеспечивали его соответствие законам о персональных данных и в итоге получили полностью готовый к работе продукт.  Сегодня я хочу поговорить о том, что волнует любого руководителя даже больше, чем чистый код, — о деньгах. Я покажу, как возможность для оптимизации, которой не воспользовались вовремя, превращается в очень конкретные цифры в смете, и где в проекте был потенциал для экономии. 

Серия: redb ecosystem (анонс, разбор позже)

В 3.1.0 у redb.Route вышло два новых транспорта: redb.Route.Llm (24-й) и redb.Route.Exec (25-й). LLM теперь — обычный endpoint наравне с Kafka, RabbitMQ и HTTP: вызов модели — это шаг .To("llm://claude"), инструмент агента — это маршрут с .AsLlmTool("shell"), периодический агент — From("llm://factory?schedule=5m"). Exec — спавнер процессов с allowlist, working-dir и таймаутом; работает и как backend shell-инструментов агента, и как самостоятельный scheduled consumer (cron-less health-probes, бэкапы и т.п.). Никаких «отдельных AI-фреймворков рядом с ESB»: всё внутри той же DSL, тех же retry/throttle/circuit-breaker/audit, тех же OpenTelemetry-трейсов.

Это анонс. Подробный разбор внутренностей — отдельной статьёй позже. Здесь — что появилось, как это выглядит в коде, и что честно ещё не сделано.

Если читаете про redb.Route впервые — короткий контекст из предыдущих статей серии:

redb.Route — Apache Camel для .NET — зачем вообще, и почему «Apache Camel под .NET»

redb.Route изнутри: четыре in-memory канала и Exchange — как устроен runtime

redb.Route 3.0.1 — плоская навигация по DSL, рефакторинг CRTP и тихий null — предыдущий патч перед 3.1.0

Самое короткое объяснение

From("kafka://orders") .To(Llm.Factory("claude").Temperature(0.2).MaxTokens(1024).AsUri()) .To("kafka://orders.translated");

Когда команда срывает дедлайн, первое объяснение обычно звучит так: сотрудники прокрастинируют и ленятся, плохо планируют время или недостаточно ответственно относятся к задачам. Но если сроки горят регулярно, проблема редко бывает в конкретном человеке.

В этой статье разберу шесть распространённых причин, из-за которых команды срывают сроки даже тогда, когда никто не бездельничает. Расскажу, как можно сделать так, чтобы задачи были более понятными и не приходилось срочно их выполнять в последний момент. В конце статьи чек-лист, который поможет понять — проблема в людях или в системе.

Наш Neko выиграл Red Dot Design Award. Это Оскар в мире промышленного дизайна. Его получали Apple, Porsche, Dyson и т.д.

Ещё в процессе разработки, когда мы сами поняли, что именно за гаджет делаем — зачем он, какие у него функции, как выглядит, etc. 

В тот момент решили подать заявку на конкурс Red Dot — что, конечно, очень амбициозно для такой небольшой команды, как мы.

Лонгрид про то, как ломается крошечная LLM, почему «первый токен решает всё», и как метрика дважды наврала мне в лицо

Качество работы с кодящим агентом почти не зависит от того, какая под капотом модель. Я довольно долго в это не верил — менял модели, крутил промпты, ждал следующий релиз. А разница, оказалось, не в модели. Она в том, что вокруг модели: есть ли у агента память между сессиями, карта проекта, правила, руки и место под результат. Голая модель — это эрудит без рабочего места. Каждый разговор она начинает с чистого листа.

Вот это всё вокруг модели — память, карта, правила, руки — и называется харнесс. Ниже — разбор моего харнесса целиком, слой за слоем, на одном реальном проекте: пять сервисов, Kubernetes, прод. Не идеальная схема из README, а то, что видно в логах: что реально вызывается каждый день, а что я нагородил и забыл. Спойлер: половина подключённых MCP-серверов за 98 сессий не вызвалась ни разу. Сразу оговорюсь: сессии сохранились не все — у Claude Code, похоже, есть ротация логов, часть истории потерялась. Так что мои числа — это нижняя граница, реальные ещё выше.

Виртуальный рассказчик в «Яндекс Книгах» научился озвучивать реплики разными голосами. Новый режим «По ролям», в основе которого лежит разработанная в компании технология синтеза речи, уже доступен для 2,5 тыс. книг. В будущем их станет больше, рассказали Хабру в пресс‑службе сервиса.

OpenAI конфиденциально подала заявку на первичное публичное размещение акций (IPO). Оценка компании после раунда инвестиций составила $852 млрд.

Баннер с запросом согласия на cookie есть почти на каждом сайте. Но часто он существует «для галочки» — данные в аналитику улетают сразу при загрузке страницы, независимо от того, что выбрал пользователь. И если раньше это была просто недоработка, то с 1 сентября прошлого года в 152-ФЗ (Федеральный закон «О персональных данных») был внесен ряд изменений, в том числе, появились новые требования к оформлению согласия на обработку персональных данных. Во-первых, оно должно быть получено в явном виде, а во-вторых, существенно вырос штраф за несоблюдение этого пункта. Компаниям было дано время на устранение несоответствий закону, а со второй половины этого года должны начаться массовые проверки того, как компании собирают и хранят персональные данные. Так что если вы до сих пор не привели эту часть вашего сайта в порядок — сейчас самое время этим заняться.

Разберемся с этими настройками на примере нашего сайта cleverdata.ru: если ничего не делать/использовать дефолтные настройки/использовать стандартный набор Tilda с Яндекс метрикой, то ... баннер отображается, но Яндекс.Метрика загружается и собирает данные ещё до того, как пользователь успевал нажать хоть какую-то кнопку. Конечно, такие настройки использовать нельзя — это нарушает требования 152-ФЗ и GDPR, которые обязывают получить явное согласие пользователя до начала сбора данных. И мы так, естественно, не делаем. А можно ли как-то исправить эту ситуацию? – Можно!

Привет, я Анна Таюрская, инженер технической поддержки (L1) компании CleverData. Я знаю, как решить эту проблему.