Всем привет! Меня зовут Дима Лунин, я автор курса по экспериментам в Академии Аналитиков Авито. В этой статье я вы найдете экспертизу по A/B-тестированию с ребятами, которые только начинают свой путь в аналитике, но уже имеют базовые знания в статистике и в проверке статистических гипотез. А еще тут есть материалы, который мы даем на курсе экспериментов.
В этом тексте расскажем, как мы за две недели собрали MVP генератора тест-кейсов на базе GenAI для компании IT Media Service. До этого ребята вручную писали сотни тест-кейсов и автотестов к каждому релизу, тратили на это тонны времени, а автоматизация требовала улучшения.
Команда заказчика пришла к нам с гипотезой: можно ли сделать так, чтобы вся эта рутина делалась почти автоматически — загрузил аналитику и макеты, а дальше система сама подготовит тест-кейсы, предложит автотесты и ничего не забудет. В процессе пришлось решать как архитектурные, так и сугубо инженерные задачи — от выбора стека до интеграции с нейросетями и Vision API, плюс сделать UI, которым реально удобно пользоваться.
В первой части обзора дадим общую характеристику каждого из решений, а также разберем географическое распределение, исторический контекст, модели финансирования и организационную структуру компаний.
Что происходит с QA-индустрией и куда она движется? Действительно ли профессия умирает или у неё есть будущее?
Тема автоматизации тестирования (обычно с помощью графического интерфейса пользователя) занимает важное место в числе ключевых приоритетов большинства тестировщиков и менеджеров по тестированию. На первый взгляд эти инструменты кажутся многообещающими, но многие организации, желающие автоматизировать часть или все свои функциональные тесты, сталкиваются с проблемами.
В этой статье мы не будем вдаваться в технические подробности, но затронем некоторые вопросы, актуальные для менеджеров по тестированию и проектам, которым необходимо создать бизнес-обоснование для автоматизации.
Хочу поделиться историей создания нишевого мобильного приложения для тестирования клетки Фарадея, которое (внезапно) стало популярным в западном сегменте App Store и Google Play, а также переросло в канал международных продаж для наших продуктов.
8 лет я работаю QA, совмещаю ручное и автоматизированное тестирование. Недавно я начала осваивать бэкенд-разработку и задумалась, как тестировщикам и разработчикам не просто сосуществовать, а эффективно работать вместе. В какой-то момент моя команда столкнулась с похожей ситуацией, и я подняла вопрос на уровне команды, это было совместное решение.
В ходе обсуждений и экспериментов мы пришли к новой для нас практике — совместному тестированию. Это сработало. Об этом подходе я и хочу рассказать.
Мы продолжаем рассказывать о вариантах оптимизации тестирования, которые можно применить как внутри тестов, так и, условно, снаружи, т. е. в обертках и прочих внешних инструментах.
В прошлой части уже описали некоторые «внешние» инструменты (ссылка). Сегодня поговорим о возможностях внутри самих тестов.
Текст подготовлен по материалам выступления приглашенного спикера внутри компании.
Пошаговое руководство для Manual QA, которые хотят перейти в автоматизацию. Как выбрать направление, язык и инструменты, какие шаги пройти и что добавить в портфолио, чтобы уверенно расти в Automation QA.
В Postman есть возможность загружать данные из файла — указал в запросе «возьми имя из файла», сделал файл на 100 имен, и вуаля! Запускаешь 1 запрос, а он выполняется 100 раз с разными данными.
Так удобно готовить тестовые данные. Заранее прикинул классы эквивалентности, и создал всё одним махом. Нужно исправить? Вот он, файлик, в формате csv или json — легко читается, легко исправляется.
А вот что с этим файликом делать дальше? Как сказать постману, что мы хотим подставить эти данные в запрос или в автотест? Где какой синтаксис использовать? Об этом и поговорим в статье на примере системы Users.
Всем привет! На связи Арслан, тимлид команды тестирования компании «Совкомбанк Технологии». В этой статье я поделюсь опытом успешного внедрения методов искусственного интеллекта и больших языковых моделей (LLM) в тестирование программного обеспечения.
Объясню причины разработки собственных внутренних решений на основе искусственного интеллекта, какие трудности возникли на этом пути, как используем техники промпт-инжиниринга для повышения качества тест-кейсов и каких результатов смогли достичь.
Привет, Хабр! Я Святослав Волохов, QA-инженер в AGIMA. Тот, кто хоть раз тестировал сложный интеграционный сервис с десятками зависимостей и внешними API, да еще и в финтехе, знает — без грамотно выстроенной системы тестирования не обойтись.
В этой статье хочу поделиться историей о том, как наша команда работала над масштабным финансовым сервисом с большим количеством интеграций. Это продуктовая экосистема, где можно оформить вклад, купить облигации, застраховать квартиру, получить рекомендации по финансам и многое другое.
Расскажу о сложностях, с которыми мы столкнулись, и об их решениях: берите на заметку, особенно если работаете над enterprise-проектами и вы — начинающий специалист.
Для улучшения работы инженера по обеспечению качества (QA) с помощью метрик и карты пути клиента (Customer Journey Map), важно понимать, как эти инструменты могут быть использованы для повышения качества продукта и минимизации ошибок на разных этапах разработки.
Если ты уже начал осваивать тестирование, но Кафка для тебя — по-прежнему только чешский писатель, у нас плохие новости….
Но есть и хорошие! Сегодня мы поговорим про брокер сообщений Apache Kafka: из чего он состоит, как работает, зачем нужен и где применяется. А главное — разберем на конкретных примерах, как его можно протестировать.
Хабр, привет! Меня зовут Мельников Станислав, руковожу группой автоматизированного тестирования. В статье расскажу, как мы организовали автоматизацию тестирования мобильного приложения и ушли от бесконечного ручного регресса к ферме устройств и авто-тестам, которые теперь живут в CI. Делюсь цифрами, граблями и планами.
Обычно специалисты, особенно начинающие, смотрят только в код. Но настраивая процессы автоматизированного тестирования, стоит отрываться от кода и внимательнее смотреть на процессы — именно тут кроется плодородная почва для оптимизации.
В двух частях этой статьи расскажем о вариантах оптимизации тестирования, которые можно применить как внутри тестов, так и, условно, снаружи, т. е. в обертках и прочих внешних инструментах. Сегодня поговорим о «внешних» инструментах.
Текст подготовлен по материалам выступления приглашенного спикера внутри компании.
Привет, Хабр! Сегодня публикуем интервью с Русланом Давлетшиным, CTO в Hyperskill и членом программного комитета серии митапов для мобильных разработчиков AppsConf X. Главной темой беседы стала хайповая сейчас тема искусственного интеллекта
Мы поговорили с Русланом о том, как мобильным командам быстро проверять гипотезы, как им удалось сделать семь приложений за семь недель, какие инструменты использовать и какое будущее ждёт разработку, когда генеративный ИИ станет частью повседневности.
Мы не нашли свежего исследования про QA и решили: нужно делать своё. Так появилось наше первое большое огромное исследование про QA в России.
Что внутри?
— Как работают в QA: какие процессы, инструменты и подходы используют.
— Зачем тестировщики работают: мотивация, удовлетворённость сферой и зарплатой.
— Будущее QA: как инженеры видят развитие профессии и какую роль в этом сыграет AI.
Приправили статистику комментариями ребят из сообщества.
Под катом собрали несколько важных инсайтов. С полной версией исследования можно ознакомиться по ссылке: https://qa-survey-2025.2gis.ru
Привет, Хабр. Я всё тот же разработчик, приложения для поиска и сравнения цен по маркетплейсам, интернет‑магазинам и классифайдам.
В прошлый раз я рассказал, как привлек бесплатно несколько тысяч новых пользователей. Но просто привлечь пользователей это одно, а вот сделать так, чтобы они регулярно начали пользоваться приложением и рекомендовали его другим — это задача со звездочкой. Расскажу в этой статье, как я ее решал.
Всего за пару недель мы создали инструмент, который превращает трудоёмкий процесс создания проверок в автоматизированный сценарий. Теперь, чтобы запустить тесты, мы делаем всего несколько кликов.
Тест-документация рождается в 5 раз быстрее, а свободное время инженеры используют для исследовательских тестирований, погружения в продукт и проработки нефункциональных требований. И всё это вместо монотонного создания проверок по требованиям.
