Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о пакете synctest, который с Go 1.25 стал частью стандартной библиотеки. Он позволяет писать быстрые и надёжные тесты для конкурентного кода, не усложняя сам код. Теперь асинхронные операции можно проверять без долгих ожиданий и флаки-тестов.
Спрос на QA-специалистов в России продолжает расти, однако конкуренция в этой нише очень высокая. Так, по данным Computerra, в числе наиболее востребованных ИТ-специалистов в 2025 году оказались именно тестировщики и специалисты по написанию автотестов. При этом работодатели всё чаще требуют от тестировщиков навыков уровня начинающего разработчика: знания бэкенда, фронтенда, работы с БД и умения писать скрипты для автотестов. В этой статье мы подробно рассмотрим актуальные языки программирования, фреймворки и инструменты в автоматизации тестирования, требования работодателей, типичные этапы собеседований, а также рекомендации по подготовке.
Баги, пойманные на проде, всегда стоят слишком дорого — и времени, и нервов, и репутации. Юнит-тесты не видят проблем с реальными зависимостями, моки быстро устаревают, а интеграционные среды тормозят разработку. Выход ищут в подходе shift-left: проверять критичную бизнес-логику раньше, прямо в IDE, без ожидания CI. В этой статье разберём, как библиотека Testcontainers позволяет поднимать реальные сервисы в контейнерах, писать интеграционные тесты так же просто, как юнит-тесты, и что это даёт с точки зрения скорости и качества по метрикам DORA.
Привет, Хабр! Отправив детей в школы и детские сады (а кто-то из нас сам идет преподавать в ИТМО и СПбГУ), делимся первым релизом этой осени. Теперь вы можете использовать возможности ассистента в PyCharm. С поддержкой MCPсерверов больше не нужно реализовывать отдельные интеграции для каждого инструмента. Пользовательские Rules и Workflkows помогут сделать работу агента более удобной и корректной.
Разбираем самые странные антипаттерны в автотестах на Python: от sleep(0.1) и стрелочек вниз до глобальных курсоров и "фреймворков" на 3500 строк. Почему так делать не стоит и какие есть взрослые альтернативы.
В 2025 году рынок QA Automation в России переживает трансформацию: зарплаты senior-специалистов перестали расти или даже снижаются, а сменить работу стало сложнее. Расскажу, как изменилась динамика рынка, что движет этими изменениями и какие шаги предпринять, чтобы остаться востребованным.
Полгода назад я испытал культурный шок. Всю карьеру — я QA Automation Engineer — пилил фичи в аутсорсе: стабильно, предсказуемо, местами даже комфортно. Но на январских каникулах впервые за долгое время задумался: мне скоро 30, я уверенный сеньор — а будто бы стою на месте.
Я просто включил «open to work» на LinkedIn — и неожиданно получил оффер в продукт. Пошёл на собеседование «чисто посмотреть» и остался.
Эта статья — честный разбор, как меняется работа, подход к качеству и жизнь в целом, когда уходишь из аутсорса в продукт. Без восторгов, но с фактами. Расскажу, что изменилось в процессе, что удивило, что порадовало — и почему релизы теперь не вызывают у меня тахикардию. Возможно, мой опыт поможет кому-то из вас решиться на перемены.
В мире тестирования безопасности важно не только «залезть внутрь», но и сделать это так, чтобы никто не заметил. Ниже собраны практики, которые используют пентестеры и исследователи, чтобы их действия было сложнее заметить. Все примеры — только для обучения и безопасных экспериментов. Рекомендую всем изучить и добавить свои методы в комментариях ...
Записки одного QA. Вспомогательная часть автотестов: советы и практики (Playwright + Typescript)
В статье рассматриваются подходы к организации вспомогательной части для автотестов на Playwright: структура проекта, Page Object, helpers, constants и шаги. Приведены практические примеры того, какие решения помогают поддерживать автотесты читаемыми и масштабируемыми, а каких стоит избегать. Материал будет полезен QA-инженерам и разработчикам, начинающим работать с Playwright.
Отладка E2E-тестов может быть трудоёмкой задачей. При падении тестов Playwright нередко приходится вручную анализировать сообщения об ошибках и стек-трейсы, искать причины неудач (например, неправильно подобранный селектор, увеличенные задержки или неожиданные изменения в DOM) и пробовать разные варианты исправлений. Традиционно QA-инженерам приходится копировать текст ошибок и обращаться к документации или чат-ботам вроде ChatGPT с вопросами вроде «почему селектор не нашёлся» или «как увеличить таймаут». Это занимает время и отнимает ресурсы команды.
Тест-кейс тест-кейсу рознь!
Мне, как разработчику автоматизированных сценариев неоднократно приходилось сталкиваться с «нечитаемыми» и непригодными для автоматизации тест-кейсами.
Доработка кейсов своими силами (силами автотестеров) в процессе автоматизации – это сизифов труд.
Поэтому, дабы оптимизировать процесс автоматизации тестирования в этом направлении, я решила провести обучение ручных тестировщиков в части написания тест-кейсов под автоматизацию, попутно анализируя тестовую модель и структуру тест-кейсов и внося рекомендации.
На первом же проекте это дало очень мощный положительный эффект не только для нас, автотестеров, но и для самих ручных тестировщиков: позволило ускорить процесс вникания в суть кейса разработчиками автотестов, а также сократило время адаптации для новых ручных тестировщиков до 2-х недель против 3-х месяцев.
По отзывам самих ручных тестировщиков, им стало намного легче «въезжать» в работу, как с нуля, так и после перерыва, вызванного переходом на проверку другой функциональности. Тест-кейсы стали настолько понятными и легкими для восприятия, что их мог успешно пройти даже человек, далекий от тестирования.
Подобные проблемы, возникающие практически на каждом проекте, сподвигли меня на написание сей статьи.
Итак, начнем урок.
Привет!
Меня зовут Валентин, я — руководитель направления тестирования моделей машинного обучения в Альфа-Банке. Моя команда занимается тестированием ML-моделей и модельных сервисов для наших клиентов уже более четырех лет, и более трех из них я погружен в наши процессы QA.
Я попал в Альфу через проект компании KTS, над которым работал раньше, и первое время занимался ручным тестированием. За несколько лет прошел путь от линейного тестировщика до руководителя команды из 8 человек, и в этой статье рассказываю о своем опыте и делюсь советами, которые дал бы самому себе несколько лет назад.
Эта статья будет полезна:
• тем, кто только начинает выстраивать процессы тестирования моделей;
• начинающим тимлидам QA-команд до 10 человек;
• тем, кто просто хочет познакомиться с примером организации QA-процесса с нуля.
Я поделюсь этапами развития команды, нашими подходами и инструментами. А ещё расскажу о том, почему принимались те или иные решения, и каких ошибок мы смогли избежать или не смогли.
Автоматизированное тестирование – важная часть разработки, но недостаточно просто запускать тесты. Важно предоставлять отчёты в удобном и наглядном формате, чтобы повышать прозрачность процессов и улучшать командную коммуникацию.
Но отчёты сами по себе малоэффективны, если команда не узнает о результатах вовремя. Чтобы тестирование было действительно полезным, важно оперативно уведомлять участников проекта о его статусе. Один из самых простых и эффективных способов – автоматическая отправка отчетов Allure по электронной почте.
Привет! Я SDET-специалист SimbirSoft Руслан, и в этой статье мы разберем как настроить SMTP-сервер для отправки почты в Jenkins, как настроить GitLab Runner и как автоматизировать отправку отчетов после выполнения тестов.
Хотите прокачать навыки в Golang, понять, как работает FastAPI, освоить практики MLOps или разобраться с Terraform? В сентябре вас ждут 60 бесплатных уроков по разным ИТ-направлениям: программирование, архитектура, инфраструктура, безопасность, тестирование, ML, аналитика и управление.
Каждое занятие — это разбор реальных задач, практические советы от экспертов и возможность понять, куда развиваться дальше. Выбирайте интересную тему и присоединяйтесь.
Привет, Хабр! Меня зовут Егор, я руководитель Центра компетенций обеспечения качества SM Lab. И именно про наш центр компетенция я и хочу рассказать. Статья пригодится не только тестировщикам, но и разработчикам и аналитикам. Ведь тестирование — это не только поиск багов, но и создание культуры качества.
Обсудим состав и механику работы нашего ЦК, продуктовые команды, а также немного подискутируем на тему тестирования в целом — каким оно будет в будущем, как на него повлияет ИИ и автоматизация.
Каждую ночь тысячи автотестов отрабатывают на бою, и сотни падений превращаются в рутину для QA-команд. Но что если привычный разбор ошибок можно отдать искусственному интеллекту — и самому сосредоточиться только на новых, действительно значимых сбоях? В этой статье — реальный опыт внедрения ReportPortal, который показывает, как ИИ помогает классифицировать падения, экономить время тестировщиков и снижать количество человеческих ошибок, не превращаясь при этом в «волшебную чёрную коробку».
Всем привет! Я Полина Спиридонова, product owner двух продуктов для подготовки специалистов по защите информации — Standoff Cyberbones и Standoff Defend.
В статье я расскажу, как мы прошли путь от формулирования идеи из вопроса «Как создать полигон для синих команд?» до запуска Standoff Defend — инструмента, который помогает командам SOC становиться сильнее. Давайте погрузимся в детали и узнаем, как все начиналось и к чему мы пришли.
Хочу рассказать об опыте пилотирования собственного решения компании — Kaspersky NGFW — с точки зрения специалиста по информационной безопасности.
Статья написана с расчетом на то, что полученный нами опыт поможет коллегам из информационной безопасности убедиться, что импортозамещение не проблема, а челлендж. Несмотря на все сложности, в конечном итоге, помимо выполнения требований 250-го указа, в том числе можно повысить уровень защиты организации и эффективность митигации киберрисков.
В предыдущих частях работы (Часть 1, Часть 2) мы разобрали, что такое линейный конгруэнтный метод (ЛКМ), и как на его основе работает функция Rnd(), вшитая в скриптовый язык VBA, созданный Microsoft. Именно эта функция и "ответственна" за генерацию псевдослучайных чисел. Мы поняли, как ведет себя функция, если в качестве ее аргумента ввести число меньшее либо равное 0. Также мы выяснили, что эта функция работает с мнимым и реальными значениями своих аргументов, также мы поняли, как соотносятся некоторые мнимые значения аргумента функции с их реальными значениями.
В третьей части исследования речь пойдет в основном о том, каким образом функция Rnd() взаимодействует с аргументами в виде дробных чисел, а также о том, как ведет себя функция, при вводе в качестве ее аргумента больших (по модулю) чисел. Как оказалось – обе эти темы взаимосвязаны. Итак – поехали!
В статье — эволюция поисковиков и практические хаки для работы: скрытые операторы, малоизвестные команды Яндекса и Google, промпты для Perplexity и Gemini, техники точной фильтрации и ИИ-подходы.
Рассказываю, как превратить 5 кликов в один и получить выдачу с точностью SQL.
