Тестирование мобильных приложений *

Меня зовут Настя Неводчикова, я системный аналитик в KODE. В этой статье я хочу поделиться опытом работы с бинарными форматами сериализации, а именно с Protobuf, и рассказать, с какими проблемами мы столкнулись в процессе аналитики и тестирования, а также как их решали.

Исходные условия: у нас было мобильное приложение, написанное на Objective-C (iOS) и Java (Android). Цель — переписать его на современный стек: Swift и Kotlin. Дополнительно нужно было сделать редизайн приложения и обновить бэкенд: поднять Java с 6 до 21. Приложение общалось с бэкендом по HTTP и использовало Protobuf для сериализации данных.

Что важно — никакой документации на существующее приложение не было. У нас была лишь тестовая сборка и сервер с логикой. Поэтому перед стартом разработки нужно было:

Всем привет!

Я, на свой страх и риск, решил установить себе MAX и посмотреть, а что же происходит после установки? По итогам моего исследования будет минимум 2 статьи.

Это - первая статья. В ней я сравню разрешения, которые запрашивает приложение MAX для Android с разрешениями, которые запрашивают Telegram и WhatsApp.

Mock-сервисы (или мок-сервисы) — это программные компоненты, которые имитируют поведение реальных сервисов, систем или зависимостей в процессе разработки и тестирования приложений. А мы сделали свой.

Я уже довольно давно работаю в автоматизированном тестировании. Иногда касаюсь найма, иногда обучения, а еще наблюдаю за коллегами и в целом за рынком. Вижу, что вместе с ИТ в целом отрасль автоматизированного тестирования быстро меняется. И в этой статье хочу отразить некоторые самые явные изменения. Надеюсь, мои размышления направят в нужное русло тех, кто выбирает свой путь обучения или только планирует “зайти в ИТ” через тестирование.

Привет, меня зовут Роман Поляков, я инженер по тестированию (QA-самурай) в Т1 Иннотех. В мире ручного функционального тестирования каждый день идёт битва за качество. Смена требований, пропущенные баги, плотные дедлайны и тонны тестовых сценариев могут сломить даже опытного специалиста. Но настоящий QA-самурай не сдаётся. Он превращает рутину в искусство, а стресс — в топливо для роста.

Если вы когда-нибудь думали, что работа QA — это просто сидеть и нажимать на кнопки в надежде, что баги сами обнаружатся, то… вы немного заблуждались! Добро пожаловать в увлекательный и порой весьма запутанный мир тестирования, где каждый день сулит встречу с новыми подводными камнями, ловушками и, конечно же, классическими граблями на пути к качественному продукту.

В этой статье я расскажу вам, как стать настоящим QA-самураем — мастером терпения, наблюдательности и гибкости, который не сгорит от стресса, а, наоборот, прокачает свои навыки и выдержку до уровня дзен. Здесь вы найдёте секреты сохранения нервов, проверенные «пруфы» и простое, но действенное руководство по постановке целей и обретению гибкости, сравнимой с гибкостью одного из самых ловких творений природы — бамбука. Приготовьтесь к путешествию, где ошибки — не враг, а ценный урок на пути к профессиональному совершенству!

Всем привет! Меня зовут Дима Лунин, я автор курса по экспериментам в Академии Аналитиков Авито. В текущей статье я хочу "обкатать" материал, который мы рассказываем на курсе экспериментов, а также поделиться экспертизой по АБ-тестированию с ребятами, которые только начинают свой путь в аналитике, но уже имеют базовые знания в статистике и в проверке стат. гипотез.

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.