Тестирование веб-сервисов *

В общем, базовая история с аудитом страниц — мы каждый месяц отправляли подрядчику несколько страниц на проверку. Отбирали несколько максимально разных. Если находились проблемы на одной, мы также правили и на однотипных. В месяц так проверяли 4–6 страниц. И тут, из очевидных минусов — оплата подрядчика и ожидание.

Учитывая, что по сути нужно проверять однотипные вещи, вроде title, description, H1 и, например, ошибки в консоли, то я подумал, почему бы не попробовать отдать это агенту. Да, в деталях все не так просто, но общая процедура каждый раз плюс‑минус одинаковая, а значит можно настроить сценарий. 

Так появилась идея научить нашего AI‑ассистента делать аудит новых страниц самостоятельно. Не в стиле «посмотри сайт и скажи, что думаешь», а по нормальной процедуре, с фиксированным результатом. На выходе я хотел получать гугл‑таблицу с чек‑листом и PDF со скриншотами проблемных мест.

Сначала казалось, что это задача на пару дней. Берем несколько готовых навыков, подключаем технический аудит, показываем агенту шаблон отчета и просим его все аккуратно заполнить. На практике оказалось все сложнее.

Привет! Меня зовут Елена Поплоухина. Я отвечаю за развитие сообщества тестировщиков в ГК «Юзтех». В этой статье я хочу поделиться набором инструментов, которые полезны для ручного тестирования веб-приложений. Этот список собран на основе рекомендаций участников нашего сообщества.

Все ссылки и информация по инструментам актуальны на момент выхода статьи.

Примечание. В данной статье не рассматриваются возможности ИИ, инструменты для автоматизации тестирования, инструменты для тестирования мобильных приложений.

Почему отчётность, статистика и логирование в Go-автотестах превращаются в костыли — и как плагинная модель позволяет вынести инфраструктуру за пределы тестов.

Фикстуры в Playwright дают много возможностей, но за это приходится платить пониманием их жизненного цикла. В статье показываю на простых графиках, как фикстуры создаются и очищаются, как работает auto-режим, зависимости и скоупы.

Всем привет! В прошлой статье мы уже выяснили, что без README с описанием архитектуры фреймворка генерация автотестов на большом легаси-проекте превращается в бесконечный цикл ревью и правок. А сегодня хочу рассказать о том, как именно я генерировала автотесты и локаторы, сколько это заняло по времени, где модель всё равно ошибалась и стоит ли оно того.

Всех приветсвую! В данной статье я не буду пояснять какие-то сложные вещи касательно нагрузочного тестирования. Просто хочется поделится своей болью, пронесенную сквозь года в разных enterprise системах. Может я не один такой?

Итак, представьте, что вы инженер по нагрузке...

Современный ландшафт цифровых угроз демонстрирует очевидный тренд: веб-приложения и инфраструктура разработки давно превратились из второстепенной цели в ключевую мишень для атакующих. По нашим данным (за период с начала 2025 года по первый квартал 2026 года), на веб-ресурсы приходится каждая пятая успешная атака на организации в мире.

Цена компрометации веб-ресурсов выросла. Если раньше взлом сайта часто ограничивался банальным дефейсом или кражей маркетинговой базы данных, то сегодня веб-приложение — это полноценные ворота вглубь корпоративного периметра, способные остановить ключевые бизнес-процессы, парализовать цепочки поставок или полностью скомпрометировать процесс создания программного обеспечения.

В этой статье рассказываем про ключевые тренды и прогнозы, связанные с киберугрозами веб-приложений.

40-60% времени современных QA-команд тратится на диагностику сбоев в тестах. Эта проблема настолько серьёзна, что сейчас активно разрабатываются практики сокращения размеров тестовых сюит, Майкрософт рекомендует при триаже не разбирать каждое падение по отдельности, а кое-кто советует «стохастический подход» к разбору ошибок, при котором команды не тратят время на разбор каждого падения.

Если всё больше голосов говорят нам о том, что разбирать падения вручную становится слишком дорого, стоит задуматься об автоматизации. В этой статье я возьму тестовую сюиту средних размеров, попробую вначале пройти по результатам руками, а потом применю простейшее средство автоматизации: группировку результатов.

Всем привет!

Меня зовут Дмитрий Бутенко, я эксперт-разработчик банка Уралсиб.

Всё началось с рабочего созвона в первой половине февраля, на котором упомянули возможность применять модели ИИ прямо внутри инфраструктуры банка. Поначалу речь шла о работе через JetBrains AI Assistant — точечные запросы, ревью, вопросы по проекту. Вопросов, кстати, было много. Но довольно скоро случился переход на OpenCode, и это открыло принципиально другой уровень: не отдельные запросы к модели, а полноценные агенты, которые сами читают файлы, вносят изменения, итерируются по результату.

О том, какими были эти вопросы и задачи, и о том, что из этого вышло — речь пойдёт ниже.

На примере FastAPI-чата показываю, как выстроить автотесты для API с двумя транспортами: REST используется для подготовки состояния, WebSocket — для проверки событий. В статье разбираем архитектуру тестов на Python: клиенты, фикстуры, Pydantic-схемы, контрактные проверки, Allure и CI/CD.

Привет, Хабр! На связи Екатерина Серикова и Глеб Дмитриев, мы QA-инженеры в команде Авито Sales. В этой статье мы расскажем, как выстроили процесс обеспечения качества в Распродаже, где сроки нельзя сдвигать, а нагрузка на корчасть почти 2 млн RPM, а цена бага очень высока.

Это не история про «идеальный процесс». Она скорее про рабочую систему, которая помогает не сгореть команде и не терять качество, когда QA в проекте один, а разработчиков восемь.

Распродажа на Авито, где 120 млн пользователей, — это всегда высоконагруженные сценарии без права на ошибку. Поэтому в статье мы объясняем, почему важно подключать QA ещё на этапе идеи, а не тестирования. Перекладывание какой части задач на разработку только ускоряет общий процесс? Что можно скормить ИИ, а что следует выполнять самим? Для чего разделять Seller и Buyer контуры?

Здесь всё на личном опыте, по делу и понятно.

Flaky-тесты в Go — неизбежны, но наивные ретраи делают только хуже. Разбираем, почему retry — это не цикл и как правильно реализовать повторный запуск автотестов.

Всем привет! Меня зовут Алена, и я продолжаю свой цикл статей про применение ИИ в тестировании. Следующий этап в shift-left подходе — это автоматизация. А в нашем случае — генерация автотестов с помощью ИИ.

После успехов с требованиями и тестовой документацией мне казалось, что дальше всё будет ещё проще. Однако первый pull request оказался настолько «удачным», что его разбор занял почти две недели.

Меня зовут Даниил Никольский, я бэкенд-инженер команды Trisigma. В создании статьи участвовали Искандер Мирмахмадов, руководитель продуктового направления, и Александр Кузнецов, старший аналитик. В этой статье я расскажу про Switchback-эксперименты, рассмотрим как они устроены, почему для него не подходит обычный t-тест, и какая инфраструктура нужна, чтобы проводить такие эксперименты в промышленном масштабе.

Решение доступно всем желающим по ссылке, а тут можно познакомиться с подробной технической документацией.

Увы, в июне индекс активности IT-найма никаких особо хороших новостей не показывает. Число нанимающих компаний для роли Manual QA после роста в 2024 году и стабилизации в 2025 году падает уже 7-й месяц подряд. Для Automation и Senior QA продолжается постоянное небольшое снижение. Единственный рост, пусть и небольшой — у AI QA и ML Evaluation, но там рынок еще не сформирован.

Что с наймом в IT?

Есть множество способов узнать ответ на вопрос.

Субъективные – наблюдение за делами в своей компании, получение апдейтов от знакомых в других IT-компаниях или отслеживание новостей о сокращениях.

Объективные – анализ макроэкономических показателей или изучение статистики с числом вакансий на job-сайтах.

Обычно ориентируются именно на последний индикатор – на число открытых сейчас IT-вакансий. Но это относительный параметр (1000 открытых вакансий для конкретной IT-роли – это много или мало?), который не учитывает, что рост как числа IT-компаний, так и соискателей продолжается и во время кризиса (поэтому год назад 1000 открытых вакансий – это хорошо, а сейчас – плохо).

Год назад мы создали более точный индикатор активности найма. 
Ежедневно AI-агенты сканируют напрямую тысячи источников: сайты компаний, ATS-системы и job-сайты. Миллионы накопленных записей о датах открытия и закрытия вакансий по каждой IT-роли в каждой из тысяч компаний позволяют видеть тренд роста или падения найма по конкретным IT-ролям.

При помощи этого индикатора можно узнать, когда (если) кризис закончится.

Не каждый сценарий, который можно покрыть автотестом, выгодно автоматизировать. Разбираю, какие тесты чаще всего не окупаются, почему длинные и хрупкие E2E быстро превращаются в источник затрат и как смотреть на автоматизацию с точки зрения бизнеса.

19 июля 2024 года в 04:09 UTC CrowdStrike выкатил обновление контентного файла для своего антивируса Falcon Sensor. За следующие 78 минут 8,5 миллиона Windows-машин по всему миру ушли в бесконечный BSOD-loop. Встали аэропорты (>5000 отменённых рейсов только в США), больницы, банки, биржи, 911-диспетчерские. Прямой ущерб корпоративных клиентов — около $5,4 млрд по оценке Parametrix; одна только Delta потеряла ~$500 млн.

Самое неприятное для нас, инженеров: баг был тривиальный. Не гонка потоков на проде под нагрузкой, не хитрый UB в компиляторе — а банальный выход за границу массива, который ловится unit-тестом за пять секунд. Ниже — как именно это произошло и почему ни один уровень защиты не сработал.

Всем привет, на связи Роман Бобков, тестировщик из проекта Wibes. В своей новой статье я решил поделиться личным опытом тестирования верстки и layout на Android и теми инструментами, которые можно использовать для этого.

Недавно мне понадобился консольный HTTP-клиент для отладки сайта, который закрыт TLS 1.3 на ГОСТ-алгоритмах. Из доступных средств почти не было вариантов. В итоге я разработал на Java небольшую консольную утилиту gost-curl, которая может быть полезна разработчикам, devops-инженерам, администраторам и QA.

gost-curl самодостаточен, не требует установки openssl или каких-то крипто-провайдеров. Бинарные файлы есть для разных ОС. Скачал, запустил, профит.