Фикстуры в Go: как перестать писать инфраструктуру в автотестах

В Go нет фикстур, и в интеграционных тестах это быстро превращается в копипаст. Разбираем, как вынести инфраструктуру из автотестов и управлять жизненным циклом ресурсов.

В Go нет фикстур, и в интеграционных тестах это быстро превращается в копипаст. Разбираем, как вынести инфраструктуру из автотестов и управлять жизненным циклом ресурсов.

Созвоны ломаются, VPN отваливается, сообщения теряются. Мы просто хотели рабочий чат — и в итоге сменили мессенджер. Рассказываю, что получилось.

Почему найм в IT стал жёстким, как фейковые резюме и AI убили доверие, и почему в 2026 году легче не станет.

«Нам нужен сотрудник с горящими глазами» — звучит красиво. Но часто за этой фразой скрывается ожидание постоянного героизма, размытые границы ответственности и системные переработки. Где заканчивается вовлечённость и начинается эксплуатация — разбираемся без эмоций и иллюзий.

Про то, как автоматизация тестирования сначала даёт максимальный профит, а потом незаметно превращается в дорогой технический долг. И почему это почти всегда вопрос не инструментов, а подхода.

Рынок QA больше не про «быстрый вход» и простые решения. Вакансий меньше, требований больше, а старые советы не работают. В статье — приземлённый алгоритм, который помогает начать путь от рынка, а не от обещаний, и не потратить год на подготовку без выхода к офферам.

Большинство API-тестов бесполезны: они флакают и тормозят CI. Показываю альтернативу — изоляционные тесты без стендов и боли.

Личные наблюдения о бездумном использовании AI: почему vibe coding не делает разработчиков сильнее, как исчезает экспертиза и где AI реально полезен, а где нет.

Бесплатные адвенты, «практика в реальных условиях», «с нуля до PRO», тысячи отзывов и наград. Разбираю типовую модель, по которой в 2026 году продают иллюзию входа в QA — и почему она редко приводит к реальной работе.

Почему одни кандидаты проваливаются из-за одной фразы, а другие проходят дальше, даже без идеальных ответов? Семь реальных подводных камней собеседований, о которых обычно узнают слишком поздно.

Почему стандартные процессы найма делают собеседования предсказуемыми, как на этом зарабатывают и что с этим можно сделать без войны и моралей.

Как писать «скучные» API-автотесты на Go: выносим всю инфраструктуру в Axiom, оставляя в тестах только бизнес-сценарии, и запускаем всё в CI/CD с Allure.

«Сколько платят в QA» — вопрос не про цифры, а про роль. Анализ зарплат QA-вакансий за 2025 год по данным 2500 объявлений показывает, почему manual и junior остаются в нижнем сегменте рынка, а automation и fullstack-специалисты получают существенно больше.

Рынок QA давно вышел за пределы «тестирования кнопок». Анализ 2500 вакансий показывает, какие технологии сегодня считаются базовым минимумом — и почему этот минимум далеко не junior-уровня.

Анализ 2500 QA-вакансий за год показывает, почему junior и manual-позиции почти не формируют спрос и на кого рынок QA реально ориентирован в 2026 году.

Axiom — это недостающий тестовый runtime для Go, который добавляет фикстуры, шаги, хуки, retry, плагины, метаданные и структурированное выполнение поверх стандартного testing, оставаясь полностью совместимым с ним. Минимум магии, максимум инфраструктуры.

В этой статье я собрал девять самых частых задач из live-coding этапов собеседований на Python — от декораторов и замыканий до GIL и паттернов. Эти задачи регулярно встречаются в компаниях разного уровня, и их знают те, кто часто участвует в найме.
Мы разберём каждую задачу: как её формулируют интервьюеры, какие типичные ошибки делают кандидаты, и как выглядит корректное решение с пояснениями. Цель статьи простая — помочь разобраться в базовых механизмах Python, которые важны как на собеседованиях, так и в реальной работе.

ИИ фактически обнулил модель «эксперта, который знает всё». Почему исчез поток джун-вопросов, куда делась токсичность и что теперь считается настоящей экспертностью — разбираю на примерах.

Почему оффер ломается не на алгоритме, а на вопросе «кем вы видите себя через 5 лет?» — разбираю шесть таких ловушек и показываю сильные ответы.

Почему автотесты становятся нестабильными и перестают приносить пользу? Разбираем системные причины флаков, бессмысленных ретраев и бесконечных E2E-монстров. Практические принципы: моки, изоляция, атомарность и минимализм — без философии, только инженерия.