Автор: Штефан Дирнштофер (Stefan Dirnstorfer)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Для сокращения усилий тестирования или полного прекращения тестирования какой-то области может быть множество причин.

Тестирование – неотъемлемая часть разработки ПО. После первичных испытаний в ходе разработки флаг переходит к структурированному, зачастую автоматизированному процессу. Регулярный прогон тестов для проверки соответствия требований позволяет поддерживать непрерывное качество функциональности.

Но даже самое тщательное тестирование не может покрыть все – некоторые участки продукта остаются непротестированными. Итак, что же выкинем за борт? Когда разумно прекращать тестировать? И как решить, какие компоненты не заслуживают излишнего рвения?

Автор: Олег Малышев, телеграмм-канал автора про QA,QA Auto, AI, Вайбкодинг

Всем привет! Я один из лидеров стека тестирования в компании ТехВилл. Продолжаем разговор про то, как применять AI в работе так, чтобы он реально экономил время. В прошлой статье я рассказывал, как мы внедряем AI-ревью ручных тест-кейсов. А сегодня --ещё один не самый типичный кейс для Cursor: перенос тест-кейсов из Яндекс Трекера в Allure TestOps буквально одной командой.

Проблема: тест-кейсы живут в ЯТ, а должны жить в TestOps

Исторически так сложилось, что одна большая команда вела все свои тест-кейсы и чек-листы в Яндекс Трекере. А дальше случилось неизбежное: появилась потребность перевести всё в Allure TestOps, потому что:

• Это «правильно» (единая TMS),

• это «модно-молодёжно» (аналитика, связи, артефакты),

• можно нормально связать с автотестами и CI/CD,

• и главное — вся остальная компания уже живёт в TestOps, или почти вся.

Но был нюанс: старых кейсов и чек-листов накопилось много. Переносить руками — это очень много рутинной работы для QA, которую никак не хотелось заставлять их делать. Поэтому идея была такая: перенести всё быстро, без ручной копипасты, при помощи ИИ.

Автор: Марк Уинтерингэм (Mark Winteringham)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Популярность ИИ-инструментов разработки, использующих генеративный ИИ для помощи разработчикам, набирает обороты. Разработчики применяют их для выполнения таких задач, как автодополнение кода, анализ, исправление ошибок и полноценная разработка.

Какое влияние эти инструменты окажут на качество работы разработчиков и создаваемых ими продуктов? Я решил исследовать этот вопрос, создав проект с использованием двух популярных ИИ-IDE для разработки — Cursor и Windsurf. Ниже – то, чему я научился, и мои наблюдения, как эти всё более популярные инструменты могут повлиять на нашу работу как инженеров по качеству.

Автор: Ольга Назина (Киселёва)

Принцип атомарности (объект или операцию нельзя разделить на части, не нарушив их целостность или смысл) применяется в как в разработке кода ПО, так и в разработке кода автотестов.

И в автотестах Postman он особенно хорош! Давайте разберемся на примерах, почему лучше писать небольшие автотестики, «один тест, одна проверка», чем «много проверок в одном тесте».

Автор: Амрута Панде (Amruta Pande)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

ИИ стремительно захватывает технологический мир, и крупные языковые модели (LLM) находятся в авангарде этого движения. Но при создании приложений с поддержкой ИИ качество всё так же остаётся ключевым фактором.

Один из важнейших аспектов тестирования ИИ-систем – это обработка неожиданных сценариев, которые могут как обеспечить успех приложения, так и уничтожить его. Из-за огромного охвата таких моделей протестировать всё невозможно. Поэтому фокус на граничных случаях критически важен для снижения риска неопределённости.

Думайте о граничных кейсах, как о незваных гостях на вечеринке: если вы не подготовились, ситуация может быстро выйти из-под контроля.

Автор: Олег Малышев, телеграмм-канал автора про QA,QA Auto, AI, Вайбкодинг

Всем привет! Я один из лидеров стека тестирования в компании «ТехВилл» (в простонародье — Head QA). Моя цель простая: снимать рутину с QA-инженеров с помощью AI-инструментов.

В идеальном мире мы «скармливаем» модели, требования, ссылки на Figma, ветки в Git и прочие артефакты через MCP, а она помогает:

1) писать тест-кейсы по контексту,

2) а затем — генерировать автотесты на базе этих кейсов.

Про генерацию тест-кейсов из Swagger и автотестов на API по тест-кейсам через Cursor (на реальном проекте) я уже записывал большой гайд про «вайбкодинг/вайбтестинг». В этом гайде я в том числе показал свой подход вайбкодинга через вспомогательные файлы типа roadmap.md, progress.md, refactor.md, context.md и т. д. В таком подходе мне удалось завайбкодить два своих микропродукта на JS, у одного из которых более 60 000 weekly users (при том, что я ни разу не программист и JS «не знаю совсем»). 

Автор: Маниш Саини (Manish Saini)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Введение в тестирование «shift-вниз»

Исследуя тестирование программного обеспечения, часто слышишь про два подхода: shift left (сдвиг тестирования на более ранние этапы разработки) и shift right (расширение тестирования до прода). Оба подхода полезны, как проверка дома во время строительства и после него. Однако существует ещё одно измерение, которое заслуживает внимания — сдвиг вниз, ближе к фундаменту кода.

Представьте, что вы строите дом. Разве вы начнёте украшать стены до того, как убедитесь, что фундамент прочен? Схожим образом в тестировании ПО (хоть мы зачастую сосредотачиваемся на проверке того, что видят конечные пользователи, на стенах и декоре) тщательное тестирование фундамента приносит огромную пользу. Здесь и приходит на помощь сдвиг тестирования вниз.

Автор: Екатерина Гаврилова

Всем привет! Меня зовут Катя и я QA Tech lead в MD Audit.

В прошлой статье я рассказала, какой подход помог мне сделать ИИ напарником по тестированию и поделилась формулой хорошего промпта для QA.

Но остаётся вполне логичный вопрос — А какая вообще разница? Ну попрошу я написать ИИ тесты без контекста. Что изменится в полученном результате?

Ведь где-то внутри всегда сидит ленивая версия нас и шепчет «И так сойдет».

В этой статье я покажу, почему, зная формулу «Роль → Задача → Контекст → Формат», нужно использовать именно её, как бы ни хотелось отправить ИИ что-то в духе: «Напиши тесты для логина, пожалуйста» и надеяться на лучшее.