Home

Оригинальная публикация

Меня зовут Галина Коньшина, я работаю QA-инженером в Ozon Tech. Если вы думаете, что тестировщики только ищут баги, то вы заблуждаетесь. Мы не просто охотники за дефектами (хотя баги ловить умеем), мы те, кто ежедневно выходит на поле боя против самого изощрённого противника — нашего собственного мозга.

Вы обращали внимание на то, как легко не заметить очевидное? Например, когда вы ищете очки, а они у вас на голове. Теперь представьте, что тестировщик делает это на уровне сложных систем и интерфейсов, где каждая «потерянная пара очков» может обернуться тысячами разъярённых пользователей.

Сегодня хочу рассказать, почему критическое мышление — это суперсила любого тестировщика, ссылаясь на теории классиков, таких как Майерс Г. и Кейнер К. Мы разберём, как когнитивные искажения могут мешать находить баги, что помогает развивать аналитический подход и как нестандартное мышление спасает проекты (и иногда ночной сон).

Автор: Дюжев Михаил

Вдохновлено Михаилом Ивановым, коллегой и товарищем, который напомнил про "Мир искусства"

В разговорах с коллегами иногда всплывает тема образования. Клинический психолог, говорю. Собеседник вежливо кивает и переходит к следующей теме. Понятно: какое отношение психология имеет к тестированию?

Прямое. Но не потому, что я умею "понимать людей" или "находить подход к разработчикам". Дело в другом предмете из учебного плана.

На третьем курсе нам читали философию науки: Декарт, Поппер, Лакатос, Кун, принцип фальсифицируемости, бритва Оккама. Три семестра о том, как человечество училось отличать знание от заблуждения. Тогда это казалось красивой, но бесполезной абстракцией. Ну зачем практикующему психологу знать, как Карл Поппер спорил с венскими позитивистами, а Имре Лакатос уточнял его идеи?

Прошло пятнадцать лет. Я давно не психолог, я руковожу тестированием. И в какой-то момент вдруг осознал: я каждый день делаю ровно то, о чём рассказывали на тех лекциях. Ищу минимальный воспроизводимый сценарий - это декартовское деление сложного на простое. Формулирую гипотезу так, чтобы её можно было опровергнуть - это Поппер. Выбираю самое простое объяснение из возможных - это Оккам.

Оказалось, философия науки - это не про философию. Это операционная система для мозга, который работает с неопределённостью. И эту статью я вынашивал не один год, чтобы наконец объяснить, почему.

Оригинальная публикация

Мы, кажется, пробили новое дно.
И что особенно удивительно, Карл! – аккуратно, без паники, с хорошей формулировкой и абзацами.

Я сначала не понял, что стало происходить. Было ощущение странного дежавю: читаю change request или баг-репорт, киваю, вроде всё логично... но что-то не так, как будто где это уже читал. Слова правильные. Причинно-следственные связи на месте. Термины употреблены верно. Пытаюсь понять в чём проблема – ноль. Как будто читаешь инструкцию к микроволновке, а не описание реальной проблемы. Пытаюсь прочитать ещё раз и ещё раз - с трудом продираюсь через текст с каким-то смутным понимаем того, что написано.

И тут до меня доходит - как обухом по голове.

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: Эмили О’Коннор (Emily O’Connor)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Меня зовут Эмили, я ведущий инженер по тестированию, и я считаю, что пришло время попрощаться с написанием трудоёмких актов сдачи дел и поприветствовать тестирование, которое эффективно, даже когда вы в отпуске или отсутствуете на работе.

По роду своей деятельности я работаю с разными командами и вовлечена в множество проектов, которые ведутся в компании.

Автор: Екатерина Гаврилова

Меня зовут Катя и я ведущий инженер по тестированию в MD Audit.

Хочу поделиться как я внедрила ИИ в процессы тестирования, чтобы не тратить время на рутинные задачи и больше заниматься любимым делом (кидать мемы в рабочие чаты).

AI не заменит тестировщика. Но тестировщик, умеющий работать с AI, заменит десятерых.

Эта статья кратко и без воды расскажет о том, как я встроила ИИ в процесс ручного тестирования, какому подходу научила свою команду и какие промты реально экономят часы рутинной работы.

Привет! Я Павел Лобач из команды инфраструктуры тестирования Т-Банка. Расскажу, как у нас организована инфраструктура для запуска E2E браузерных тестов, как она развивалась и как в итоге вылилась в открытый проект Selebrow. 

Будет много технических подробностей и ни слова про ИИ!

E2E-тесты и как их запускают

E2E-тесты (end-to-end, или сквозные, тесты) занимают вершину пирамиды тестирования. E2E — наиболее комплексные и ресурсоемкие тесты, которые проверяют всю систему от начала до конца, включая взаимодействие всех компонентов и пользовательский интерфейс. 

Суть E2E-тестов в том, чтобы взаимодействовать с тестируемым приложением так, как это делал бы пользователь, и оценивать результат. А пользователь взаимодействует с веб-сервисами, используя браузер, поэтому идея запустить из кода тестов браузер и как-то его заставить автоматически взаимодействовать со страницей кажется здравой. 

Автор: Филип Рик (Filip Hric)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова 

Большие языковые модели значительно ускорили генерацию кода. Но я не уверен, что корректно говорить, что это улучшило скорость поставки ПО. К качеству результата существуют вполне обоснованные вопросы, и речь идет не только о качестве кода, но и о самом продукте.

Кажется, что мы по-прежнему в основном проверяем результат вручную — либо просматривая сгенерированный код, либо непосредственно тестируя приложение.

И хотя сгенерированный код пока не является «черным ящиком», детали реализации имеют тенденцию размываться по мере роста количества строк кода.

Таким образом, ручное тестирование приложения по-прежнему кажется лучшим способом проверки результата.

Автор: Джеймс Бах (James Bach)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Если вы выдаете чужую работу за свою — вас не будут уважать ни окружающие, ни вы сами. Если вам платят за умственный труд, а заказчик начинает подозревать, что умственным трудом у вас и не пахнет — у него пропадёт желание платить. Если вы шлете кому-то ворох идей и данных, а потом выясняется, что вы просто ввели короткий промпт, а потом вставили сгенерированный текст в файл — произойдёт как минимум одно из двух: либо результат понравится, и человек поймёт, что вас можно заменить ИИ, либо адресат не поверит содержанию и решит, что вы его просто заспамили.

В современном мире у меня выработался новый рефлекс. Когда кто-то, кого я не знаю близко, делится со мной отчётом, анализом или просто на первый взгляд вдумчивым текстом — первой реакцией у меня стало не верить, что он сам это сделал. Я автоматически обесцениваю работу людей, у которых нет репутации оригинальных мыслителей.

Автор: Ольга Назина (Киселёва)

Как мы учимся новому:

1. Самостоятельно — читаем книги, статьи, смотрим бесплатные материалы в интернете.

2. На курсах / с ментором — помимо обучающих видео и статей идет закрепление материала в виде домашних заданий.

Но ведь теперь есть ChatGPT (и его аналоги) — искуственный интеллект (ИИ), очень много знающий. Ему можно задать любой вопрос и получить развернутый ответ. Как он изменит обучение? Заменит ли он тренера на курсах? Или будет ему помогать?

См также:

Базовая подборка аналогов ChatGPT (текстовых ИИ) — чаты, с которыми можно пообщаться

Я считаю, что чат — не замена «обычной» учебе, однако большое подспорье для неё. И в этой статье я покажу плюсы и минусы его использования в обоих вариантах обучения.