TestGrow - тестирование ПО

Позавчера собеседовал кандидата на позицию тестировщика и спросил "как бы ты протестировал форму регистрации". Он выдал идеальный ответ про граничные значения, негативные сценарии, SQL-инъекции. прямо по учебнику. Но потом спросил "а зачем вообще эта форма нужна пользователю" и тут кандидат завис на минуту и сказал "ну… чтобы зарегистрироваться". Это натолкнуло меня на мысль, что нам в тестировании не хватает понимания бизнеса. Мы отлично знаем техники и инструменты, но редко задаем вопрос "а какую проблему решает эта фича для пользователя и компании". Когда ты начинаешь думать в терминах бизнес-ценности твои баг-репорты изменяются, например, вместо "кнопка не работает”, будет "пользователь не может оплатить заказ". Появляется понимание важности каждого дефекта именно для самой кампании, а не для продукта или команды. Это напрямую влияет на серьезность и приоритет дефекта, а следовательно, фиксы делают раньше, санити тестирование более тщательным и многое другое. Согласны что тестировщику важно понимать бизнес? Или это лишнее и наша работа просто находить баги? Все мои проекты: TG канал по тестированию AI | Курс по оценке и тестированию AI | Курс по тест-менеджменту | Youtube channel | Практика по тестированию | Платформа TestGrow | База знаний

Я недавно проанализировал вакансии в QA за 2025 год и честно скажу, результаты меня не удивили, но заставили задуматься. Помню, как пять лет назад многие массово шли на курсы ручного тестирования и казалось, это идеальная точка входа в IT. Сейчас смотрю на цифры и понимаю, что этот путь почти закрылся, потому что Junior-позиций практически нет. Более того, теперь рынок хочет видеть специалистов по тестированию, которые уже умеют работать с кодом, писать автотесты и прочее. Более 70% вакансий сейчас связаны с автоматизацией и это не тренд, а уже реальность, ручное тестирование как самостоятельное направление занимает всё меньше места. Я не говорю, что нужно паниковать, но мне кажется важно честно смотреть на рынок, потому что он больше не растет так, как раньше. Во второй половине года видна стабилизация, а в некоторых сегментах даже охлаждение. Компании стали избирательнее и делают ставку на опытных специалистов уровня мидл и выше. Что это значит для тех, кто только начинает? Вход в профессию стал сложнее, базовые инженерные навыки теперь не конкурентное преимущество, а минимальное требование и поэтому я советую действительно взвесить все за и против, а также на что вы готовы пойти для освоения новой профессии. А что вы думаете по этому поводу? Ощущаете изменения рынка или нет? Все мои проекты: TG канал по тестированию AI | Курс по оценке и тестированию AI | Курс по тест-менеджменту | Youtube channel | Практика по тестированию | Платформа TestGrow | База знаний

Есть такая классическая проблема в командах, что мануальные тестировщики хотят автоматизировать свои кейсы, но не знают код, а автоматизаторы вечно заняты и до их задач руки не доходят. На новом рабочем проекте я решил попробовать кое-что. За неделю собрал простой UI конструктор где ребята собирают автотесты на обычном Gherkin. Выбирают шаги, добавляют в них page object и получается готовый автотест. Причем селекторы генерирует ИИ на основе DOM страницы. На скрине выше как раз кстати то, как выглядит интерфейс. Самое смешное что фреймворк под это я поднял меньше чем за час. Pytest, базовая структура, все дела. Раньше бы провозился пару дней точно ну и на UI ушло около пары дней. Теперь мануальщики сами клепают smoke тесты, а я занимаюсь сложными сценариями и нестандартной логикой. Все счастливы. Иногда простые решения работают лучше всего. Что думаете? Как вам идея? Все мои проекты: TG канал по тестированию AI | Курс по оценке и тестированию AI | Курс по тест-менеджменту | Youtube channel | Практика по тестированию | Платформа TestGrow | База знаний

Всем привет, хочу поделиться новым практикумом для тестировщиков! 🚀 Практикум для QA по работе с Kafka! Ребята развернули стенд, на котором поднят учебный тренажер, имитирующий работу hr-сервиса и представляющий из себя event-driven систему, с Kafka, базой данных, микросервисами и бизнес-логикой. Сообщения публикуются в топики, обрабатываются консьюмерами и записываются в базу. 👉 Ссылка_на_тренажер 🔍 Что вы сможете протестировать: 🔸 Продюсинг и консюминг сообщений через Kafka 🔸 Валидацию payload'ов (на уровне API и консьюмеров) 🔸 Dead Letter Queue (DLQ) - для невалидных данных 🔸 Поведение системы при нарушении бизнес-логики 🔸 Сравнение подходов: запись напрямую через API vs через Kafka В проекте написана подробная документация, раскрывающая: - теоретическую часть и принципы работы Kafka - устройство, архитектуру и требования к учебной системе - пример тестирования системы и практическое задание, для закрепление теории В вашем распоряжении будет: ✅ Swagger-документация для ручного тестирования ✅ Kafka UI (для просмотра топиков и сообщений) ✅ Доступ в базу данных ✅ Собственный Web UI - фронтенд для полного погружения Подойдет для тех, кто никогда не тестировал распределенные системы с очередями и кому перед интервью требуется подготовка к вопросам по работе Kafka. Всё работает из коробки: получаете доступ, изучаете документацию и тестируйте! 📦 👉 Нажимайте и пробуйте! Это отличный способ разобраться, что такое Kafka - на практике. Советую попробовать себя на практикуме. #анонс #практика

Всем привет, сегодня будет много текста! Возможно меня немного потеряли, но декабрь тяжелое предновогоднее время! Поэтому к сожалению постов сейчас не так много. Тем не менее сегодня хотелось бы подвести небольшие итоги этого года. Первое, что хотелось бы сказать, что в этом году я опять отказался от коммерциализации платформы testgrow и сделал ее бесплатным для всех. За текущий год на платформе testgrow было зарегистрировано более 2000 пользователей. Целый год у меня шел обучающий проект получения практических навыков тестирования системы управления складами Store Manager. Я провел более 40 онлайн встреч с учениками, более 200 человек попробовали свои силы в тестировании данного проекта, но к сожалению, реально добрались до 4 релиза единицы, всего 20 человека, из которых 15 успешно трудоустроились и нашли работу. Что я тут могу сказать? Еще раз убеждаюсь, что упорство и системность в обучении дает свои плоды! Третье достижение за этого - это конечно ИИ. За последние три года накопленные мною знания позволили мне создать Первый рускоязычный курс по тестированию и оценке ИИ систем. И это действительно уникальный для русскоязычного сегмента продукт, потому что даже на международном рынке реально похожих курсов все пару штук. Ну и 15.01 я запускаю новую рускоязыную группу, поэтому у кого есть желание действиельно научиться чему то новому и полезному, присоединяйтесь eval-ai-com. Ну и еще одно достижение - создания собственной библиотеки по оценке ИИ систем, eval-ai-library, которая уже доступна все для работы через python pip install или в открытом репозитори на github. Буду очень благодарен, если вы поставите звезду данному репозиторию в github! Какие планы дальше? В целом я очень хочу развивать оценку ИИ в международном сегменте, поэтому в следующем году появится полностью англоязычная версия курса по оценке и тестированию ИИ. А также у меня стоят грандиозные планы по созданию международного AI evaluation Community, где можно будет обмениваться опытом, знаниями, получать свежую информацию о новых трендах и изменениях в оценке ИИ систем. Поэтому если кому интересно следить за мной в англоязычном сегменте, то подписывайтесь на мой LinkedIn. Сейчас активно работаю над построением своей методологии оценки ИИ агентов, уже даже готова научная работа, которая скоро будет опубликована в международном журнале Data Science, а пока работаю на практической реализацией методологии. Все также в процессе моя книга по основам тестирования ПО, драфт которой уже написан, но еще нужно время на вычитку и редактуру, поэтому надеюсь выпустить ее в первом квартале 2026 года на Litres. Ну вроде бы все! Что могу сказать в заключении? Всегда учитесь чему то новому, не бойтесь пробовать, потому что без проб, не бывает результатов. Чем больше усилий вы прилагаете к чему-либо, тем больше вероятность достигнуть своей цели. А я пока на данном канале ухожу в отпуск до конца года, поэтому всем успешного закрытия дедлайнов! (ps будет еще пару рекламных интеграций, но вы уж потерпите😅)

Всем привет! Хочу поделиться отличным гайдом на тему тестирования Web приложений! Гайд включает в себя огромное количество полезной информации для тестировщика: - основные особенности Web-приложений - как работает браузер - как строится верстка веб страницы - инспектирование эелементов - работа приложения с плагинами, втроенными инструментами и разрешениями - кеш, куки, сессии, хранилища - работа с вкладками, запросами - URL, DNS, CDN, Web Server - и многое другое Если начинаете изучать тестирование или хотите расширить знания в области Web тестирования, то данный гайд поможет достаточно глубоко погрузится в специфику. Ссылка на статью тут Все мои проекты: TG канал по тестированию AI | Курс по оценке и тестированию AI | Курс по тест-менеджменту | Youtube channel | Практика по тестированию | Платформа TestGrow | База знаний

Недавно наткнулся на очень интересное научное исследование (то это не маркетинг, а реально люди заморочились и изучили рынок)в части применения и адаптации ИИ. И выводы в целом прогнозируемые и совпали с моими реальными ощущениями: • Пока еще ранняя стадия внедрения: Внедрение ИИ в тестирование ПО все еще находится на очень ранних этапах. По факту ИИ еще не привел к революционным преобразованиям в тестировании ПО. • Разрыв между ожиданиями и реальностью: Подтверждено, что ожидания и реальность относительно внедрения ИИ до сих пор не совпадают. Ожидания остаются высокими и оптимистичными, но практические реализации и фактические выгоды отстают. • Ожидаемая, но не наблюдаемая ценность: Такие бенефиты, как экономия средств и повышение эффективности работы , не были зафиксированы в проанализированных исследованиях как фактические результаты внедрения ИИ. Отмечается, что на ранней стадии внедрения ИИ в тестирование ПО, инвестиции, скорее, увеличивают затраты, а не снижают их. Общая оценка фактических преимуществ внедрения ИИ часто считалась экспертами трудной или выгоды казались расплывчатыми.  ◦ Варианты использования: Основными является генерация тестов и генерация кода, особенно в контексте автоматизации тестирования. • Перспективы развития: Общим мнением среди экспертов является то, что ИИ не заменит тестировщиков по крайней мере в ближайшем будущем, но он повлияет на процессы, рабочие процессы и роли, создавая при этом новую работу, связанную с обслуживанием и мониторингом систем ИИ. В целом ситуация с внедрением ИИ в тестирование ПО схожа с другими областями, где потенциал ИИ часто переоценивается, что приводит к завышенным ожиданиям, тогда как фактические затраты и риски недооцениваются. Ссылка на исследование Ссылка скрыта Что скажете, согласны с выводами или нет?🤔 Все мои проекты: TG канал по тестированию AI | Курс по оценке и тестированию AI | Курс по тест-менеджменту | Youtube channel | Практика по тестированию | Платформа TestGrow | База знаний

На днях задумался о разработке ИИ агента и проведения эксперимента по генерации ручных тестов на базе требования и уже готовых тестов, чтобы получить реальные результаты сравнения по корреляции между человеческим написанием и ИИшным с использованием накопленных тестов в рамках проекта Store Manager. Идея достаточно простая, сделать агент, который бы мог анализировать документацию, текущие уже написанные тесты и генерировать тестовые сценарии для нового функционала, поэтому у меня возник интересный вопрос, кто-то уже активно использует ИИ агентов именно для решения задач ручного тестирования или планирования тестирования, может быть части менеджмента (то есть когда мы говорим больше про аналитические процессы, а не использование копайлотов в части генерации кода). Если у вас есть уже какой то опыт использования в вашей компании самописных ИИ агентов, поделитесь, что они делают, на чем базируются и реально ли приносят пользу?👇 Все мои проекты: TG канал по тестированию AI | Курс по оценке и тестированию AI | Курс по тест-менеджменту | Youtube channel | Практика по тестированию | Платформа TestGrow | База знаний

Всем привет! Ранее я уже писал, что сейчас в процессе написания книги по тестированию ПО на основе всех материалов, которые у меня есть на платформе TestGrow и сейчас я ищу человека - дизайнера, кто поможет картинки, которые присутствуют на платформе, привести к единому стилистическому виду и немного отрисовать с нуля. Все исходники у меня есть в Figma, поэтому тут потребуется не так много работы в части их редизайна. В общем, если среди вас есть кто-то с опытом работы с Figma как дизайнер или просто уверенные пользователь, просьба написать мне в личку @al_meshkov, если вам интересна небольшая подработка. По стоимости работ договариваемся индивидуально. Все мои проекты: TG канал по тестированию AI | Курс по оценке и тестированию AI | Курс по тест-менеджменту | Youtube channel | Практика по тестированию | Платформа TestGrow | База знаний