Библиотека тестировщика | QA, тестирование, quality assurance, manual testing, autotesting, ручное тестирование, автотесты
8.83K subscribers
1.53K photos
183 videos
61 files
2.9K links
Все самое полезное для тестировщика в одном канале.

По рекламе: @proglib_adv

Учиться у нас: https://proglib.io/w/12538d6f

Работать у нас: https://job.proglib.io/

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Download Telegram
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎯 npoint — мокинг API за 2 минуты

Простой инструмент для создания публичных mock API-эндпоинтов. Без серверов, без кода.

Как работает:

1. Вставляете JSON
2. Получаете постоянный URL
3. Используете в тестах

Когда пригодится:

Фронтенд готов, бэкенд нет
Нужны стабильные данные для автотестов
Быстрое прототипирование
Воспроизведение специфичных сценариев

Ограничения:

⚠️ Данные публичны (не для секретов)
⚠️ Нет логики и авторизации
⚠️ Только GET-запросы

Для сложных сценариев лучше WireMock или Mockoon, но для быстрых экспериментов npoint — идеален.

📎 Ссылка на GitHub

🐸Библиотека тестировщика

#тест_драйв
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥42🥰2🤩1
🌎 Тёмная сторона работы QA за рубежом

Высокие зарплаты — лишь часть картины. У зарубежных компаний есть требования и стандарты, к которым стоит быть готовым заранее.

В карточках: 4 ключевых аспекта, которые влияют на нагрузку, стабильность и карьерный рост тестировщика.

🔹 Основы IT для непрограммистов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🐸 Библиотека тестировщика

#карьерный_трек
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4🔥2🥰2🤩1
linux_cheat_sheet.png
104.1 KB
🧰 Полезная Linux-шпаргалка

Короткий набор команд, который выручает при работе с логами, файлами и сервером.

🎈 Удобно сохранить, чтобы быстро проверять состояние системы и искать нужные данные во время тестирования.

🐸 Библиотека тестировщика

#артефакт #linux
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰3🤩21
Как найти баг в вероятности?

Тестирование AI-продуктов ломает мозг классическому QA. Здесь нет однозначного «Expected Result», есть точность, полнота и доверительные интервалы. Чтобы грамотно тестировать модели, нужно понимать статистику и теорию вероятностей.

Приходите на курс «Математика для разработки AI-моделей». Старт завтра!

Вы получите инструменты для анализа качества ML-систем всего за 28 200 ₽.

Не упустите шанс прокачать скиллы:

👉 Подробнее о курсе

🎁 Бесплатный тест: @proglib_academy_webinar_bot
🤩4🥰2👍1
🎭 Разработчик закрыл ваш баг как «works as intended»

Кейс:

Вы нашли странное поведение: при быстром двойном клике система списывает деньги дважды. Создали баг-репорт. Разработчик закрыл тикет:

Пользователь не должен так быстро кликать, это edge case


Но в аналитике видно — такое происходит 50 раз в день.

Что вы делаете:

👍 — Реоупеню с данными из аналитики
🤩 — Иду к тимлиду разработки напрямую
🥰 — Добавляю в документацию как «известное ограничение»
❤️ — Поднимаю на ретро, обсуждаем критерии edge case

🐸 Библиотека тестировщика

#стендап_qa
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2411🤩5🥰1
k6 vs JMeter: какой инструмент выбрать

k6 ⚡️ (Grafana Labs)

 • JS-скрипты, легко подключается к CI/CD
• Метрики в реальном времени в Grafana
• Лёгкий, подходит для контейнеров
• Отличен для REST/GraphQL/API Gateway


− Только HTTP/Websocket
− Нет GUI — всё через код

JMeter 🏛 (Apache)



• Множество протоколов (HTTP, JDBC, JMS, SOAP)
• Огромная база плагинов


− Требует тюнинг JVM
− Тяжелый, плохо масштабируется в Docker
− XML-проекты сложно ревьюить

📌 Когда брать k6: CI/CD, микросервисы, API-first проекты.
📌 Когда брать JMeter: сложные протоколы, legacy, большой QA-отдел.

🐸 Библиотека тестировщика

#тест_драйв
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🥰2🤩2
💧 Ещё один типичный анти-паттерн: «Капля»

Это когда много E2E-тестов и юнитов, но почти нет интеграционных.

Что идёт не так 🔜

— Юниты проверяют отдельные функции — всё ок
— E2E проверяют весь флоу — тоже вроде работает
— Но никто не проверяет, как модули работают вместе
— Баги в интеграции всплывают только на E2E — когда уже поздно

🔍 Признаки:

— «Юниты зелёные, но на проде всё падает»
— Долгая отладка E2E-тестов: непонятно, где именно сломалось
— Проблемы с API, базами данных, очередями находят только пользователи
— Между «функция работает» и «система работает» — чёрная дыра

🔤 Почему так получается:

Интеграционные тесты сложнее писать: нужны моки, стабы, тестовые окружения. Проще написать ещё один юнит или E2E. Но именно на стыках модулей и живут самые коварные баги.

🔗 Ссылка на первую часть, где разобрали песочные часы ⌛️

🔹 Основы IT для непрограммистов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🐸 Библиотека тестировщика

#теория_на_пальцах
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4🥰2🤩2
🔥 Когда job-очередь превращается в кладбище задач



На тесте проблема не проявилась: низкая нагрузка, стабильный sandbox, отсутствие сценариев «внешний сервис не отвечает».


Что обязательно проверять:

таймауты и поведение при зависании API;
retry-политику и максимальное время обработки задачи;
наличие DLQ и алертов на его переполнение;
мониторинг очередей: размер, возраст задач, время обработки;
поведение при перегрузке (10×, 100× нагрузка);
идемпотентность — нет ли дублей и потерянных операций.

🐸 Библиотека тестировщика

#разбор_полетов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3🥰2🤩2
selenium-part3.png
617.8 KB
📎 Selenium — Java Cheat Sheet

Удобная шпаргалка по Selenium для тех, кто работает с Java и автоматизацией UI-тестов. В ней собраны самые нужные вещи: локаторы, динамические XPath, операции с элементами, ожидания, работа с окнами и аннотации TestNG/JUnit.

Подходит как junior-тестировщикам, так и тем, кто хочет ускорить написание автотестов.

🔹 Основы IT для непрограммистов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🐸 Библиотека тестировщика

#артефакт
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏5👍2🤩2
QA в мире AI: новый уровень

Тестирование ML-моделей — это не просто прокликивание UI. Это проверка датасетов, валидация метрик и оценка точности.

Без математики здесь никуда.

Хотите стать QA, который не боится слов «регрессия» и «матрица»? Залетайте на наш обновленный курс с живыми вебинарами.

Разбираем на практике:

— как работать с многомерными массивами данных;
— что такое линейная регрессия и как её валидировать;
— как использовать SVD-разложение для анализа данных.

Первый вебинар уже прошёл, но запись доступна.

Успеть до 9 декабря:
👉 https://clc.to/LojFzw
🤩3🥰2
🔴 Playwright 1.57.0 — свежее обновление

Вышел новый релиз Playwright 1.57.0. Главное, что в нём стоит знать:

Новые режимы обновления снапшотов:

Появилась поддержка:
• overwrite — полностью перезаписывает,
• 3-way merge — аккуратно вносит изменения.

Это уменьшает конфликты в Git и делает визуальные тесты стабильнее.

Улучшения стабильности и работы с тестовыми файлами:

Чище диффы, меньше случайных перезаписей и более предсказуемые CI-прогоны.

📎 Источник

🐸 Библиотека тестировщика

#release_notes
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3🥰2🤩2