This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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.
#тест_драйв
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4❤2🥰2🤩1
Высокие зарплаты — лишь часть картины. У зарубежных компаний есть требования и стандарты, к которым стоит быть готовым заранее.
🔹 Основы IT для непрограммистов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#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
Anonymous Poll
6%
Да, работаю сейчас
13%
Работал раньше
9%
Планирую попробовать
72%
Нет, работаю в СНГ
🤔3🤩2
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
Короткий набор команд, который выручает при работе с логами, файлами и сервером.
#артефакт #linux
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰3🤩2❤1
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
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
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.
👍 — Реоупеню с данными из аналитики
🤩 — Иду к тимлиду разработки напрямую
🥰 — Добавляю в документацию как «известное ограничение»
❤️ — Поднимаю на ретро, обсуждаем критерии edge case
#стендап_qa
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍24❤11🤩5🥰1
k6
• 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
#тест_драйв
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🥰2🤩2
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
— «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
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.
🔹 Основы IT для непрограммистов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#теория_на_пальцах
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🥰2🤩2
На тесте проблема не проявилась: низкая нагрузка, стабильный sandbox, отсутствие сценариев «внешний сервис не отвечает».
Что обязательно проверять:
#разбор_полетов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3🥰2🤩2
selenium-part3.png
617.8 KB
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.
🔹 Основы IT для непрограммистов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#артефакт
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏5👍2🤩2
Какой формат вам удобнее всего потреблять ❓
Anonymous Poll
62%
Короткие посты с выводами
37%
Глубокие разборы
55%
Карточки / визуальные заметки
18%
Видео / скринкасты
22%
Подборки ссылок
❤3🤩2👍1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁11🤩3🌚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
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
Вышел новый релиз Playwright 1.57.0. Главное, что в нём стоит знать:
Появилась поддержка:
• overwrite — полностью перезаписывает,
• 3-way merge — аккуратно вносит изменения.
Это уменьшает конфликты в Git и делает визуальные тесты стабильнее.
Чище диффы, меньше случайных перезаписей и более предсказуемые CI-прогоны.
#release_notes
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3🥰2🤩2
Что чаще всего ломает вам мозг в Playwright?
Anonymous Poll
30%
Flaky-тесты
13%
Медленные прогоны
13%
Локаторы и ожидания
13%
Отладка упавших тестов
10%
Структура и переиспользование кода
21%
Другое (напишу в комментариях)
🤩4🥰2