QA❤️4Life | Testing | Тестирование ПО

🔥 Kimi K3 — 2,8 трлн параметров, 896 экспертов, открытые веса Moonshot AI выпустила свою самую мощную модель. Что важно знать: • 🧠 2,8 трлн параметров, MoE с 896 экспертами (работают 16) — мощно, но без космических ценников • 📏 Контекст 1 млн токенов + новая Kimi Delta Attention — длинные тексты не тормозят • 🎥 Работает с текстом, картинками и видео из коробки • 💻 Упор на код, агентов, большие объёмы данных, 3D и игры • 💰 $3 за миллион входных токенов, $15 за выходные • 🔓 Полные веса обещают открыть до 27 июля — одна из самых ожидаемых открытых моделей года • 🏆 Первое место в Frontend Code Arena (Arena.ai) — 1679 очков, обошла Claude Fable 5 и GPT 5.6 Sol Новая архитектура масштабируется в 2,5 раза эффективнее прошлого поколения. По ряду задач K3 уже на уровне лучших закрытых моделей. ━━━━━━━━━━━━━━━ 📢 AI❤️4Life — канал об искусственном интеллекте SyntxAI — все самые нужные нейросети в одном сервисе Max VPN — Удобный и быстрый VPN Google AI Pro — подписка на личный Google-аккаунт на 18 месяцев за 990₽ #Kimi #MoonshotAI #K3 #AI #LLM #OpenSource

📋 Ловушка видимости: почему ты пашешь, а испытательный срок не проходишь Автор на Хабре разобрал ситуацию, знакомую каждому, кто выходил на новую работу в IT. Ты закрываешь задачи, делаешь свою работу, а в конце дня - ты невидимка. Никто не знает, на что ты потратил день. Это ловушка видимости. Ты в ней, если: - интересные задачи уходят коллегам, тебе достаётся «покрасить кнопку» - в чате команды ты только читаешь - на стендапе про тебя говорить нечего: «ну… Вася работал» - когда кто-то уходит в отпуск - твои зоны никто не ждёт от тебя Почему «я же работаю» - не аргумент Руководители думают не Jira-логами. Они думают памятью и коротким нарративом. В голове у тимлида в пятницу не таблица «14 тикетов», а истории: «Маша разрулила блокер», «Петя второй день молчит». Тикет без истории снаружи = тебя как будто не было в повторе матча. Что делать - 4 привычки: 1️⃣ Апдейт после куска работы, а не «когда спросят» 3-4 строки в тикет: что сделал, какой риск снял, как проверить, что дальше. Не «в работе, разбираюсь», а «нашёл расхождение в сервисах A и B, без ответа по B не могу оценить срок». 2️⃣ Правило 90/15 90 минут пытаешься сам, 15 минут оформляешь вопрос. Молчание на третий час - не скромность, а способ превратить маленький блокер в «человек тормозит». 3️⃣ Не бойся глупых вопросов Глупый вопрос дешевле глупой тишины. Тишина создаёт легенду «медленный/потерянный». Вопрос - «разбирается/синхронизируется». 4️⃣ Первые недели - в офис (если можно) Не потому что удалёнка плохая. А потому что кредит доверия лицом к лицу зарабатывается быстрее. Чек-лист на неделю: - 5 коротких апдейтов в тикеты/чат - 1 оформленный вопрос по правилу 90/15 - 1 раз скажи тимлиду: «на этой неделе закрываю вот этот риск» - перед 1-1 - три буллета «что изменилось из-за меня» Главная мысль: испытательный срок редко проваливают потому что «человек не умеет в код». Чаще - потому что человеку нельзя доверить нарратив. Непонятно, где он, что делает, когда закончит, зачем он команде. Выход не в геройстве до ночи. Выход - в привычке делать работу видимой тем, кто решает, останешься ли ты. 🔗 Читать на Хабре ━━━━━━━━━━━━━━━ 📢 QA❤️4Life — канал о тестировании SyntxAI — все самые нужные нейросети в одном сервисе Max VPN — Удобный и быстрый VPN Google AI Pro💎 — подписка на личный Google-аккаунт на 18 месяцев за 990₽ #карьера #испытательныйсрок #it #джуны #softskills #полезное

Google AI Pro на 18 месяцев всего за 990₽ . Всё реально работает. Сам в шоке. У меня была подписка активирована помесячная и я платил больше чем полгода по $25 каждый месяц. Попробовал эту подписку, сразу же подвязалась, добавилась на 18 месяцев и все сервисы, как работали, так и работают. Только теперь в следующем месяце мне не прилетит счёт на оплату. 👤 Главное, что подписка активируется на ваш личный Google-аккаунт. Все переписки, проекты и история остаются на месте, ничего переносить не нужно. 🎬 Одна из приятных плюшек, помимо Pro-функций, — доступ к студии Flow и AI Studio. Там вы получаете бесплатный доступ к Nano Banana 2/Pro. А ещё 1000 кредитов в месяц на генерацию видео в Veo 3.1 и Omni. Но это только верхушка. Вот что ещё даёт Google AI Pro: 💎 5 ТБ облачного хранилища Gmail, Google Drive и Google Photos — всё в одном пакете. Больше не нужно чистить почту и фото каждую неделю. Плюс семейный доступ: можно расшарить подписку ещё на 5 человек. 🤖 Gemini 3.1 Pro без урезаний Расширенный доступ к самой мощной модели Google. Контекст до 1 миллиона токенов — это примерно 1500 страниц текста за один раз. Можно кидать огромные PDF, таблицы, код, репозитории — и модель всё переварит. 🔍 Deep Research ИИ сам ходит по сотням сайтов, собирает источники и выдаёт готовый развёрнутый отчёт. Идеально для работы, учёбы, контента и исследований. 🎙 Gemini Live, Canvas и Gems Голосовой режим, рабочие пространства и свои кастомные «эксперты» под любые задачи. 🖼 Генерация картинок — Nano Banana / Nano Banana Pro Сильная картинка-генерация прямо в экосистеме Google, с повышенными лимитами. 🎥 Видео — Veo 3.1 и Gemini Omni / Omni Flash Текст в видео, кадры в видео, работа с референсами. В Flow — text-to-video, frames-to-video, ingredients-to-video, расширение сцен, вставка и удаление объектов, Scenebuilder. 🎵 Музыка — Lyria 3 Генерация треков, вокала и текстов. 💻 Кодинг и агенты Google Antigravity — агентная платформа уровня Cursor / Claude Code, только на моделях Google. Jules — асинхронный coding-агент: ревью, PR, задачи в фоне. Android Studio — расширенный Gemini для разработки. Ещё $10 кредитов Google Cloud каждый месяц через Google Developer Program. 📚 NotebookLM на стероидах В 5 раз больше Audio Overviews, ноутбуков и источников. Умный ассистент поверх ваших документов — удобно для обучения, контента, QA-доков и исследований. ✉️ Gemini внутри Google-приложений Gmail — черновики, proofread, умный инбокс. Docs, Sheets, Slides, Vids — генерация, правки, таблицы, видео. Meet — автоматические заметки. Chrome — Gemini-ассистент и auto browse: ИИ сам ходит по сайтам и выполняет задачи. Search AI Mode — Deep Search и agentic-возможности. ⚡️ Лимиты В 4 раза выше, чем на бесплатном тарифе. Сброс по окну использования. Этого хватает для ежедневной работы, контента, кода и генерации. 🔥Да и еще! Если у вас подключён antigravity и настроен, он тоже будет работать. Я тоже это проверил. Так что вы еще получите своего ИИ-агента через Antigravity, который работает на уровне курсор или Clode Code, только с моделями от Google ❓Как получить? 🔗 Переходи по ссылке и забирай свой PRO

📋 Как учиться на руководителя бесплатно — и почему этого часто мало Недавно мне предложили пройти программу по управлению в IT от Стратоплана бесплатно — в обмен на честный отзыв. Обычно такая программа стоит около 2000 евро, но бесплатной она оказалась только в деньгах: время на занятия и разборы всё равно нужно выделять. Что внутри статьи: • 🎯 Бесплатных материалов много — но знания не превращаются в навык сами • 📚 10 книг будущему IT-руководителю (Fournier, Grove, Scott, Lencioni и др.) • ⚠️ 6 слабых мест самоучки в управлении • 🔄 Почему программа с практикой работает эффективнее 🔗 Читать полностью на Telegraph ━━━━━━━━━━━━━━━ 📢 QA❤️4Life — канал о тестировании #management #career #education #process #team

🤖 Двухслойная архитектура AI-агентов: почему «бейбиситтер» работает лучше, чем один суперагент Вместо одного агента, который делает всё - два слоя. ОЧЕНЬ КРУТАЯ ИДЕЯ! И я уже внедрил её в работу своего суперагента, созданного на базе Hermes Первый (supervisor) получает задачу, пишет чёткий goal для второго и отправляет его работать. Второй (worker) уходит в фон, в отдельный контекст, и просто делает свою работу. Первый проверяет результат. Если плохо - отправляет на доработку. Если хорошо - отдаёт пользователю. Supervisor не лезет в детали. Он держит картину целиком и следит за качеством. Worker не отвлекается на историю диалога - он получил goal, сделал, отдал. Почему это работает • Разделение контекста. Worker не таскает за собой всю переписку. Меньше токенов, меньше шума. • Два слоя мышления. Один пишет код, второй проверяет - как code review, только автоматический. • Параллелизм. Можно запустить 3-4 воркера одновременно: один ищет информацию, второй пишет код, третий генерирует тесты. • Quality gate. Каждый результат проходит проверку перед тем, как попасть к пользователю. Кто уже так делает Паттерн Orchestrator-Worker описывают OpenAI, Anthropic, QualityFlow (arXiv 2025) и AgentGuard (arXiv 2025). Где подвох Лимиты. Запустил десяток циклов с доработками - и токены кончились быстрее, чем ты успел понять, что пошло не так. Одна задача может превратиться в 3-4 итерации, каждая по 10-20 тысяч токенов. Умножить на 5 параллельных воркеров - и получается 200-400 тысяч на одну задачу. Но если у тебя есть доступ к разным LLM-сервисам и подпискам, это перестаёт быть проблемой. Дешёвые модели для черновой работы (воркеры), дорогие - для проверки качества (supervisor). Когда использовать Стоит: сложные задачи с неоднозначным результатом, генерация кода, исследовательские задачи, многомодульные проекты. Не стоит: простые ответы, быстрые скрипты, когда скорость важнее качества. Итог Двухслойная архитектура - это не про «заменить одного агента двумя». Это про разделение ответственности: один держит картину, другой делает работу. Как в нормальной команде: тимлид не пишет код, но проверяет пул-реквесты. Если есть бюджет на токены - ускоряет разработку сложных задач в разы. Если бюджета нет - хотя бы даёт контроль качества, которого не было раньше. ━━━━━━━━━━━━━━━ 📢 QA❤️4Life — канал о тестировании SyntxAI — все самые нужные нейросети в одном сервисе Max VPN — Удобный и быстрый VPN #AI #Agents #Architecture #SupervisorWorker #LLM

🔥 Telegram превратился в Discord — большое обновление мессенджера Telegram выпустил одно из крупнейших обновлений, которое заметно меняет интерфейс и добавляет принципиально новые возможности. • 🏘 Сообщества (Communities) — каналы, чаты и боты теперь объединяются в единое пространство с общей навигацией. Почти как серверы в Discord. Вступление в другие чаты сообщества — без пригласительной ссылки. • ✏️ Новый редактор — заголовки, чек-листы, таблицы, цитаты, код-блоки, inline-медиа. Визуальный интерфейс для мобильных и десктопа. До 32 000 символов в одном сообщении. • 🤖 ИИ-генерация — редактор умеет генерировать целые посты по запросу с готовым оформлением. Работает на базе Cocoon с полной приватностью. • 👻 Эфемерные сообщения от ботов — ответы ботов, которые видит только конкретный пользователь, даже администраторы чата не увидят содержимое. Идеально для приватных команд и AI-ассистентов. 🔗 Официальный анонс Telegram ━━━━━━━━━━━━━━━ 📢 AI❤️4Life — канал об искусственном интеллекте SyntxAI — все самые нужные нейросети в одном сервисе Max VPN — Удобный и быстрый VPN #Telegram #Update #AI #Communities #Messenger #Editor #Privacy

Дайджест: 7 свежих статей с Хабра по QA 1️⃣ 7 ошибок в оценке QA-задач — OTUS Почему «на глаз» не работает? Каждая ошибка через схему: симптом — причина — решение. Оценка только кода, забытый регресс, неучтённое окружение, игнорирование данных, сложность воспроизведения, неопределённые требования и человеческий фактор. Ключевое: чёткие требования — разброс около 10%, размытые user story бьют по каждой переменной. 2️⃣ ИИ для Acceptance Criteria — Банки.ру QA-инженер настроил скилл на Claude Sonnet: сбор контекста из Jira, Confluence и Figma → генерация AC → проверка и утверждение QA. Подход встроен в Shift Left: QA подключается раньше, критерии появляются быстрее и структурированнее. Часть задач разработчики проверяют самостоятельно по готовым AC. 3️⃣ Модель зрелости QA в 200 командах — Т-Банк Собственная QMM: 4 уровня зрелости, 15 QA-направлений. За три квартала 17 команд поднялись с нулевого на первый уровень. Результат: кратное снижение дефектов в проде, рост автоматизации на 30–40%, экономия 10–15% времени QA. Сейчас автоматизируют в MVP-инструмент. 4️⃣ Bug Bounty: Black Box-анализ Автор исследовал клиентскую часть крупной IT-компании через браузер и DevTools: postMessage, CSP, cookies. Без исходников и серверной части. Критических уязвимостей не нашёл, но выявил особенности, снижающие запас прочности. Вывод: современный Bug Bounty — проверка качества защиты, а не быстрый поиск XSS. 5️⃣ Live-coding и собеседования для автоматизатора Стек, хэш-мапа, бинарный поиск, рекурсия, Big O на примерах типовых задач. Ключевое: автоматизатору мало знать синтаксис — важно понимать, что под капотом, и аргументировать выбор. Рекомендации: «Грокаем алгоритмы», CS50, LeetCode. 6️⃣ Attack Replay для тестов СЗИ — Бастион Open-source инструмент: подмена IP/MAC, воспроизведение pcap/pcapng/cap, настройка скорости и циклов, сбор статистики — всё в одном интерфейсе. Подходит для функциональных и нагрузочных испытаний СЗИ. Раньше приходилось комбинировать несколько утилит, теперь всё в одном. 7️⃣ ИИ ускорил разработку, прод ломается — OTUS «Иллюзия корректности»: AI-код выглядит аккуратно и проходит тесты, но скрытые допущения (границы, конкурентность, безопасность) вылезают в проде. Решение: фреймворк CATS — Contracts, Automated Verification, Telemetry, Simplification. Устойчивость через инженерные guardrails, а не больше кода. ————————————————————— QA❤️4Life — канал о тестировании SyntxAI — все самые нужные нейросети в одном сервисе Max VPN — Удобный и быстрый VPN #QA #Testing #Digest #Habr #Automation #BugBounty #Security #AI

🔥 Компании переходят на дешёвые ИИ-модели, чтобы не разориться Компании все чаще отказываются от использования дорогих передовых ИИ-моделей для всех задач и переходят на более дешевые альтернативы. Ранее многие компании поощряли сотрудников использовать ИИ как можно активнее — этот подход получил название «токенмаксинг». Теперь бизнес пытается ограничить расходы: после перехода провайдеров от фиксированных подписок к оплате за фактическое использование счета стали менее предсказуемыми. Так, Uber потратила годовой бюджет на ИИ всего за четыре месяца после массового внедрения инструментов для программирования. Компании пришлось ввести ограничения на использование сервисов. Гендиректор стартапа BlueRock Гарольд Бюн рассказал, что после изменения лицензионных моделей клиенты начали сообщать о превышении бюджетов на 20–30%. Gartner ожидает, что к 2028 году расходы на ИИ-инструменты для программирования превысят среднюю зарплату разработчика. В ответ компании начинают распределять запросы между моделями. Для сложного планирования и программирования они оставляют дорогие системы OpenAI и Anthropic, а для типовых задач используют более дешевые модели. Эту логику ранее описывал и глава Coinbase Брайан Армстронг: по его словам, передовые модели нужны не всегда, особенно на этапе исполнения уже сформулированной задачи. Растет интерес к открытым моделям и китайским разработкам. По данным аналитиков Citi, доля токенов, обработанных открытыми моделями через OpenRouter, выросла с 34% в январе до 65% в июне. Четыре самые популярные модели на платформе — китайские, а первое место занимает DeepSeek. Китайские модели постепенно сокращают разрыв с лидерами рынка, но стоят заметно дешевле. Citi оценивает их цену от 18 центов за миллион токенов, тогда как средняя стоимость токенов у ведущих моделей достигает $4 за миллион. При этом крупные компании по-прежнему осторожно относятся к китайским системам из-за рисков безопасности, особенно в чувствительных отраслях, например кибербезопасности. Глава ИИ-направления компании WEKA Вэл Берковичи сравнил ситуацию с облачными сервисами: бизнес будет распределять задачи между несколькими провайдерами, выбирая оптимальное сочетание цены и качества. По его словам, открытые модели уже могут быть «на 90% такими же хорошими при 10% цены». На этом фоне OpenAI, по данным Reuters, рассматривает существенное снижение цен, в том числе на использование токенов. Однако ценовая конкуренция может осложнить рост выручки крупнейших ИИ-разработчиков, которые готовятся к возможному выходу на биржу. 🔗 Читать оригинал на devby.io ━━━━━━━━━━━━━━━ 📢 AI❤️4Life — канал об искусственном интеллекте #AI #LLM #Costs #OpenSource #DeepSeek #TokenEconomics #Business

📋 «Мстители» — это красиво, но команда работает не на диагнозах Мем про «нарцисса, СДВГшника, аутиста и тревожника» смешной, но опасный — когда личностные ярлыки подменяют реальную командную динамику. На практике команду убивают не характеры, а пять дисфункций по Ленсиони. Рассказываю, как мы пересобрали роли в своей команде без псевдодиагнозов. Что внутри статьи: • 🧩 Каким я нашёл свою команду — реальный кейс • 🎯 Что изменил курс «Команда» от Стратоплана • 🔄 Как мы перевели мемные роли в рабочие функции • 📚 5 книг по командной динамике (Ленсиони, Эдмондсон, Койл и др.) 🔗 Читать полностью на Telegraph ━━━━━━━━━━━━━━━ 📢 QA❤️4Life — канал о тестировании #management #process #career #team #education

🏭 «На заводе делаю детали». Куда бегут из ИТ, если сильно надоело Пользовательница в Threads спросила: «Те, кто вышел из ИТ, как вы это сделали и где оказались?» — и под постом собрались десятки реальных историй ухода из айти. Кто-то ушёл работать на завод (график 3/3, никакого стресса). Кто-то стал психологом, кинологом, тату-мастером или даже дальнобойщиком. Объединяет их одно: выгорание, потеря смысла и желание делать что-то руками. Ключевое: один из комментаторов отработал в ИТ 25 лет, прежде чем уйти на завод. И не пожалел. 🔗 Читать на dev.by если ссылка не открылась, включите VPN ━━━━━━━━━━━━━━━ 📢 QA❤️4Life — канал о тестировании #Career #IT #Life #Devby #Education