QApedia | Тестирование

🤔 Тестировщиков скоро заменит искусственный интеллект? Этот вопрос всё чаще задают те, кто только выбирает профессию или планирует перейти в сферу обеспечения качества. Но реальность намного интереснее громких прогнозов. 16 июля в 20:00 МСК приглашаем вас на открытый урок, где мы разберём, что искусственный интеллект уже умеет в тестировании, где ошибается и почему роль специалиста по качеству становится не менее, а более значимой. На занятии поговорим о новых инструментах, ИИ-агентах, изменении требований работодателей, востребованных навыках и новых направлениях развития. Вы получите объективную картину рынка без мифов и страшилок, а также поймёте, на что делать ставку уже сейчас. 👉Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Инженер по тестированию». Если хотите осознанно вкатиться в профессию и понимать её перспективы в ближайшие годы — примите участие: https://clck.ru/3Uck4V Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Всем привет, решил в середине недели порадовать вас рубрикой #фильмыQApedia . Сегодня на повестке дня «Blackhat» - фильм исследует мир глобальной киберпреступности через историю осуждённого хакера, которого привлекают к международной охоте на опасного кибертеррориста. QApedia | QApedia в MAX

Работать тестировщиком в аутстаф-компании в 2026 году — стрём или норм? Кажется, рынок снова разделился на два лагеря… Одни говорят: «Аутстаф — это лучший способ быстро расти. Разные проекты, разные команды, нет застоя.» Другие: «Ты просто "арендованный разработчик". Сегодня проект есть, завтра нет. Никакой стабильности и ощущения, что ты часть продукта.» Я за последние годы увидел обе стороны и сегодня хочу выделить несколько плюсов и минусов работы в аутстафе, не поддерживая ни одну из сторон. Что мне реально нравится в аутстафе: 😊 Можно за пару лет набраться опыта на нескольких проектах. 😊 Обычно выше зарплата, чем в продукте на аналогичной позиции. 😊 Есть шанс поработать с крутыми международными командами. 😊 Не успеваешь выгореть от одного и того же продукта. Что бесит: Ты часто "не свой" в команде. 😟 На многих проектах QA воспринимают как расходник. 😟 Постоянно нужно адаптироваться к новым процессам. 😟 Если клиент режет бюджет — именно аутстаф часто первым попадает под сокращение. Лично для себя я не рассматриваю аутстаф, потому что я реально проникаюсь продуктом. Мне тяжело каждый раз прыгать с проекта на проекта и закладывать время и энергию на адаптацию. Мне интересно ваше мнение. Если бы вы сегодня выбирали работу, что бы предпочли: аутстаф с зарплатой на 20–30% выше или продукт с более спокойной жизнью и долгосрочной перспективой. Голосуйте 👇🏻

📚 Приложение может работать без ошибок, но всё равно раздражать пользователей: непонятная навигация, неудобные формы, неочевидные жесты, странные сообщения об ошибках. Такие проблемы редко находят обычные функциональные проверки. 30 июня в 20:00 МСК приглашаем вас на открытый урок, где разберём, как системно оценивать удобство мобильного приложения без сложных программ и долгой подготовки. На занятии покажем, чем UI отличается от UX, какие ошибки чаще всего мешают пользователям и как проверять навигацию, жесты, формы ввода, сообщения об ошибках и адаптивность. Участники получат готовый список проверок для практики. Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Инженер по тестированию». 👉Зарегистрируйтесь, чтобы научиться видеть приложение глазами пользователя и аргументировать UX-проблемы перед командой: https://clck.ru/3ULkkd Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Собрал для вас подборку шпаргалок для изучения и написания локаторов. Хpath и CSS. QApedia | QApedia в MAX

Я заметил, что опытные тестировщики реже ходят на собеседования 🤔 Часто после 3–5 лет работы появляется ощущение стабильности: есть знакомый проект, понятные процессы, команда, хорошая зарплата. И постепенно собеседования уходят из жизни. Но есть одна проблема. Собеседование — это навык и если не использовать его несколько лет, он начинает проседать. Можно быть сильным специалистом, отлично разбираться в продукте, автоматизации и процессах, но растеряться на интервью из-за простых вопросов. Я видел ситуации, когда человек не проходил собеседования не потому, что ему не хватало знаний, а потому что он давно не рассказывал о своем опыте и не был готов к формату интервью. Поэтому я считаю полезным хотя бы иногда выходить на рынок: 1️⃣ понимать, какие технологии сейчас востребованы; 2️⃣ узнавать свою рыночную стоимость; 3️⃣ видеть, каких навыков не хватает; 4️⃣ поддерживать навык прохождения собеседований. Это не значит, что нужно срочно менять работу. Но иногда одно собеседование может дать больше информации о рынке, чем десятки статей и постов. Если было полезно, буду рад реакции 👇

У меня атрофировался навык кодить из-за ИИ ✋ Без шуток. Это то, что я стал замечать за собой в последнее время. Конечно, я не разучился писать автотесты и не потерял внезапно базовые навыки. Но начал замечать другое: мне всё сложнее заставлять себя самостоятельно продумывать решение задачи с нуля. Всё сложнее садиться и писать код, шаг за шагом выстраивая логику в голове. Сейчас я работаю на проекте, где мы активно используем ИИ. Я бы даже сказал — очень активно, потому что иногда он участвует практически во всём жизненном цикле разработки: от первых обсуждений идеи до финальной реализации. И, конечно, это удобно. Многие задачи стали решаться быстрее. Некоторые вопросы, на которые раньше уходили часы поиска и обсуждений, теперь закрываются за несколько минут. Но именно в такой среде я и начал замечать этот интересный побочный эффект. Чем чаще я обращаюсь к ИИ за готовыми идеями, структурой решения или кодом, тем реже заставляю себя проходить этот путь самостоятельно. Самое интересное, что происходит это почти незаметно. Я по-прежнему закрываю задачи, работаю быстрее и получаю результат, но всё реже тренирую навыки анализа и самостоятельного поиска решений. Как я это заметил? Сейчас периодически бывают перебои с VPN, поэтому иногда я остаюсь без доступа к ИИ. И в такие моменты стал замечать, что некоторые задачи даются мне ощутимо тяжелее. Раньше такого не было 😅 В нашей работе очень важно инженерное мышление. Но что будет с нашими навыками через несколько лет, если мы всё чаще будем делегировать ИИ не только рутину, но и сам процесс мышления? Пока я не могу однозначно сказать, хорошо это или плохо — то, насколько глубоко ИИ вовлечён во все процессы. С одной стороны, он действительно облегчает и ускоряет работу. С другой — как это скажется на нас и на профессии в долгосрочной перспективе, я не знаю. Сейчас я понял, что мне нужно периодически «тренировать» свой мозг. Я продолжу использовать ИИ в работе, но при этом буду сознательно включаться в процесс, самостоятельно анализировать задачи и искать решения 🤔 Если пост был интересен, буду рад реакции!)

Добрый вечер, коллеги! В этот выходной предлагаю вам вечерком посмотреть классный фильм из моей подборки #фильмыQApedia . На повестке дня “Steve Jobs”. Одна из центральных тем фильма — конфликт между качеством продукта и бизнес-давлением. Команда знает о проблемах, но перенос запуска невозможен. Очень жизненная история для любого QA, который хоть раз участвовал в крупном релизе. В фильме и про баланс между качеством и сроками, и про важность коммуникации в команде. В общем, думаю, вам понравится!) QApedia | QApedia в MAX

🐌 Долгий регресс — боль всех тестировщиков Разработка уже закончена, фича готова к релизу, а команда ждёт завершения регрессионного тестирования. Но вместо нескольких часов проверка растягивается на дни, а иногда и недели. Знакомая ситуация? Если да, вот несколько причин, почему это может происходить: 1️⃣ Продукт растёт, а количество тестов увеличивается. 2️⃣ Часть проверок выполняется вручную. 3️⃣ В регресс попадают сценарии, которые давно не находят дефекты. 4️⃣ Не хватает ресурсов для параллельного запуска тестов. Как ускорить регресс? 🔵Риск-ориентированный подход. Не все сценарии одинаково важны. Сначала проверяйте критичные бизнес-процессы и наиболее рискованные зоны. Это позволяет быстрее получить уверенность в качестве релиза. 🔵Автоматизация ключевых сценариев. Автотесты не заменят полностью ручное тестирование, но отлично подходят для повторяющихся проверок. Чем чаще запускается сценарий, тем выше кандидат на автоматизацию. 🔵Оптимизация тест-кейсов. Периодически пересматривайте регресс. Удаляйте дублирующиеся, устаревшие и малоценные проверки. Иногда набор тестов можно сократить на 20–30% без потери качества. 🔵Параллельный запуск. Используйте несколько тестовых окружений, распределяйте задачи между тестировщиками и запускайте автотесты параллельно. Это может сократить время регресса в разы. 💡 Главная цель регресса — не проверить всё подряд, а быстро найти критичные проблемы и дать команде уверенность в качестве продукта. Если было полезно, буду рад вашей реакции 👍

Недавно увидел пост о том, что айтишники месяцами не могут найти работу. В комментариях, конечно, нашлись люди с классическим аргументом: Если ты не можешь найти работу несколько месяцев, значит, ты плохой специалист. Обсудим?🤔 Согласен ли я с этим? Нет. Особенно если говорить про рынок IT, в частности про тестирование, в 2025–2026 годах. Когда кто-то рассуждает так, мне кажется, что этот человек просто очень давно в айти, что значительно облегчает поиск работы, потому что у них уже есть профрепутация, сеть контактов и узнаваемость на рынке. Их знают бывшие коллеги, руководители и рекрутеры, поэтому при открытии вакансий о них нередко вспоминают в первую очередь. Это совсем другой опыт поиска работы по сравнению с тем, с чем сталкиваются многие специалисты сегодня… Что происходит на самом деле: 1️⃣ На многие вакансии приходят сотни откликов. Иногда счёт идёт на тысячи. Даже хороший специалист может просто не попасть в первые десятки резюме, которые просмотрит рекрутер. 2️⃣ Требования выросли. От тестировщика всё чаще ждут не только ручного тестирования, но и автоматизации, работы с API, SQL, CI/CD, понимания инфраструктуры и процессов разработки. 3️⃣ Найм стал длиннее. Несколько этапов собеседований, тестовые задания, технические интервью — процесс может растягиваться на месяцы. Поэтому длительный поиск работы далеко не всегда говорит о низкой квалификации специалиста. Конечно, если за полгода нет ни одного приглашения на интервью, стоит посмотреть на резюме, навыки и стратегию поиска. Но когда сильный специалист проходит десятки собеседований и получает отказы — это уже не только вопрос его уровня, это ещё и состояние рынка. Сейчас найти работу в IT стало сложнее практически для всех. Поэтому как никогда важно оставаться востребованным специалистом, следить за трендами и осваивать новые инструменты. Например, сейчас всё большую популярность набирает работа с AI-инструментами. Таких специалистов пока не так много, поэтому этот навык может стать хорошим преимуществом на фоне других кандидатов 👍 А как у вас сейчас обстоят дела с поиском работы или наймом тестировщиков? Сколько времени занял последний поиск?