Телеграм канал «QA-Логия»

ИИ для QA: готовим критерии приёмки без километровых мучений

Йо, народ! Я Марго, QA из команды МС в Банки.ру. Этой весной мы с пацанами запилили автоматизацию написания Acceptance Criteria через AI. Теперь вместо тупой рутины — бах, и тестирование летит быстрее.

Все подробности выкатили на Хабре: Тыкай сюда

👉 QA-логия

Кажется, digital снова меняется быстрее, чем мы успеваем это осознать.

На днях Amazon Ads встроил кнопку «Добавить в корзину» прямо в пульт от телевизора. Теперь купить товар можно буквально во время просмотра фильма или сериала — без поиска сайта и переходов. Похоже, борьба за внимание закончилась. Началась борьба за одну кнопку.

Такие изменения лучше всего показывают, куда движется рынок. И если работаешь в digital или IT, важно замечать не только громкие новости, но и понимать, какие возможности они открывают.

Поэтому мы собрали подборку людей, которые не просто следят за новостями, а первыми разбирают, что действительно изменит рынок.

Здесь можно почитать подборки, обзоры, реальные кейсы и идеи, которые помогают смотреть на digital и IT немного шире.

Сохранить подборку себе 📨

Если хочешь развиваться в машинном обучении — решать реальные бизнес-задачи или уйти в исследования — в Центральном университете есть магистратура под оба сценария. И на нее можно получить грант до 75%. Места ограничены, дедлайн подачи заявок — 20 августа.

«Машинное обучение» — это направление с несколькими форматами и треками. В офлайн-формате (пары по вечерам и в выходные в центре Москвы) можно выбрать один из трех треков:
⚫️Индустриальный — сильная база в ML, современные инструменты, реальные задачи от партнеров
⚫️Научный (AIRI × ЦУ) — сложные модели, исследования, подготовка к аспирантуре и работе в передовых лабораториях
⚫️ML в электронной коммерции × Lamoda — работа с реальными данными Lamoda, применение ML для бизнес-задач и возможность попасть на стажировку в компанию

Для тех, кто хочет учиться из любой точки мира, есть онлайн-формат: основной трек и продвинутый — для специалистов с опытом в ML. Это полноценная альтернатива офлайну с теми же преподавателями и курсами.

Магистратура в Центральном университете — это 2 года обучения, которое можно совмещать с работой, и диплом государственного образца. Карьерная поддержка начинается еще во время учебы: консультации, тренировочные собеседования и помощь с трудоустройством. Студенты уже в процессе обучения выходят на новые позиции или повышаются в грейде в Яндексе, Авито, Т-Банке и других компаниях.

Поступление проходит через грантовый конкурс — это одновременно способ попасть на программу и возможность выиграть финансовую поддержку на все время обучения: грант покрывает до 75% стоимости.

В 2026 году доступно 550 грантов на все программы магистратуры. Подробнее о программах и условиях участия в конкурсе — по ссылкам

➡️Офлайн программа
➡️Онлайн программа

⁣Как ответить на вопрос «Что ты делаешь, если не можешь воспроизвести баг?» - и показать уровень мышления middle, а не junior

Вчера на собеседовании слышу: «Если баг не воспроизводится - пишу подробный баг-репорт и двигаюсь дальше». Звучит как «я сделал, что мог». Но middle так не думает.

Junior обычно говорит: пробую ещё раз, пишу баг с тем, что есть, переключаюсь. Middle отвечает иначе. Невоспроизводимый баг - это не тупик, а зона для исследования. Вот что я делаю на самом деле.

Сначала собираю контекст до отказа. Точное время, окружение, версию, данные, последовательность. Скриншоты, видео, логи, console errors. Спрашиваю, что делал до этого - мог ли повлиять другой сценарий.

Потом лезу в логи и инструменты. Backend, прокси вроде Charles или Fiddler, логи Sentry - там часто видно ошибку. Ищу аномалии по времени.

Дальше пробую граничные условия. Данные с спецсимволами, большие объёмы, состояние системы вроде кеша или сессии, порядок операций, старый браузер, медленная сеть.

Формулирую гипотезу и тестирую её. Пишу: «вероятно, баг проявляется при условии X». Делаю 10-20 прогонов подряд.

Если всё равно тишина - добавляю пассивные проверки. Чекер в автотесты или мониторинг с тегом «flaky» и описанием.

Коммуницирую: «Пока не воспроизвёл, но вот гипотеза, логи, скриншоты. Давайте трекать».

Типичная ошибка middle - делать вид, что бага нет. Или закрывать задачу без анализа. Так не работает.

Коротко: если баг не воспроизводится - я провожу мини-расследование: анализирую окружение, логи, гипотезы. Если всё равно нет - фиксирую условия, коммуницирую с командой и оставляю задачу открытой с тегом intermittent.

Как автор на Cursor'е запилила отчет по дифференциальному тестированию

Авторша раскатывает историю, как она сваяла отчет по дифференциальному тестированию — ну там, где две функции гоняют на одних и тех же данных, а ты смотришь, кто облажался. Раньше на такую хрень уходила прорва времени, а теперь тупой AI за пару минут выплевывает готовый отчет.

Может, и тебя этот пример подтолкнет сделать что-то похожее и не париться =))

Читать далее

👉 QA-логия

OpenAI с Антропиком раздают халяву тем, кто вайбкодит — и это прекрасно. 🟢 В Codex поснимали лимиты и убрали пятичасовые ограничения для Plus, Business и Pro. Временно, но кайфуем. 🟢 Fable 5 погостит на платных тарифах до 19 июля. А Claude Code подняли лимиты на 50% аж на неделю. Да будет эта битва Альтмана с Амодеей длиться бесконечно 🙏

👉 QA-логия

⁣Как не слить статус middle в первой же неделе на новом проекте: правила входа в команду для тех, кто хочет расти дальше

Ты прошёл собеседование, тебя взяли middle. Поздравляю. Но самое сложное - не дойти до оффера, а не потерять статус в первую же неделю на проекте. Я видел десятки случаев, когда крепкий middle приходил в новую команду и через месяц начинал выглядеть как переросший junior. Почему? Не потому что плохо тестировал. А потому что неправильно вошёл.

Вот несколько правил, которые помогут не слить репутацию, а наоборот - закрепить статус и продолжить рост.

Правило 1. Не пытайся всех впечатлить в первый день
Самая частая ошибка - рваться "спасать проект". Ты хочешь показать, что пришёл профессионал. Но без контекста ты не видишь нюансов: почему баги в проде, почему тесты не покрывают всё, почему команда молчит. Вместо героизма - задавай вопросы. "Почему здесь так?", "Какие риски вы уже знаете?". Middle-мышление - это не "я всё исправлю", а "я сначала пойму".

Правило 2. Найди своего "проводника"
В каждой команде есть человек, который знает всё: от legacy-костылей до негласных правил. Найди его в первую неделю. Спроси: "Какие три самые опасные зоны в продукте?", "Где теряется время?". Не стесняйся. Middle должен уметь встраиваться в социальную структуру, а не только в код.

Правило 3. Не критикуй вслух то, что не видел в работе
Ты можешь заметить, что тест-кейсы устарели, документация хромает, баги не воспроизводятся. Сначала проверь гипотезу. Потом спроси: "А это точно так?" И только потом предлагай изменения. Если ты с порога скажешь "у вас тут всё не так" - станешь врагом, а не коллегой. Статус middle держится на дипломатии и фактах.

Правило 4. Покажи, что ты умеешь приоритизировать
Новый проект - поток информации. Ты не сможешь выучить всё за неделю. Определи: что критично для твоей первой задачи? Флоу главного сценария? Логи багов? Среда? Выбери 3 ключевых фокуса и сделай их глубоко. Легче показать одно качественное исследование, чем пять поверхностных.

Правило 5. Задавай "умные" вопросы, а не "детские"
Middle-уровень - это не стеснение. Но вопрос "А что это за кнопка?" лучше заменить на "Я вижу этот функционал, но не понял его зависимость от соседнего модуля. Можем разобрать его вместе?". Ты показываешь, что видишь систему, а не экран.

Типичная ошибка
Вспомни случай: пришёл middle на проект, на второй день нашёл баг в продакшене, побежал к менеджеру с криком "всё плохо". Оказалось, это было известное ограничение, которое команда документировала. Впечатление - сорвано. Уважение - потеряно. Статус - под вопросом.

Первая неделя - это не про тесты. Это про контекст, доверие и стратегию. Если ты потратишь её на изучение, а не на доказательства, через месяц тебя воспримут как взрослого специалиста. И тогда статус middle станет не просто званием, а реальным уровнем.

Этот подход я проверял на себе и на коллегах. Работает.