Не попадитесь на накрученные каналы! Узнайте, не накручивает ли канал просмотры или
подписчиков
Проверить канал на накрутку
Телеграм канал «QA-Логия»
QA-Логия
5.3K
2.6K
670
0
14.7K
Все о QA. Канал для тестировщиков
Личный блог автора - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки: @g_abashkin
Личный блог автора - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки: @g_abashkin
Подписчики
Всего
7 866
Сегодня
-1
Просмотров на пост
Всего
99
ER
Общий
1.26%
Суточный
1.45%
Динамика публикаций
Telemetr - сервис глубокой аналитики
телеграм-каналов
телеграм-каналов
Получите подробную информацию о каждом канале
Отберите самые эффективные каналы для
рекламных размещений, по приросту подписчиков,
ER, количеству просмотров на пост и другим метрикам
рекламных размещений, по приросту подписчиков,
ER, количеству просмотров на пост и другим метрикам
Анализируйте рекламные посты
и креативы
и креативы
Узнайте какие посты лучше сработали,
а какие хуже, даже если их давно удалили
а какие хуже, даже если их давно удалили
Оценивайте эффективность тематики и контента
Узнайте, какую тематику лучше не рекламировать
на канале, а какая зайдет на ура
на канале, а какая зайдет на ура
Показано 7 из 5 305 постов
Смотреть все посты
Пост от 01.10.2026 18:27
25
0
0
День в Заонежье начинается ещё в дороге.
Мы встретим вас в аэропорту или на вокзале. Дальше можно просто устроиться поудобнее в трансфере, взять воду или перекус и смотреть, как за окном город постепенно сменяется лесом, озёрами и тишиной.
В отеле вас встретит менеджер. Здесь уже не хочется никуда спешить: принять душ, надеть халат, заварить дрип-кофе или листовой чай и выйти на балкон с видом на озеро.
Потом можно заглянуть в ресторан «Руна». В основе кухни — локальные продукты: рыба, грибы и ягоды из карельских лесов, продукты от местных фермеров, рыбаков и охотников, а также то, что мы выращиваем сами.
А дальше — несколько часов на воде с нашим капитаном. Будет интересно и взрослым, и детям: он покажет места, расскажет о рыбе, научит обращаться со снастями и поделится секретами.
О погоде тоже можно не переживать: для выхода на воду у нас есть вся необходимая экипировка.
После — вернуться в отель, согреться чашкой чая и устроиться у камина с книгой из нашей библиотеки.
#заповедныевиды
Мы встретим вас в аэропорту или на вокзале. Дальше можно просто устроиться поудобнее в трансфере, взять воду или перекус и смотреть, как за окном город постепенно сменяется лесом, озёрами и тишиной.
В отеле вас встретит менеджер. Здесь уже не хочется никуда спешить: принять душ, надеть халат, заварить дрип-кофе или листовой чай и выйти на балкон с видом на озеро.
Потом можно заглянуть в ресторан «Руна». В основе кухни — локальные продукты: рыба, грибы и ягоды из карельских лесов, продукты от местных фермеров, рыбаков и охотников, а также то, что мы выращиваем сами.
А дальше — несколько часов на воде с нашим капитаном. Будет интересно и взрослым, и детям: он покажет места, расскажет о рыбе, научит обращаться со снастями и поделится секретами.
О погоде тоже можно не переживать: для выхода на воду у нас есть вся необходимая экипировка.
После — вернуться в отель, согреться чашкой чая и устроиться у камина с книгой из нашей библиотеки.
#заповедныевиды
Пост от 30.09.2026 12:07
42
0
0
16 обещаний, которые мы поклялись держать, и две модели, что рвались их сломать: как выкатывали skillmem 0.12
На 0.11 мы сорок заходов подряд гоняли ИИ-ревьюеров по коду и выловили кучу багов. Вот только у каждого из них была своя версия того, что вообще считается «правильно».
В 0.12 зашли с изнанки: сперва выписали шестнадцать инвариантов, которые гарантирует наша MCP-память, а потом две модели из разных лабораторий десять дней рыли контрпримеры. В зачёт шло только то, что можно воспроизвести.
В посте — что именно они поломали (Windows приняла NUL за терминал), во сколько это обошлось и что мы осознанно оставили в Known issues.
Читать далее
👉 QA-логия
На 0.11 мы сорок заходов подряд гоняли ИИ-ревьюеров по коду и выловили кучу багов. Вот только у каждого из них была своя версия того, что вообще считается «правильно».
В 0.12 зашли с изнанки: сперва выписали шестнадцать инвариантов, которые гарантирует наша MCP-память, а потом две модели из разных лабораторий десять дней рыли контрпримеры. В зачёт шло только то, что можно воспроизвести.
В посте — что именно они поломали (Windows приняла NUL за терминал), во сколько это обошлось и что мы осознанно оставили в Known issues.
Читать далее
👉 QA-логия
Пост от 29.09.2026 12:07
29
0
3
Как за 90 дней довести свежего QA до самостоятельности: рабочий план онбординга
Скиллы у новичка-тестировщика могут быть что надо, но продукт, процессы и внутренние правила всё равно съедят прорву времени. А без внятного плана первые месяцы — это пинг-понг из вопросов и наставник, который уже на пределе.
Дальше — как собрать онбординг по схеме 30–60–90: что скидывать джуну в таски, какие материалы готовить заранее и по каким признакам понять, что человек готов пахать сам.
Разобрать план
👉 QA-логия
Скиллы у новичка-тестировщика могут быть что надо, но продукт, процессы и внутренние правила всё равно съедят прорву времени. А без внятного плана первые месяцы — это пинг-понг из вопросов и наставник, который уже на пределе.
Дальше — как собрать онбординг по схеме 30–60–90: что скидывать джуну в таски, какие материалы готовить заранее и по каким признакам понять, что человек готов пахать сам.
Разобрать план
👉 QA-логия
Пост от 27.09.2026 12:07
12
0
2
[Перевод] ИИ в тестировании: от анализа требований до автоматизации
Это перевод статьи о том, как в крупном брокере перепилили QA: ручные прогоны отправились на свалку, а на их место приехал рабочий процесс поумнее. Автор рассказывает, как тестирование обвязали вокруг LLM — там и настоящий стек, и случаи провороненных требований, и разбор того, где ИИ косячит.
И да — без человека там всё ещё никак.
Читать далее
👉 QA-логия
Это перевод статьи о том, как в крупном брокере перепилили QA: ручные прогоны отправились на свалку, а на их место приехал рабочий процесс поумнее. Автор рассказывает, как тестирование обвязали вокруг LLM — там и настоящий стек, и случаи провороненных требований, и разбор того, где ИИ косячит.
И да — без человека там всё ещё никак.
Читать далее
👉 QA-логия
Пост от 26.09.2026 12:07
26
0
3
Как ИИ-агент проходит весь цикл мобильного тестирования в hh.ru
Александр Чернышев, который в hh.ru тестирует мобильные приложения, говорит, что за полгода его рабочие будни перевернулись с ног на голову — виной всему ИИ-тулзы, а в HeadHunter они давно в ходу. Лично у него в фаворе Claude Code с моделью Opus 5: по его опыту, с реальными тасками она справляется лучше прочих. Оговорка одна — подписка Max, так что лимиты его не душат. Агента он цепляет почти к каждой задаче.
Каркас всего процесса — скиллы: инструкции, которые жёстко прописывают агенту порядок шагов и не дают ему фантазировать на каждом заходе. Рядом с ними идут MCP-серверы и плагины — через них агент дотягивается до внешних инструментов, например до Figma (figma-mcp).
В статье автор раскладывает по полочкам полный цикл жизни задачи — от чеклиста и сверки с ТЗ до ретеста и автотестов — и показывает, где на каждом из этапов подключается ИИ-агент. Плюс разбирает, какие локальные и корпоративные скиллы и MCP выручают его в работе, и что в финале всё равно остаётся за тестировщиком. Читать далее
👉 QA-логия
Александр Чернышев, который в hh.ru тестирует мобильные приложения, говорит, что за полгода его рабочие будни перевернулись с ног на голову — виной всему ИИ-тулзы, а в HeadHunter они давно в ходу. Лично у него в фаворе Claude Code с моделью Opus 5: по его опыту, с реальными тасками она справляется лучше прочих. Оговорка одна — подписка Max, так что лимиты его не душат. Агента он цепляет почти к каждой задаче.
Каркас всего процесса — скиллы: инструкции, которые жёстко прописывают агенту порядок шагов и не дают ему фантазировать на каждом заходе. Рядом с ними идут MCP-серверы и плагины — через них агент дотягивается до внешних инструментов, например до Figma (figma-mcp).
В статье автор раскладывает по полочкам полный цикл жизни задачи — от чеклиста и сверки с ТЗ до ретеста и автотестов — и показывает, где на каждом из этапов подключается ИИ-агент. Плюс разбирает, какие локальные и корпоративные скиллы и MCP выручают его в работе, и что в финале всё равно остаётся за тестировщиком. Читать далее
👉 QA-логия
Пост от 25.09.2026 12:07
45
0
3
ExploDrive: как я превратил запись экрана в отчет исследовательской тестовой сессии
Нейронки уже плотно влезли в рутину тестировщика. Разбирают требования, вылавливают в них противоречия, подкидывают идеи для проверок, клепают тест-кейсы, генерят тестовые данные, помогают с автоматизацией. То, на что раньше уходили часы ручной возни, теперь выдается за пару минут. Лучше всего это заходит там, где задачу можно формализовать: есть вход, правила, ожидаемый результат и внятный критерий полноты. Модель шустро перебирает варианты и не ноет от однотипных операций.
Итог: у тестировщика высвобождается время на то, что к заранее заданному алгоритму просто так не свести. Исследовательское тестирование — ровно из этой оперы. Тут мало прогнать заготовленный набор шагов: надо смотреть на продукт, цепляться за странности, строить гипотезы, разворачивать исследование в другую сторону и задавать вопросы, которых в исходных требованиях и близко не было. Иногда важнее не явное сообщение об ошибке, а мелкая задержка, внезапная смена состояния или ощущение, что система ведет себя непоследовательно.
Нейросеть может накидать тестовую идею или разобрать уже собранные материалы, но в самостоятельном исследовании живого продукта она человека пока не подменяет. Ей тяжело ухватить весь контекст взаимодействия, понять практическую значимость неожиданного поведения и решить, за какую случайную деталь стоит копать дальше. Исследовательская сессия как была, так и остается диалогом тестировщика с продуктом.
Читать далее
👉 QA-логия
Нейронки уже плотно влезли в рутину тестировщика. Разбирают требования, вылавливают в них противоречия, подкидывают идеи для проверок, клепают тест-кейсы, генерят тестовые данные, помогают с автоматизацией. То, на что раньше уходили часы ручной возни, теперь выдается за пару минут. Лучше всего это заходит там, где задачу можно формализовать: есть вход, правила, ожидаемый результат и внятный критерий полноты. Модель шустро перебирает варианты и не ноет от однотипных операций.
Итог: у тестировщика высвобождается время на то, что к заранее заданному алгоритму просто так не свести. Исследовательское тестирование — ровно из этой оперы. Тут мало прогнать заготовленный набор шагов: надо смотреть на продукт, цепляться за странности, строить гипотезы, разворачивать исследование в другую сторону и задавать вопросы, которых в исходных требованиях и близко не было. Иногда важнее не явное сообщение об ошибке, а мелкая задержка, внезапная смена состояния или ощущение, что система ведет себя непоследовательно.
Нейросеть может накидать тестовую идею или разобрать уже собранные материалы, но в самостоятельном исследовании живого продукта она человека пока не подменяет. Ей тяжело ухватить весь контекст взаимодействия, понять практическую значимость неожиданного поведения и решить, за какую случайную деталь стоит копать дальше. Исследовательская сессия как была, так и остается диалогом тестировщика с продуктом.
Читать далее
👉 QA-логия
Пост от 24.09.2026 12:07
48
0
3
Сайт на ИИ-агентах: 25 находок аудита из 111 — мусор, ещё 4 — чистая выдумка
Сайт у меня крутят ИИ-агенты: пишут код, правят тексты, ревьюят, собирают и выкатывают. 207 коммитов. Как именно это ускорило работу — автор молчит. Да и ускорило, чего там. Тема скучная, все давно в курсе.
Интереснее другое, про что говорят куда реже: узкое место съехало с написания кода на его проверку. Агент шпарит правки быстрее, чем человек успевает их прочитать, — и если проверку не вшить в конвейер, разница между «работает» и «выглядит как работает» просто растворяется.
Две цифры на затравку: 111 находок аудита, из них 25 отправились в мусор, а 4 оказались выдумкой. Читать далее
👉 QA-логия
Сайт у меня крутят ИИ-агенты: пишут код, правят тексты, ревьюят, собирают и выкатывают. 207 коммитов. Как именно это ускорило работу — автор молчит. Да и ускорило, чего там. Тема скучная, все давно в курсе.
Интереснее другое, про что говорят куда реже: узкое место съехало с написания кода на его проверку. Агент шпарит правки быстрее, чем человек успевает их прочитать, — и если проверку не вшить в конвейер, разница между «работает» и «выглядит как работает» просто растворяется.
Две цифры на затравку: 111 находок аудита, из них 25 отправились в мусор, а 4 оказались выдумкой. Читать далее
👉 QA-логия
