QA❤️4Life | Testing | IT

API на примере ресторана: шпаргалка для тестировщика Клиент делает запрос, сервер его обрабатывает и возвращает ответ. На карточках собрал основные понятия, с которыми приходится сталкиваться при тестировании API: методы HTTP, состав запроса, коды ответа и токены. Аналогия с рестораном помогает разобраться в основах, а два дополнительных слайда показывают, чем отличаются GET, POST, PUT, PATCH и DELETE и из каких частей состоит запрос. Сохраняйте шпаргалку, чтобы быстро освежить термины перед работой с API. #QA #API #Тестирование #Шпаргалка

12 автотестов сократили рутинные проверки в регрессе с часа до десяти минут Тестировщик Сбера и Домклика рассказал, как за месяц освоил основы Kotlin, Java и внутренний Autotest Framework и написал свои первые 12 автотестов. Они автоматизировали рутинные платформенные проверки, на которые раньше уходил целый час: журналирование, мониторинг, события аудита, технические перерывы и минимальные требования к клиентам. После этого прогона хватало десяти минут. Это не история «сел с нуля и через месяц стал автоматизатором». Автор хорошо знал продукт, писал ручные тесты и уже делал фронтенд-проверки на Gherkin для iOS и Android. Новым для него было именно бэкенд-автотестирование и чтение незнакомого кода. Вместо учебников он разбирал проекты соседних команд, проходил внутренние курсы и просил Claude, GigaChat и GigaCode объяснять чужой код и ошибки. Для мобильных проверок он использовал Appium: снимал JSON-дерево экрана и по нему находил локаторы кнопок и полей. Действия собрал в Page Object по классам на экраны, а сценарии описывал на Gherkin, чтобы шаги оставались читаемыми. Вёрстку дополнительно проверял сравнением с эталонным скриншотом. Ограничения тоже проявились: не везде были Accessibility ID, XPath оказался слишком хрупким, а тесты для iOS и Android приходилось адаптировать отдельно – интерфейсы различались даже при одинаковых данных с бэкенда. В бэкенд-тестах на внутреннем ATF он, например, проверяет, что заявка от клиента младше 18 лет получает отказ. Автор отдельно оговаривает: показанный в статье Kotlin-класс ипотечного экрана – упрощённая иллюстрация, не код из проекта. Такой пример хорошо показывает разделение ответственности: локаторы и действия спрятаны в Page Object, а сценарий описывает поведение. Следующий шаг автора – покрыть к концу года около 30% рутинного некритического регресса и расширять end-to-end-проверки. Полезный вывод для QA не в том, что каждому срочно нужен Kotlin: начинать стоит с повторяемой рутины, которую уже хорошо знаешь по продукту, а готовый код соседней команды и ИИ использовать как учебную опору, не как замену пониманию. Разбор с примерами Appium, Gherkin и ATF – в статье на Хабре. ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📢 QA❤️4Life — канал о тестировании 🤖 SyntxAI — все самые нужные нейросети в одном сервисе 🔒 MaxVpn — Удобный и быстрый VPN 🧠 Google AI Pro — подписка на личный Google-аккаунт на 18 месяцев за 990₽ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 👑 Авторский курс по созданию персональных ИИ-агентов #QA #Тестирование #Автоматизация #Kotlin #Appium Хабр Как я без опыта разработки написал первые автотесты на Kotlin за месяц Сегодня я часто встречаю тестировщиков, которые работают исключительно вручную и пока не представляют, как писать автотесты. Раньше я был таким же. Но времена меняются — нейросети проникают во...

В двух командах на агентской разработке технических багов на проде стало вчетверо больше Тимлид Игорь Симаков разобрал 268 багов из двух продуктовых команд за год. С марта 2026-го он сам не пишет код руками, затем перевёл на работу с агентами QA, бэкенд и фронтенд. Агенты ускорили поставку, но вместе с кодом вырос и поток дефектов. За квартал команды стали мержить 351 изменение вместо 199, а средний размер изменений вырос с 160 до 280 строк. Общий объём кода за квартал поднялся с 32 до 97 тысяч строк. При том же числе тестировщиков технических багов на проде с конца 2025 года стало в четыре раза больше. По оценке автора, до продакшена доходит примерно два из трёх технических дефектов. Речь в основном о подкапотных проблемах: контрактах между компонентами, нагрузке на открытые API и передаче данных между сервисами. Это не значит, что агенты сами по себе вызвали четырёхкратный рост. Автор отмечает, что такие баги были и раньше, а рост кода и более внимательный учёт могли сделать их заметнее. По одному кейсу двух команд причинность не установить. Для QA практическая проблема здесь в пропускной способности проверок: успевают ли они и ревью за выросшим объёмом изменений. Если команда полагается на агентский код и его самопроверки, дефект может обнаружиться уже на проде. Статья Игоря Симакова на Хабре. Предыстория перехода на агентскую разработку: первый материал автора. ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📢 QA❤️4Life — канал о тестировании 🤖 SyntxAI — все самые нужные нейросети в одном сервисе 🔒 MaxVpn — Удобный и быстрый VPN 🧠 Google AI Pro — подписка на личный Google-аккаунт на 18 месяцев за 990₽ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 👑 Авторский курс по созданию персональных ИИ-агентов #QA #Testing #CodeQuality #AI Хабр Полгода не пишем код руками. Посчитал, что стало с багами Меня зовут Игорь Симаков, я тимлид, руковожу двумя командами. Это две классические продуктовые команды, в которых есть все, кто нужен для полного цикла разработки, от discovery до delivery. Сам я...

pytest 9.2.0: параметризация, флаг -c и импорт плагинов Релиз 9.2.0 опубликован 27 октября 2026, полный список правок есть в changelog. Ломающих изменений три, и все они касаются мест, где pytest раньше оставлял ошибку без внятного объяснения. Флаг -c теперь выдаёт ошибку использования, если путь не существует, указывает на каталог или имеет формат, для которого у pytest нет загрузчика. Раньше такой аргумент молча игнорировался либо ронял прогон необработанным FileNotFoundError. Аргументы indirect, ids и scope у parametrize стали keyword-only. Позиционная передача раньше давала запутанную ошибку «indirect fixture '(1, 2)' doesn't exist», теперь это понятный TypeError. Аннотации объявляли их keyword-only и раньше, так что типы и рантайм наконец совпадают. Сбои импорта плагинов при старте разделены по причине. Плагин, не найденный через -p, pytest_plugins или PYTEST_PLUGINS, завершает прогон кодом 4 (USAGE_ERROR), как conftest.py с ошибкой импорта. Найденный, но падающий при импорте плагин, включая сломанную точку входа pytest11, даёт код 3 (INTERNAL_ERROR) с сохранённым трейсбеком, а pytest.main возвращает код вместо ImportError. Из нового: полный diff получил легенду к символам + и -, при включённом strict_markers имена маркеров в выражениях -m сверяются с зарегистрированными. Опция parametrize_long_str_id_strategy управляет id длинных строковых параметров: short (по умолчанию, значения длиннее 100 символов заменяются на argname+index), sha256, legacy и disallow. В улучшениях: --no-summary больше не пропускает хук pytest_terminal_summary, поэтому coverage и другие плагины продолжают писать свою сводку. Опции вроде junit_family или console_output_style теперь проверяют допустимые значения. Приватное _pytest.python.CallSpec2 переименовано в CallSpec, алиас уйдёт в pytest 10 или 11, а yield_fixture и фикстуры-методы уровня module, package и session объявлены устаревшими. ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📢 QA❤️4Life — канал о тестировании 🤖 SyntxAI — все самые нужные нейросети в одном сервисе 🔒 MaxVpn — Удобный и быстрый VPN 🧠 Google AI Pro — подписка на личный Google-аккаунт на 18 месяцев за 990₽ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 👑 Авторский курс по созданию персональных ИИ-агентов #pytest #тестирование #python #автотесты #релиз GitHub Release 9.2.0 · pytest-dev/pytest pytest 9.2.0 (2026-10-27) Removals and backward incompatible breaking changes #14716: -c now raises a usage error for a path that does not exist, is a directory, or is in a format pytest has no l...

Forwarded From AI❤️4Life |Нейросети|IT Opera начала поставлять локальные ИИ-модели прямо в браузерах 27 октября 2026 года Opera открыла раннее превью WebAI в Opera One, Opera GX и Opera Neon. Модели работают на компьютере пользователя, а не на серверах провайдера, и отдельного приложения для этого не требуется. WebAI – предложенный веб-стандарт, который поддерживают в том числе Google и Microsoft. Он позволяет сайтам и расширениям обращаться к ИИ, исполняющемуся внутри браузера. Речь именно о предложении: стандарт пока не принят. Реализация Opera не привязана к одной модели. На старте доступны Google Gemma, на Mac – on-device foundation model Apple, плюс открытые модели, которые Opera гоняет на своём движке инференса. Поднимать локальный сервер и получать API-ключ не нужно: инференс встроен в браузер, а данные, которые обрабатывает модель, не отправляются в облако. Разработчикам дали три API: Prompt для генерации текста, Decision для классификации контента и Semantic Embeddings для поиска связей между фрагментами. WebAI включается вручную: пока пользователь не включит его в настройках, ничего не скачивается, а доступ сайтов к локальному ИИ регулируется отдельными разрешениями. Работает это на 64-битных Windows с Intel или AMD и на Mac с Apple silicon, скорость зависит от железа. Рядом показали HTML-in-Canvas, где живые страницы помещают в 2D и 3D сцены с рабочими кнопками и формами, и шесть экспериментальных расширений, от квиза по прочитанной статье до ASCII-котов. Смысл в том, что браузер перестаёт быть клиентом к чужому API. Локальные модели становятся частью веба как платформы, и это меняет то, кто платит за инференс и где остаются данные. Подробности в пресс-релизе Opera. ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📢 AI❤️4Life — канал об искусственном интеллекте 🤖 SyntxAI — все самые нужные нейросети в одном сервисе 🔒 MaxVpn — Удобный и быстрый VPN 🧠 Google AI Pro — подписка на личный Google-аккаунт на 18 месяцев за 990₽ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 👑 Авторский курс по созданию персональных ИИ-агентов #Opera #WebAI #LocalAI #AI #Browsers

Forwarded From AI❤️4Life |Нейросети|IT OpenAI выпустила GPT-6.1 Terra вдвое дешевле прежней версии 26 октября OpenAI представила GPT-6.1 Terra – быструю и экономную модель для визуального анализа, работы с компьютером и более чистого письма. В анонсе её называют шагом вперёд от GPT-5.6 Terra. Миллион входных токенов в API стоит $1, выходных – $5, кэшированных входных – $0,05. Это вдвое ниже, чем у GPT-5.6 Terra и GPT-6.1 Sol. Контекст – 1 050 000 токенов, на вход до 922 000, на выход до 128 000. Входные модальности: текст и изображение, уровни reasoning от none до max, по умолчанию medium. Лимиты и цены – в карточке модели. По замерам OpenAI, в «Agents’ Last Exam» при среднем усилии модель на 15 процентных пунктов выше GPT-5.6 Terra примерно за треть стоимости. В Terminal-Bench 4.0 при максимальном усилии она решает 50,3% задач против опубликованных 21,5% у предыдущей версии. Задачи выполняет более чем втрое быстрее GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol. На внутреннем наборе промптов-провокаций доля ошибок при низком усилии упала с 53,6% до 16,7%. OpenAI пишет, что модель устойчива к промпт-инъекциям, честнее сообщает об ограничениях и проходит порог Critical по кибербезопасности в Preparedness Framework. Независимый замер Artificial Analysis: при максимальном усилии индекс интеллекта на 6 пунктов выше GPT-5.6 Terra при цене $0,40 против $1,40 за задачу. Доля галлюцинаций в AA-Omniscience упала с 88% до 38%. В Coding Agent Index 2.0 у Terra 48 баллов, у GPT-6.1 Sol 54 – самые сложные задачи по коду остаются за Sol и Astra. Доступна на платных тарифах Plus, Pro, Enterprise и Edu в ChatGPT Work и Codex, разработчикам – в API под именем gpt-6.1-terra. ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📢 AI❤️4Life — канал об искусственном интеллекте 🤖 SyntxAI — все самые нужные нейросети в одном сервисе 🔒 MaxVpn — Удобный и быстрый VPN 🧠 Google AI Pro — подписка на личный Google-аккаунт на 18 месяцев за 990₽ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 👑 Авторский курс по созданию персональных ИИ-агентов #OpenAI #GPT6 #LLM #AI

OWASP Top 10:2025 – шпаргалка для QA-инженера OWASP обновил Top 10 – в 2025 году на первом месте уже Broken Access Control, а Supply Chain впервые поднялся так высоко. Собрали шпаргалку для QA: какие категории проверять, как строить тесты доступа и инъекций на тестовом стенде, какие коды и тела ответов сверять и какие вопросы про безопасность задают на собеседованиях. Практика без разрушительных команд и лишней теории. Полная шпаргалка с примерами и ответами на вопросы – на Telegraph ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📢 QA❤️4Life — канал о тестировании 🤖 SyntxAI — все самые нужные нейросети в одном сервисе 🔒 MaxVpn — Удобный и быстрый VPN 🧠 Google AI Pro — подписка на личный Google-аккаунт на 18 месяцев за 990₽ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 👑 Авторский курс по созданию персональных ИИ-агентов #QA #Тестирование #Шпаргалка #Education

Forwarded From AI❤️4Life |Нейросети|IT Anthropic 22 октября выложила гайд о том, когда субагентов стоит вшивать в основной цикл агента. Я разобрал его по пунктам и собрал 11 слайдов. Главное там не слайды, а пять режимов отказа. Как обычно получается. Каждая возможность продукта принадлежит своей команде. Команда строит своего агента. Сверху появляется оркестратор, потому что агентов стало много. Выглядит как порядок. Дальше – знакомое: – контекст на передачах теряет детали; – субагентов сотни, владельца нет ни у одного; – в системный промпт каждая команда дописала по предложению, и правила конфликтуют; – evals у всех свои и заточены под свой кусок; – задержка складывается из вложенных циклов. Один клиент сравнил мультиагентный харнесс с одним циклом и получил рантайм примерно вдвое быстрее у второго. В Claude Code после прогрессивного раскрытия скиллов и инструментов системный промпт стал короче на 80%. Самое полезное – про миграцию. Вшивать по одному, начиная с самых используемых. Смотреть не только итоговый балл, а какие задачи перевернулись: в тестовом support-агенте вшивание уронило задержку и сломало шаг с датой доставки. Главный агент ответил сам, не спросив shipping-специалиста. Поломка вылезла в одном прогоне из двух – поэтому каждую задачу прогонять больше одного раза. У меня в команде десять человек, и я узнаю в этом не технику, а оргсхему. Когда каждый отвечает за свой кусок и никто – за целое, архитектура честно это копирует. Закон Конвея, только дороже по токенам. Что оставляют субагентам: измеримую деградацию от контекста, параллель в окнах, которые можно выбросить, и конфликт инструментов. Остальное – скилл плюс инструменты в основном цикле. Полный handoff – только если субагенту надо говорить с пользователем напрямую. И два порога, которые стоит записать: больше 30–50 определений инструментов в промпте – выбор начинает деградировать; для старта evals хватает десяти золотых примеров. 11 слайдов – в PDF под постом: от пяти режимов отказа до цикла решения «вшивать или оставить». А у вас какой субагент реально оправдан? Интересны в первую очередь случаи, где вшивание ухудшило результат.

Ника купила билет и заказала кофе на год. В тестах агента 94% ошибок пришлись на интеграции Исследовательница Виктория несколько недель поручала своему агенту Нике бытовые дела: купить авиабилет, забронировать гостиницу, заказать кофе, позвонить в ресторан. У агента были браузер, банковская карта, SIM-карты с ИИ-звонилкой, почта и мессенджеры. Авиабилет агент действительно купил и оплатил, гостиницу забронировал. В других сценариях он подбирал комплектующие и рассчитывал сервер, но до оплаты не доходил. С кофейными заказами обнаружился другой дефект: без заданного срока остановки агент продолжал покупать, и дома скопился запас примерно на год. А после серии из более чем ста тестовых звонков ресторанам номер Ники начали блокировать. В своей серии прогонов автор отнесла 94% зафиксированных ошибок к инструментам, MCP-серверам и внешним интеграциям. Это не означает, что модель безошибочна: просто результат зависит от всей цепочки, включая браузер, телефонный сервис и сайт на другом конце. Хороший ответ в чате ещё не доказывает, что бронь подтверждена или оплата прошла один раз. Для проверки таких агентов важны конечное состояние и границы полномочий: подтверждение транзакции, лимит бюджета, условие остановки для повторяющихся задач и защита от повторного списания. Автор отдельно предупреждает, что описывает ранние эксперименты, а часть облачных покупок и оплат теперь ограничена. В репозитории NIKA Desktop можно посмотреть локальную часть приложения. Она позволяет изучить запуск локальных моделей и работу с документами, но не воспроизводит облачные покупки и звонки. Полный разбор эксперимента на Хабре – с задачами, ошибками и тем, что можно повторить самостоятельно. ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📢 QA❤️4Life — канал о тестировании 🤖 SyntxAI — все самые нужные нейросети в одном сервисе 🔒 MaxVpn — Удобный и быстрый VPN 🧠 Google AI Pro — подписка на личный Google-аккаунт на 18 месяцев за 990₽ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 👑 Авторский курс по созданию персональных ИИ-агентов #QA #Testing #AI #Agents

Четыре правила, после которых агентам можно доверить рабочий контур Руководитель ИТ-команды с более чем двадцатилетним опытом разобрал на Хабре, как его команда пустила ИИ-агентов в разработку бизнес-модулей на ELMA 365: договоры, контрагенты, корреспонденция, доверенности, облигации. Старт вышел шумным: два агента работали в одной папке проекта, и коммит любого мог подхватить мусор, оставленный соседом. Это первая статья серии из семи материалов. С октября каждая задача живёт в собственной ветке и собственной рабочей копии проекта через git worktree; копии лежат в одной служебной папке внутри проекта, а в основной копии разрешено только смотреть. С 15 октября рабочая система переведена в режим только для чтения: агенты там ничего не сохраняют, не публикуют и не удаляют. Технически это фильтр запросов в сессии браузера – пропускает чтение, вход и поиск, остальное обрывает до отправки страницы, а сохранённая сессия удаляется после работы. Третье правило звучит коротко: «опубликовано» – ещё не «работает». Всё скомпилировалось, тесты на заглушках прошли, публикация прошла успешно, а потом любой новый договор падал на первом шаге согласования. Причина оказалась в поведении платформы: список версий файла возвращает только вытесненные версии, у файла, загруженного один раз, список пуст, и код на это не рассчитывал. Дефект поймали на сервере разработки и исправили на следующий день, а в работе появился статус «опубликовано, проверка не завершена». Снять такой статус можно, только перечитав с сервера всё изменившееся в опубликованной версии, сравнив с тем, что принимали до публикации, пройдя затронутый процесс заново на свежих тестовых данных и реальными кнопками форм и убедившись, что всё временное убрано. Четвёртое правило: проверяет не тот, кто сделал. Работу принимает отдельный агент, который её не делал: получает точную версию результата и пишет свои проверки, а если код после проверки изменился, проверка недействительна. Агент дважды остановился там, где нужен человек: на шаге мастера обновления конфигурации, после которого начинается настоящее применение, и на поле с токеном доступа, где секрет кладут в хранилище другой системы. Обе защиты он не стал обходить и написал в отчёте, что кнопку должен нажать человек. Ещё показательнее эпизод с переносом между серверами, где автор задания указал, что основной сервер разработки новее, а агент первым шагом сравнил версии и выяснил обратное: основной отставал от тестового больше чем на год релизов, и на тестовом лежали месяцы ручных доработок, после чего выдал отчёт с заголовком «противоречит исходному заданию», предложил два варианта и попросил решить, какой сервер считать источником правды. Забрать отсюда можно почти всё, правила переносятся на любой проект. Формат отчёта: первый блок «Что нужно от вас» – только реальные решения, по строке на каждое, второй «Что сделано» – две–четыре короткие строки, без таблиц и внутренних названий. Общее для проектов вынесено в отдельный документ, внутри его называют конституцией: сбой сети – подожди и повтори, упавшие тесты – исправь сам, нет внешнего доказательства – держи пункт открытым, нужно решение владельца – назови сработавшее правило и работай дальше, инцидент – эскалация сразу. И главное, что стоит перенести дословно: «собрано», «импортировано», «опубликовано» и «проверено» – четыре разных слова, которые агент обязан различать в отчёте, а код завершения импорта и ответ «сервер отвечает» доказательством не считаются. ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📢 QA❤️4Life — канал о тестировании 🤖 SyntxAI — все самые нужные нейросети в одном сервисе 🔒 MaxVpn — Удобный и быстрый VPN 🧠 Google AI Pro — подписка на личный Google-аккаунт на 18 месяцев за 990₽ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 👑 Авторский курс по созданию персональных ИИ-агентов #qa #process #ai #тестирование Хабр ИИ-агент — сотрудник без права на последний клик. Как мы организовали разработку на ELMA 365 с ИИ-агентами Мы делаем бизнес-модули на ELMA 365: договоры, контрагенты, корреспонденция, доверенности, облигации. Всё больше этой работы делают ИИ-агенты. Они правят формы и скрипты, гоняют проверки, пишут...