Недавно я прочитала интересное интервью и хочу поделиться ключевыми моментами. Собеседницей автора была Анджела Кристиан-Пай — старший менеджер по качеству в Roq. У нее за плечами более 25 лет опыта в области качества, она специализируется на регулируемых финансовых средах и работала в секторе финансовых услуг Великобритании, в том числе с такими, как The Co-operative Bank, Atlanta и Swinton.
Разговор был о современных методах тестирования, поэтому меня и увлекло интервью. В мире, где технологии меняются быстрее, чем мемы в Интернете, поддержка качественных приложений — это уже не опция, а необходимость. Бесконечные релизы, CI/CD и Agile подгоняют всех нас, поэтому и методы тестирования должны поспевать за этим марафоном.
В этом материале собраны 5 ключевых подходов, которые назвала Анджела Кристиан-Пай. Они реально могут облегчить жизнь разработчикам и командам по обеспечению качества. Думаю, будет полезно и тем, кто хочет прокачать свои знания, и тем, кто просто любит быть в курсе событий.
Shift-left: зачем тестировать раньше
Когда-то тестирование было финальным боссом разработки — что-то, что оставляли на конец пути. Но сейчас, в эпоху Agile и DevOps, всё поменялось. Концепция shift-left — это перенос тестирования на самые ранние этапы разработки. Смысл простой: чем раньше найдём баг, тем дешевле и быстрее его исправить.
Чем полезно Shift-left тестирование?
- Раннее обнаружение дефектов — тесты запускаются ещё до написания всех фич, так что баги ловим сразу. И чинить их проще и дешевле.
- Совместная работа — тестировщики, разработчики и бизнес-аналитики работают сообща с самого начала. Все видят цель и лучше понимают, что именно нужно протестировать.
- Быстрая обратная связь — ошибки замечаются сразу после внесения изменений в код. Разработчик ещё помнит, что он там натворил, и может быстро всё поправить.
Внедрив тестирование со сдвигом влево, команды могут повысить качество своего ПО, сократить расходы, связанные с исправлением дефектов на поздних этапах, сделать процесс разработки более гибким, слаженным и менее затратным. Чем раньше тестируете, тем меньше «пожаров» на финальном этапе. Я уже писала об этом, рассказывая о трендах 2024 года.
Непрерывное тестирование: чтобы всё шло как по маслу
Непрерывное тестирование (continuous testing) — это как пожарная сигнализация, которая всегда включена. В контексте CI/CD-процессов, тесты запускаются автоматически на каждом этапе пайплайна. Суть в том, чтобы каждое изменение в коде моментально проверялось, а приложение было готово к релизу хоть каждый день.
Зачем это нужно?
- Качество кода — если на каждом этапе прогонять автотесты, код будет чище, а продукт — стабильнее.
- Минимизация рисков — меньше вероятность, что баг всплывёт в последний момент перед релизом.
- Скорость выпуска — можно катить релизы чаще и быстрее, потому что уже уверен, что приложение прошло все тесты.
Когда у вас в пайплайне настроено непрерывное тестирование, каждая правка в коде проверяется автоматически. Это как если бы QA был в ночной смене, но без переработок {прямо мечта, да?}.
Тестирование с ИИ: пусть умная машина работает за вас
Автоматизация — это здорово, но что, если тесты будут не только запускаться сами, но и сами думать? Вот здесь и появляется тестирование на базе ИИ. Roq, как и другие современные компании, использует искусственный интеллект и машинное обучение для оптимизации и автоматизации различных процессов тестирования. Системы машинного обучения помогают автоматизировать рутину: генерировать тестовые сценарии, создавать тестовые данные и даже предсказывать {очень интересно это работает, хоть процесс обучения ИИ непростой}, где могут быть баги.
Какая от этого польза?
- Ускорение процессов — часть задач, которые раньше делал QA вручную, теперь выполняет ИИ.
- Прогнозирование дефектов — ИИ анализирует историю тестов и может предсказать, где могут быть баги.
- Оптимизация тестового покрытия — система сама определяет, какие тесты важнее запустить, а какие можно пропустить.
ИИ в тестировании — это уже не фантастика, а реальность. Чем сложнее система, тем больше выгоды от применения ИИ.
Исследовательское тестирование: когда скриптов мало
Иногда автоматизированные тесты не ловят проблем, которые видны только человеку. Вот тут и вступает в игру исследовательское тестирование (exploratory testing) — это гибкий подход, когда тестировщик сам решает, что и как проверять, а сценарий строится «на лету». Вместо того чтобы следовать предопределенным сценариям тестирования, тестировщики активно исследуют приложение, исследуя его функциональность и поведение для выявления дефектов, проблем и потенциальных улучшений. Этот подход часто хорошо работает вместе с автоматизированным тестированием и дополняет его, выявляя проблемы, которые могут быть обнаружены только с помощью нашей интуиции.
Почему это важно?
- Интуитивный подход — автоматике сложно повторить логику человеческого разума. Человек замечает нюансы, которые упускают скрипты.
- Гибкость и адаптивность — если вдруг найдётся подозрительное место, тестировщик может тут же углубиться в исследование.
- Пользовательский опыт — тестировщики проверяют приложение глазами реальных пользователей и находят те вещи, которые могут помешать юзеру.
Исследовательское тестирование — это как спонтанный квест, где нет строгих правил, зато есть большая вероятность поймать «невидимые» баги.
BDD: автоматизируем не только тесты, но и коммуникацию
BDD (Behavior-Driven Development) — это подход к разработке, когда требования описываются простым человеческим языком. Звучит странно, но идея гениальна: разработчики, тестировщики и бизнес обсуждают фичи на одном языке. Часто используется последовательность Given/When/Then (GWT) – Дано/Когда/Тогда {Gherkin то есть. Очень классный и удобный язык, используется для описания тестовых сценариев в поведенческом тестировании и разработке}, она легко читается и людьми, и машинами.
Что даёт BDD?
- Прозрачность требований — все члены команды понимают, чего ждут от фичи.
- Лучшее покрытие тестами — разрабатываются сценарии, которые учитывают реальные кейсы пользователей.
- Бизнес-ценность — разрабатываются только те фичи, которые реально важны для бизнеса.
BDD помогает устранить путаницу на этапе требований и создать общий язык для всех участников проекта — от заказчика до разработчика.
Заключение
Согласитесь, все эти подходы — не просто модные термины из мира QA. Это реальные инструменты, которые рано или поздно войдут в арсенал каждого тестировщика. Shift-left учит нас решать проблемы до того, как они станут бедствием. Непрерывное тестирование позволяет быть уверенным в коде на каждом этапе пайплайна. ИИ помогает сократить время на рутину, исследовательское тестирование находит те самые «невидимые» баги, а BDD объединяет всех участников разработки на общем языке.
Эти методы не только упрощают жизнь тестировщиков и разработчиков, но и позволяют компаниям быстрее и качественнее поставлять продукты. Внедряя их, команды сокращают количество багов, экономят деньги и нервы, а главное — повышают пользовательский опыт. Уверена, что через пару лет они будут частью стандартного набора инструментов каждого QA-специалиста.
