Нередко мы слышим от коллег вопросы о том, как искусственный интеллект влияет на тестирование ПО и какие новые подходы в тестировании появились для оптимизации расходов и ускорения процессов. В этой статье сосредоточимся на самых основных и эффективных практиках, а также разберём ключевые риски.
Если вы руководите EdTech‑продуктом, статья даст вам понимание, что и как обязательно нужно тестировать, на каких этапах и какие вопросы задавать своему QA (внутреннему или внешнему). 90% материала посвящено российскому рынку и реалиям, 10% – интересным кейсам от Coursera, Duolingo и других международных компаний.
Продукт прошёл функциональное тестирование, но не прошёл главный тест – встречу с реальным человеком. Классический QA не лечит кривой UX. Он вообще не про это. Можно покрыть продукт автотестами на 100%, прогнать регрессию, получить зелёненький отчёт и всё равно слить релиз – потому что пользователь не понял, куда жать.
Выкатываете релиз – всё работает, тесты пройдены, команда довольна. А через месяц приходит штраф на полмиллиона рублей. Причина? Пропущенный токен в рекламе или чекбокс согласия, прожатый по умолчанию. Разбираемся, как комплаенс‑тестирование помогает избежать таких ситуаций и защитить бизнес от претензий регуляторов.
Сегодня вторник, а значит, мы с бизнес-аналитиком Юлией Чугуновой разбираем архитектуру данных – от бизнес-сущностей до связей в БД (базе данных). Учимся переводить требования в структуру таблиц, разбираем, как избежать «костылей» в базе и почему ошибки в данных дороже багов. И главное – учимся строить реляционные модели, которые не развалятся при масштабировании.
Мы собрали короткий, понятный и практичный гайд о том, с чего начинается тестирование и тест-анализ, какие ошибки совершают даже опытные команды и как QA помогает сэкономить десятки часов и сотни тысяч. Всё – на примерах, с реальными кейсами и без демагогии. Забирайте по кнопке ниже.
В 2025 искушенные пользователи безжалостно уходят после первой же ошибки, поэтому в заказной разработке доверие клиента – самая хрупкая и ценная валюта. E2E-тестирование помогает ее не просто сохранить, но и приумножить. Оно ловит те коварные проблемы, что рождаются на стыках миров – вашего кода и легаси-системы клиента, нового фича-бренча и старой базы данных, идеального стейджинга и непредсказуемого продакшена.
Каждый день я работаю с самыми разными документами: BRD, пользовательскими сценариями, SRS, UML-диаграммами. В этой серии статей я не собираюсь выдавать сухой чек-лист или заумные определения. Я хочу предложить живой, понятный путеводитель – карту, по которой сможет пройти каждый: будь то начинающий аналитик, тестировщик, проджект-менеджер или просто человек, столкнувшийся с навязчивым ощущением «что-то идет не так».
API – сердце большинства современных приложений. Если оно работает некорректно, приложение может сломаться в самый неподходящий момент. Современные системы напоминают паутину: API связывают микросервисы, облака хранят тонны данных, а пользователи ждут, что всё будет работать даже во время апокалипсиса. Но как проверить то, что нельзя увидеть или пощупать? И как грамотно протестировать API, чтобы избежать неприятных сюрпризов?
Для того чтобы провести качественное тестирование ПО, тестировщики создают тест-кейсы. Каждый тест-кейс — это подробное описание действий и ожидаемого результата, который служит как руководящий документ для проведения тестирования определенного функционала продукта.
Если провести сравнение между тест-кейсом и тестовым сценарием, то последний является более объемным и охватывает большую функциональность при проведении тестирования. Но в этой статье мы разберем именно тест-кейс.
