QAStudy.online

Привіт! Поки хтось сперечається, чи замінить ШІ тестувальників — я написав гайд, як змусити його працювати НА тестувальника 😏 Зробив PDF-гайд: Claude Code в headless-режимі — автоматична генерація тест-кейсів з Jira-сторі. Всередині: ▪️ cat jira-story.md | claude -p "generate test cases" — і що насправді відбувається під капотом ▪️ Пайплайн з трьох агентів: Business Analyst → Test Designer → Reviewer ▪️ Як загнати агента в рамки: allowedTools, permission-режими, ліміт turns — least privilege як фіча ▪️ Skills — щоб кейси завжди були у вашому форматі, а не "як вийшло" ▪️ Інтеграція з Jira (і головна пастка — ADF, про яку ніхто не попереджає) ▪️ CI/CD з human gate: автоматизуємо драфт, а не рішення 2–4 години ручного написання кейсів на сторі → лічені хвилини. Людина все ще апрувить. Але чистого аркуша більше немає. 📎 Гайд у прикріпленому файлі. Скоро — відео, де налаштую все це наживо, від однієї команди до повного CI/CD-пайплайна. Зберігайте, буде що показати ліду на 1:1 🙂

Привіт Хотів усіх запросити в наш чат. Тут ви можете задавати питання та пропонувати ідеї для відео. Або ділитися власним досвідом та думками новинами тощо. https://t.me/+vO6jn6HiPVhkODRi

🚀 Прем’єра для спільноти QA Study Online Ви перші, хто побачить це відео. Завтра я опублікую його в LinkedIn, але саме учасники цього Telegram-каналу традиційно отримують доступ до нового контенту раніше за всіх. 🎥 Перша серія нової серії про Agentic QA та AI Engineering Теоретичне пояснення щодо налаштування AI Code Assistants та вступ до AI Workflows У цьому відео ми закладаємо фундамент, без якого буде важко зрозуміти практику. Поговоримо про: ✅ AI Workflows ✅ AI Agents ✅ Skills ✅ Hooks ✅ Rules ✅ Commands ✅ Claude.md та AGENTS.md ✅ Context Engineering ✅ AI SDLC ✅ Чому майбутнє автоматизації — це не один “розумний” агент, а правильно побудований workflow з багатьох спеціалізованих агентів. 🎬 Буду дуже вдячний за ваш фідбек. Напишіть після перегляду: Що було найбільш корисним? Які теми хочете побачити в практичній частині? Які AI Code Assistants використовуєте сьогодні у своїй роботі? Саме ваші коментарі допоможуть зробити наступні відео ще практичнішими. Приємного перегляду! 🚀 https://www.youtube.com/watch?v=Yw5kTxLekmQ

🔥 AI Agents вже змінюють SDLC. Claude Code, Cursor та GitHub Copilot поступово приходять до однакової архітектури AI workflow: agents/ commands/ hooks/ skills/ rules/ Я підготував гайд, де показую: ✅ як працює цей концепт ✅ як будувати AI-driven QA workflow ✅ як генерувати тест-кейси через AI агентів ✅ як організувати orchestration між sub-agents ✅ як виглядають hooks / skills / rules у демо проекті У гайді є: — приклади структури .claude/ — AGENTS.md / CLAUDE.md — AI workflow для QA automation — AI test case generation pipeline — приклади commands / hooks / agents ⚠️ Важливо: Це educational example та architectural reference, а не production-ready implementation. Моя ціль — показати напрямок розвитку AI-assisted SDLC та сучасних AI workflows для QA/DevOps команд. 🎥 Також планую записати окреме відео з live demo: Claude Code AI agents orchestration automated test generation hooks/rules/skills CI/CD integration 📘 Гайд: 💬 Telegram: @qastudy #AI #QA #DevOps #ClaudeCode #Cursor #GitHubCopilot #AITesting #TestAutomation #AIAgents #QAStudy

# 🏇 JMeter — Батько Performance Testing Друзі, вийшов новий урок на каналі! ⚔️ Знайомимось з Apache JMeter — батьком-отаманом усіх інструментів навантажувального тестування. Безкоштовний, перевірений роками та з потужною спільнотою. 📺 У відео розбираємо: ▪️ Встановлення та структуру JMeter ▪️ Запуск через GUI та CLI ▪️ Thread Group, CSV Data Set, HTTP Header Manager, Timer ▪️ HTTP-запити до Swagger API + параметризація ▪️ Assertions та аналіз результатів ▪️ Запуск зі 100 віртуальними користувачами 🎯 Далі в курсі: Distributed Testing, Docker + InfluxDB + Grafana, JMeter у Kubernetes та інтеграція з AI для аналізу звітів. ▶️ Дивитись відео: https://youtu.be/IvhrRAexbWc 📁 GitHub з прикладами: https://github.com/YegorMaksymchuk/jmeter-in-k8s-ai-report-analises/tree/main/01_jmeter_local 🌐 [QAStudy.online](http://QAStudy.online) #JMeter #PerformanceTesting #QA

Що якщо один AI-агент може замінити 20 мануальних QA? 🤯 Я не кажу "замінить". Я кажу — вже замінює. У новому відео розбираю, як Claude Code запускається в автономному режимі та виконує UI-тести сам: відкриває браузер, шукає елементи, робить скріншоти, пише JSON-звіт. Ви не клікаєте. Ви не підтверджуєте. Ви читаєте результат. 🛠 Playwright MCP + Claude Code 📸 Скріншоти на кожному кроці 📊 Автоматичний вибір моделі (Haiku → Sonnet → Opus) ⚠️ І так, поговоримо про ризики — коли агенти "прикрашають" Пишіть у коментарях — впроваджували вже AI-агентів у свій QA-процес? 👀 https://youtu.be/zgp7l3yZaOA

🔥 Перше відео серії про Performance Testing вже на каналі Якщо ти QA і досі не розумієш різницю між Load, Stress, Spike і SOAK тестами — це відео закриє це питання за один раз. Що всередині: → 7 типів навантажувального тестування — коли і навіщо кожен → Open vs Closed model — як правильно моделювати трафік → Saturation point — як знайти реальну межу своєї системи → Реальні графіки load profile з прикладами Чому це важливо: Перформанс — це не "додаткова навичка". Це те, що відрізняє QA, який тестує кнопки, від інженера, який розуміє систему. Якщо твій сервіс падає під навантаженням — це не баг розробника, це пропущений тест. 🎬 Дивитись: https://www.youtube.com/watch?v=hogqogTSrRQ Далі в серії — практика з реальними інструментами. Підписуйся, щоб не пропустити. #PerformanceTesting #LoadTesting #StressTesting #QA #SDET

У березні я склав AZ-900 з результатом 905 балів — свою першу хмарну сертифікацію. Головний інсайт: AZ-900 — це не тест на пам'ять, а на інженерне мислення. Заучив відповіді — застрягнеш. Зрозумів логіку — здаш на 900+. Чому це важливо саме для QA / Automation / Performance: → Розумієш інфраструктуру, яку тестуєш — не "чорна коробка", а реальна архітектура → Performance testing без розуміння cloud (scaling, networking, regions) — це стрільба наосліп → Azure CLI = автоматизація середовищ, яку ти вже можеш вбудувати в CI/CD → Це крок до SDET / QA Architect / Cloud QA ролей Моя стратегія: Microsoft Learn + practice tests до 98–100% + hands-on лаби на безкоштовному Azure акаунті. 📌 Сторінка іспиту: https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/azure-fundamentals/ ⚙️ Мій розширений CLI lab: https://gist.github.com/YegorMaksymchuk/a97a77c3c92efbc967ad8d262ef0b090 🎬 Повний розбір підготовки: https://youtu.be/EP9OXy5QEtk Якщо ти QA і думаєш про cloud — пиши, допоможу з планом. #azure #az900 #devops #qa #sdet #performancetesting #cloud

🎓 Склав GitHub Copilot GH-300 — розповідаю як підготуватися! Записав відео з повним розбором мого досвіду підготовки та складання сертифікації GitHub Copilot. Головний інсайт — GH-300 це НЕ тільки про автокомпліт коду у VS Code. GitHub Copilot — це ціла екосистема: агенти, Spaces, CLI в терміналі, інтеграція в GitHub Actions, REST API для автоматизації, і навіть Copilot як background agent у ваших пайплайнах. У відео розповідаю: 🔹 З чого починати — Copilot Fundamentals частина 1 і 2 (це маст хев) 🔹 Як відточувати практику — practice assessment на Microsoft Learn + 38 питань на ghcertified.com 🔹 Чому обов'язково треба читати офіційну документацію — плани (Free, Pro, Business, Enterprise), REST API, агенти 🔹 Що таке Copilot Spaces, Smart Actions, Agent Mode — і чому це питають на іспиті 🔹 Як QA може використати ці знання: автоматизація тесткейсів, тестові дані, репортинг, код-рев'ю ⚠️ Сам екзамен набагато складніший за practice assessment — тому готуйтеся серйозно. 🎥 Дивитись: https://youtu.be/x_4EL-n6qMQ Якщо є питання — пишіть у коментарях 💬

Привіт 👋 Поки готую відео по AI-автоматизації, зробив невеликий практичний технічний воркшоп з API автоматизації на прикладі Postman. 👉 Результат → https://github.com/YegorMaksymchuk/fakerestapi-apitest-example ❓ Що реалізовано 🔹 Колекція API для фейкової REST сервісу https://fakerestapi.azurewebsites.net 🔹 Повне покриття CRUD для Users: • GET /Users • POST /Users • GET /Users/{id} • PUT /Users/{id} • DELETE /Users/{id} 🔹 Mocked token для авторизації 🔹 Environment variables (DEV / STG / PROD) 🔹 Динамічні дані між запитами 🔹 Позитивні й негативні сценарії 🔹 Assertions, включно з: • статус-кодами • перевірками тіла відповіді • базовою логікою валідації 🛠 Автоматизація 🔹 Newman + JS скрипт для автоматичного запуску 🔹 CLI та HTML reporting 🔹 GitHub Actions для CI 🔹 Docker для зручного запуску в команді Ось частина з package.json, що дозволяє запускати тести різними способами: "scripts": { "test:postman": "node --no-deprecation scripts/run-newman.js", "test:postman:ci": "node --no-deprecation scripts/run-newman.js --ci", "test:postman:smoke:ci": "node --no-deprecation scripts/run-newman.js --ci --folder \"Users – E2E Flow\"", "test:postman:atomic": "node --no-deprecation scripts/run-newman.js --folder \"Users – Atomic\"", "test:postman:boundary": "node --no-deprecation scripts/run-newman.js --folder \"Users – Boundary\"", "test:postman:content-type": "node --no-deprecation scripts/run-newman.js --folder \"Users – Content-Type\"", "test:postman:e2e": "node --no-deprecation scripts/run-newman.js --folder \"Users – E2E Flow\"", "test:docker": "bash scripts/docker-test.sh" } А ще невелике демо в терміналі: https://asciinema.org/a/Odv6LIdnmVgSJvtm 📌 Чому це важливо Мій останній досвід побудови автоматизації лише на інструментах був ще в 2017-му (SoapUI + Java + XML). Сьогодні все інакше: ✔ JS/TS — універсальна мова ✔ Інструменти мають бути частиною DevOps pipeline ✔ Тести — не просто «таски», а частина delivery процесу Інструмент — це лише ~20%. Справжня цінність — у структурі, мисленні і підтримуваності. 👇 Питання до вас Чи було б вам цікаво на вебінарі/живому стрімі розібрати: 📍 Postman vs JMeter vs SoapUI 📍 Коли Postman достатньо, а коли потрібен code-based підхід 📍 Як інтегрувати API тести в CI/CD 📍 Як побудувати reusable тестову архітектуру Якщо так — напишіть у коментарях👇 Я підготую живий розбір з практикою.

🤖 AI-агенти в тестуванні — це вже не експерименти, а інженерна практика Ділюсь двома матеріалами, які добре лягають в одну картину: 🔹 Загально про агентів і контекст — чому AI працює стабільно лише тоді, коли ми інженеримо контекст, правила і межі задач, а не просто «просимо написати код». 👉 https://martinfowler.com/articles/exploring-gen-ai/context-engineering-coding-agents.html 🔹 Практика для QA — як за допомогою agent skills і Claude Code генерувати Playwright E2E-тести, які розуміють систему, а не просто копіюють селектори. 👉 https://tlolkema.substack.com/p/using-agent-skills-to-write-playwright 💡 Обидві статті про одне й те саме: AI стає корисним тоді, коли ми ставимося до нього як до частини платформи, а не чарівної кнопки. Для QA це означає: • менше рутини • більше фокусу на якості й архітектурі тестів • можливість автоматизувати сам процес створення автотестів 👀 Якщо цікаво подивитися відео, як я автоматизую створення E2E-тестів за допомогою ШІ — ставте реакцію або напишіть у коментарях. Зроблю короткий демо-розбір

Привіт!! Тестування ШІ агентів най гарячіша тема в тестуванні зараз. Компанія Гугл активно просуває свої ШІ моделі й інструменти для створення агентних систем. Окрім розробки Гугл вкладається в інструменти тестування та покращення таких систем, вони пропонують все той самий підхід в тестування як Юніт Інтегрейшен й Системний рівень, але з уточненням щодо того що зараз ми тестуємо не звичайний софт - а софт який може керуватися не лише бінарною логікою програми (наші класичні світч-кейси та іф-єлзи). У відео ви знайдете пояснення й приклади використання Evaluation (оцінки й вимірювання емпіричним шляхом) того що робить агент й як. якщо стисло: Агентна піраміда тестування за Гуглом: Юніт тести - наші класичні тести + тести з використанням певних спецефічних бібліотек Інтеграційні тести - тут нас буде цікавити дві речі автоматичний аналіз не бінарних відповідей (тобто оцінка тексту на коректність deep-eval, LLM-as-a-Judge та перевірка того чи вірний "знов такий най оптимальніший" тул був обраним агентом. Системні тести - тут простіше це наші класичні енд-ту-енд сценарії які виконують люди (HITL) , або агентні системи для тестування (тут можно покласти все й класичні авто тетсти але з використанням ШІ для аналізу результатів й рінзні агенти з МСП для виконання дій в системі) Видео: https://youtu.be/vuBvf7ZRKTA Матеріалы: https://google.github.io/adk-docs/evaluate/ Детальніше, що таке тули в агентах: https://huggingface.co/learn/agents-course/en/unit1/tools HITL: https://cloud.google.com/discover/human-in-the-loop

Google опублікувала Universal Commerce Protocol. Він стандартизує замовлення та онлайн-оплату через агентів штучного інтелекту Компанія Google оприлюднила перший проект Universal Commerce Protocol (UCP) — нового стандарту з відкритим кодом, який створено для роботи наступного покоління агентської комерції. UCP забезпечує безперебійну взаємодію між споживчими платформами, підприємствами та платіжними сервісами. Він створений для роботи з існуючою роздрібною інфраструктурою та сумісний з протоколом агентських платежів AP2. Протокол надає гнучкі способи інтеграції через API, Agent2Agent (A2A) та Model Context Protocol (MCP). На практиці це означає, що роздрібні торговці отримають можливість експериментувати з агентською комерцією, пропонуючи свої товари та послуги напряму через ChatGPT, Gemini та Perplexity. UCP допоможе демонструвати унікальні пропозиції через такі споживчі інтерфейси, як режим штучного інтелекту в Пошуку Google. Читати далі на Highload 👉 Telegram Chat | Facebook | LinkedIn | Website

Це насправді послідовні кроки й зона де будуть активно застосовувати платижі на базі різних блокчейнів у стейбл коіна. Тому для нас це сигнали щодо вектуру розвитку в технологічній карьері. Такі речі як побудова агентів, промпт інжінірігн та смарт контракті (ну насправді яб сюди додав весь так званій Веб 3.0) будуть потрібні для знаходження роботи й зростанню й конкуренції на ринку праці.

https://www.ruby-lang.org/en/news/2025/12/25/ruby-4-0-0-released/ А в нас є рубісти? Колись топова мова розробки веб додатків завдяки Ruby on Rails який насправді став, свого роду хрещеним батьком Spring Boot (ну спочатку Грувового Grails )

Добрий вечір! Хочу поділитися відео, Сергія Немчінського щодо стану ринку й перспектив. Дуже корисно почути людину яка працює в галузі понад 25 років. В свою чергу я почав працювати в ІТ в 2011 році й памʼятаю часи коли ІТ не було мейнстрімом, тому для мене завжди було дивне явище «23 річних сеньйорів» Повністю погоджуюся, що для індустрії буде краще коли через зниження потреб й зменшення компенсацій за роботу, в нас як у людей в галузі та фахівців стане питання про конкуренцію й про доцільність витрати часу на те що ми робимо. Хтось стане світчером з іт в продажі або в інші більш дохідні галузі. Але я впевненний що більшість так само як й я встигли закохатися в рішення цікавих задач, можливість прикласти зусилля до продуктів та технологій які покращують наше життя. Гарного недільного вечора, й пам’ятайте що все що не відбувається відбувається на краще (хоча частіше за все , це можно зрозуміти далеко не одразу ) https://youtu.be/_VQ_X55EjU0?si=yvP_-uVXL7T3siN7

Привіт!! Разом з розумниками з Епам записали аудірядок :) про ШІ та тестування. https://youtu.be/heAQ8fNXDjY?si=1CG9x6HcmOOSSAJ5

Сьогодні розказував про Агентів які виконують тести. Наступного тижня зроблю більш детально на своєму каналі й викладу на GitHub. https://youtu.be/uNSTyGbJNIo

Записав відео по типам Перформенс тестування вмикайте 1.5-2х швидкість та готуйтеся до нових співбесід !! Гарної пʼятниці! https://youtu.be/TWKeIHKrjVA?si=Ysihv-AMXSgpHUFM

Хто не любив питання про тест дизайн ? Тепер все валіть на Ші в тестреіл 🤣🤣🤣 https://youtu.be/ReIr2D6BIhk?si=pC3ULvkJKX_yBQHc