🧑‍⚖️🧑‍⚖️🧑‍⚖️🧑‍⚖️🔥 Беларусь может стать фабрикой вайб-кодинга? Мнение гендиректора «БелХард» о том, что происходит в IT

Белорусская IT-индустрия входит в этап структурной перестройки, где основным драйвером становится искусственный интеллект. По мнению основателя и генерального директора компании «БелХард» Игоря Мамоненко, автора концепции «IТ-страна», именно ИИ сегодня формирует новый контур развития сектора и открывает для Беларуси новые возможности для технологической трансформации.

Из статьи вы узнаете:
1.Почему искусственный интеллект становится главным драйвером трансформации белорусской IT-индустрии?
2.Как вайб-кодинг и ИИ-агенты меняют подход к разработке программного обеспечения?
3.Какие преимущества Беларуси могут сделать страну площадкой для внедрения и тестирования ИИ-решений?

🔗 Читать полную версию здесь

#it #vibecoding

🔥 Курс по автоматизации на Python от канала QA❤️4Life

👋 ВСЕМ привет! ЗАВТРА ПЛАНИРУЕМ ПРОВЕСТИ ТРАНСЛЯЦИЮ.

УРОК №13 состоится в эту 📆 среду 27 мая в 12.00 по МСК.

До встречи в эфире.


💣 Тема: UI автотесты на Playwright часть 1...

▶️ Трансляция стартует в указанное время по этой ссылке

🔴 Запись как всегда будет в нашем канале

И не забываем своими реакциями поддерживать нас за создание крутого курса!

#python #автоматизация #курс #урок13

Запись урока №13 (YouTube)
Запись урока №13 (Google)

Шпаргалка к уроку №13

Доступ к нашему репозиторию с проектом

git clone https://github.com/kirillbelovtest/QA4Life.git

⚡️Домашнее задание:

1) Просмотреть видео
2) Тренажёр (Курс Python) от "Цикл For и функция range до " Отладка"
3) КУРС на степике Selenium на Python" от Алексея Коледачкина Разделы 6-8
4) КУРС на степике Автоматизация тестирования с помощью Playwright Python Разделы 1-2

#python #автоматизация #курс #урок13

👋Привет, друзья! Недавно у меня назрела необходимость в недорогом и качественном VPN, который бы обеспечивал высокую скорость и работал без перебоев. Не скажу, что я сильно заморочился с поиском, но, найдя данный сервис, оплатил сутки за 19RUB 💰 и получил то, о чём мечтал уже давно. И месячный тариф вполне адекватный — 299RUB 💰 с безлимитным трафиком и доступом к 2 устройствам + 🎁 дают рефералку за приглашённых друзей. Через сутки пробного пользования оформил подписку. До этого пользовался разными бесплатными VPN, которых хватает для простых задач, но запускать CLI-агентов для бесперебойной работы, которые, к сожалению, пока из-за ограничений не работают в Беларуси и России, они не позволяют.

МОЙ ВЫБОР ПАЛ НА
Matrixxx VPN — это сервис для безопасного и быстрого доступа в интернет. Использует современные протоколы шифрования, обеспечивая высокую скорость и стабильность подключения. Сервис обеспечивает доступ к популярным сервисам: YouTube, Telegram, Discord, Instagram, ChatGPT, Claude, Gemini и другим AI-сервисам.

Это не тупо реклама сервиса — это ссылка на тот продукт, которым я лично пользуюсь сейчас. В комментарий положил короткий скринкаст.

🔗Ссылка на бота данного сервиса

🤖 Почему вас ценят, но не повышают?

➡️ Вы тащите сложные задачи, вас хвалят и на вас держится процесс → но рост не происходит, потому что вы звучите как исполнитель, а не как источник бизнес-результата → ИИ помогает переупаковать опыт в язык ценности, которую считывают за 30 секунд

Вот в чём разрыв: вы описываете действия, рынок ищет эффект. Не «что делал», а «что изменилось в деньгах, скорости и рисках».

🔹 Превращает задачи в результат: из «вёл проекты» в «сократил хаос в приоритетах и ускорил релизы на 30%»
🔸 Достаёт скрытые навыки: показывает, что вы не «координируете», а «снимаете конфликт интересов между функциями»
🔹 Упаковывает под роль: подстраивает формулировки под уровень Senior/Lead, а не Middle
🔸 Готовит к диалогу о росте: формирует аргументы через влияние на бизнес, а не через «я много работаю»

Финальный сценарий: вы даёте ИИ свои реальные кейсы, он возвращает формулировки, где видны деньги, скорость и влияние – и именно это считывают при повышении

Ты — карьерный стратег, executive-coach и эксперт по позиционированию senior-специалистов. 
Помоги мне переупаковать мой опыт так, чтобы я выглядел не исполнителем, а человеком, который создаёт ценность для бизнеса.

Мои данные:
- Должность / сфера: [вставить]
- Опыт: [вставить]
- Что я обычно делаю: [вставить]
- За что меня хвалят: [вставить]
- Что даётся мне естественно: [вставить]
- Какие сложные ситуации я умею разруливать: [вставить]
- К какой роли / уровню дохода я хочу перейти: [вставить]

Задача:
1. Найди 5 моих скрытых сильных сторон, которые я недооцениваю.
2. Переведи их из языка задач в язык бизнес-ценности.
3. Покажи, как сейчас я могу звучать “слишком исполнительно”.
4. Дай 5 более сильных формулировок для:
   - самопрезентации
   - резюме / LinkedIn / hh
   - разговора с руководителем о повышении
5. Сформируй моё новое позиционирование в формате:
   - “Меня стоит привлекать, когда нужно [X]”
   - “Я особенно силён в [Y]”
   - “Моя ключевая ценность для бизнеса — [Z]”

Формат ответа:
- Сначала короткий диагноз
- Затем таблица: “что делаю” / “как это звучит в деньгах, скорости, влиянии, снижении рисков”
- Затем 5 сильных формулировок
- В конце: 3 шага, как начать говорить о себе по-новому уже на этой неделе

🔥 «IT очищается от случайных» — а ты точно по ту сторону?

➡️ На Хабре вышли две статьи с противоположными выводами. Первая: ИИ и рынок выдавили людей без интереса к профессии – и это хорошо. Вторая: радоваться рано, потому что «очищение» бьёт по самим профессионалам сильнее, чем кажется.

❓ Два лагеря — два аргумента, которые стоит знать:

🔹 За «санацию»: «случайный» – не джун и не слабый, это тот, кто пришёл за деньгами и остался без интереса к задачам. ИИ убрал механические регрессии и шаблонный код – именно то, что держало таких людей в профессии
🔸 Против радости: экспертность существует только рядом с новичками. Нет джунов – не у кого учиться объяснять, теряется рынок знаний и смена в команде
🔹 Исторический прецедент: физики-ядерщики в 90-х были лучшими в мире – и шли дворниками, потому что общество перестало нуждаться в их экспертизе
🔸 Для QA конкретно: тестировщик без любопытства к продукту находит только то, что ищет. Но и команда без джунов – это команда без роста: некому делегировать регрессию, некому тянуться в автоматизацию рядом с тобой
🔹 Рынок 2025–2026 стал фильтром дважды: сначала выдавил «случайных», теперь давит на всех через ИИ и медленный найм

Прочти обе статьи подряд – и сам реши, по какую сторону фильтра стоит находиться.

🔗 IT очищается от случайных людей\. И это хорошо
🔗 Про «случайных» людей в ИТ – ответный разбор

#QA #Тестирование #Тестировщик #IT #Testing #Tester #QA4Life #Карьера #ITРынок #Джуны

💻 N1X от Nvidia: Windows-ноутбуки, которые не стыдно сравнить с MacBook?

➡️ Представьте: вы поднимаете локальную LLM в 70B параметров прямо на ноутбуке, без облака и внешнего GPU, а батарея не тает на глазах. N1X – первый реальный шанс для Windows-парка догнать MacBook по связке «мощность + автономность», а не только по маркетинговым слайдам.

❓ Что важно знать QA и разработчикам уже сейчас:
🔹 Архитектура ARM + Nvidia Blackwell: до 20 ядер CPU и GPU с 6144 CUDA-ядрами – по уровню это близко к мобильной RTX 5070, но в формате одного SoC для тонких ноутбуков. Это значит: нагрузочные тесты, UI-тесты и локальные модели больше не цепляют внешний GPU по USB.
🔸 Память и энергоэффективность: до 128 ГБ LPDDR5X и заявленный диапазон 48–80 Вт – фокус на «долго живущем» ноутбуке, а не мини-обогревателе. Сценарий: вы гоняете регрессию + несколько LLM-инструментов, и это всё ещё формат «рабочий день от батареи», а не «2 часа от розетки».
🔹 Упор на ИИ-нагрузки: в утечках фигурирует до ~180 TOPS по ИИ, а Nvidia прямо позиционирует N1X как чип под локальные нейронки и генеративные модели. Это может изменить подход к тестам – от «валидация API в облаке» к полноценным офлайн-сценариям на ноутбуке.
🔸 Экосистема Windows на ARM: Microsoft уже подогревает тему фразой «A new era of PC» и синхронным тизером с Nvidia – это значит, что софт, драйвера и DevTools под такие машины будут развиваться не только ради энтузиастов.

🔗 Ссылка на источник

#AI #news #tools #cases #Nvidia #N1X #AI4life

🔀 Git для тестировщика: что реально нужно знать, а не просто «слышал»

➡️ Clone, pull, push – и всё? Большинство QA-новичков застревают на этих трёх командах, а потом теряют изменения, конфликтуют с чужим кодом или случайно коммитят в main. Статья на Habr разбирает Git именно с позиции тестировщика – не теория ради теории, а сценарии из реальной работы.

❓ Что тестировщику реально нужно от Git:

🔹 Переключиться на feature-ветку и вытянуть свежие изменения перед тестированием – чтобы не гонять баги на устаревшей сборке
🔸 Смотреть diff: git diff --name-only покажет, какие файлы вообще изменились – и уже понятно, что проверять в первую очередь
🔹 git blame – быстро выяснить, кто и когда трогал кусок кода, который начал падать
🔸 git stash – припарковать незаконченные изменения и быстро переключиться на другую задачу без потери работы
🔹 Разрешать merge-конфликты без паники: понять маркеры <<<<<<< HEAD и >>>>>>> branch, выбрать нужный вариант, не стереть чужое
🔸 Git Flow vs Trunk Based Development – понимать, в каком workflow работает команда, чтобы тестировать правильные ветки и не путать окружения

🔗 Git для QA Engineer – Habr

#QA #Тестирование #Тестировщик #IT #Testing #Tester #QA4Life #Git #Автоматизация #DevTools

🎓 62 бесплатных урока в июне – есть что посмотреть QA-спецу

➡️ OTUS собрал дайджест из 62 бесплатных открытых уроков по всем IT-направлениям. Для тестировщиков там есть несколько прямых попаданий и полезное рядом – по Docker, Kafka, Linux и API.

❓ Что стоит отметить QA-инженеру:

🔹 4 июня – API под контролем: тестирование сервисов с помощью Postman
🔸 4 июня – Быстрая настройка конвейера автотестирования для 1С с хранилищем и Git
🔹 2 июня – Нейросети и глубокое обучение в тестировании ПО: как приручить ИИ
🔸 16 июня – ИИ в автотестах: помощник или угроза?
🔹 18 июня – Тесты, которые чинят себя сами: практика ИИ в UI-тестировании
🔸 2 июня – Введение в Docker: контейнеризация приложений – нужно знать, чтобы запускать автотесты в CI
🔹 4 июня – Продвинутый Bash – полезно для автоматизаторов, которые работают с Linux-окружениями

Все уроки бесплатные, проводят практикующие специалисты, можно задать вопросы по своим кейсам. Полный список с датами и регистрацией – в статье.

🔗 62 бесплатных урока июня от OTUS – Habr

#QA #Тестирование #Тестировщик #IT #Testing #Tester #QA4Life #Обучение #OTUS #Автоматизация

🧪 Мок, стаб или фейк – ты точно знаешь разницу?

➡️ «Замокаем» – универсальный ответ на любой вопрос об автотестах. Внешний API тормозит? Замокаем. База не готова? Замокаем. В итоге тесты либо падают от любого рефакторинга, либо зелёные – а на проде всё ломается. Причина в том, что stub, mock и fake – это разные инструменты с разными задачами.

❓ В чём реальная разница:

🔹 Stub – возвращает заранее подготовленный ответ. Нужен, когда важно проверить, как система обработала контролируемый ответ зависимости. Пример: FastAPI-заглушка вместо реального сервиса склада всегда отдаёт {"status": "IN_STOCK"} – и тест проверяет, как сервис заказов на это реагирует
🔸 Mock – фиксирует историю вызовов. Нужен, когда важно не только что вернула зависимость, но и как именно система к ней обращалась: сколько раз, с какими параметрами. Пример: мок SMS-шлюза с эндпоинтом /_internal/history – тест проверяет, что SMS ушло ровно один раз и без дублей
🔹 Fake – упрощённая, но рабочая реализация. Есть состояние и логика, но не для продакшена. Пример: SQLite :memory: вместо Postgres – данные реально сохраняются и читаются, без харкода ответов

🔸 Как не путаться: прописал ответ вручную – стаб. Проверяешь факт вызова – мок. Используешь лёгкую рабочую замену – фейк


🔗 Моки, стабы и фейки: в чём разница и что выбрать для автотестов – Habr

#QA #Тестирование #Тестировщик #IT #Testing #Tester #QA4Life #Автоматизация #Python #Mock

🧠 Учишься много – растёшь мало

➡️ 40 сохранённых статей, пройденный курс и знание терминов – но в работе ничего не изменилось. Интервью пришло, а грамотно объяснить Selenium Grid своими словами – не получается. Это не лень. Это ловушка: рост начинается не в момент чтения, а когда знание меняет решение или подход на реальном проекте.

❓ Как использовать ИИ как тренера, а не справочник:

🔹 Опиши тему своими словами – ИИ найдёт пробелы там, где ты повторяешь заученные фразы без сути
🔸 Попроси задать 5 неудобных вопросов по теме – там, где зависаешь, они проявятся сразу
🔹 Попроси перевести знание в практику: 3 мини-упражнения на сегодня, 1 сценарий из твоей реальной задачи
🔸 Спроси критерий освоения – по какому признаку ты поймёшь, что тема действительно стала твоей

🔸 Готовый промт – скопируй и подставь свою тему:



Ты — мой ИИ-методист по глубинному обучению и переносу знаний в практику.

Контекст:
Я изучаю тему: [ТЕМА].
Моя цель: [ЗАЧЕМ МНЕ ЭТО].
Мой уровень: [НОВИЧОК/СРЕДНИЙ/ПРОДВИНУТЫЙ].
Где хочу применять: [РАБОТА/БИЗНЕС/ЖИЗНЬ].
Вот что я уже понял своими словами:
[МОЙ ПЕРЕСКАЗ]

Задача:
1. Оцени, где у меня поверхностное понимание, путаница или заученные фразы без сути.
2. Задай 5 точных вопросов, которые вскроют пробелы.
3. После моих ответов объясни тему просто, но без упрощенчества.
4. Преврати знание в практику:
   - 3 мини-упражнения на сегодня,
   - 1 способ применить это в реальной задаче,
   - 1 критерий, по которому я пойму, что действительно освоил тему.
5. В конце собери краткий план: что повторить, что проверить, что сделать в ближайшие 24 часа.

Формат ответа:
- Сначала: "Где у тебя слабые места"
- Затем: "5 вопросов на понимание"
- Затем: "Практика на 24 часа"
- Кратко, конкретно, без воды

Используй этот промт на любую тему: Playwright, API-тестирование, CI/CD, test design – и проверь, что из прочитанного реально стало твоим.

#QA #Тестирование #Тестировщик #IT #Testing #Tester #QA4Life #Обучение #AITools #Саморазвитие