📌 ТОП инструментов для тестирования email-функциональности

Email-флоу часто кажется простым: регистрация, подтверждение, восстановление пароля.
Но именно здесь скрываются баги: письма не доходят, ссылки просрочены, токены повторно используются, шаблоны «ломаются».

Собрали инструменты, которые помогут QA качественно проверять email-функциональность.

▫️ Mailtrap
— Перехват тестовых писем в изолированной среде
— Просмотр HTML, текста, заголовков
— Проверка вложений
🔗 https://mailtrap.io/email-sandbox/

▫️ MailHog
— Локальный SMTP-сервер для dev-окружения
— Сбор всех исходящих писем
— Просмотр через веб-интерфейс
🔗 https://github.com/mailhog/MailHog

▫️ HTML Email Checker (Litmus / альтернативы)
— Проверка отображения писем
— Анализ верстки и совместимости
— Полезно при кросс-клиентном тестировании
🔗 https://www.litmus.com

▫️ Temp Mail / 10MinuteMail
— Быстрая проверка регистрации
— Тестирование подтверждения email
— Проверка повторной отправки писем
🔗 https://temp-mail.org

▫️ Postman
— Проверка email-триггеров через API
— Анализ токенов подтверждения
— Тестирование негативных сценариев
🔗 https://www.postman.com

▫️ Checklist для QA (что проверять)
— Приходит ли письмо при каждом сценарии
— Работает ли ссылка подтверждения повторно
— Истекает ли срок действия токена
— Корректность отображения на mobile
— Проверка спам-скор и заголовков
— Поведение при повторной регистрации

5 способов сохранить работу в эпоху ИИ: советы экспертов

Развитие искусственного интеллекта все сильнее влияет на рынок труда. Эксперты считают, что подготовиться к этим изменениям можно уже сейчас — для этого они предлагают несколько практических рекомендаций.

Читать статью

Что почитать айтишникам?

Многие из нас черпают знания из профессиональных книг, но на то, чтобы прочитать их все у нас банально не хватает времени.

Нашли в канале ИТ Инсайты Артёма Харченкова годные обзоры и основные мысли из книг, которые он считает наиболее полезными для ИТ-специалистов и их руководителей.

🧏🏻‍♂️ Джедайские техники. Максим Дорофеев — must have для тех, кто работает в режиме многозадачности

🦢 Чёрный Лебедь. Нассим Талеб — чтобы понять, что в этом мире может пойти не так

🐈‍⬛ Как пасти котов. Дж. Хэнк Рейнуотер — классика по управлению командой разработки

🤝 Договориться можно обо всём. Гэвин Кеннеди и 👺 Переговоры с монстрами. Игорь Рызов — взаимодополняющие работы по ведению переговоров

🤡 Кругом одни идиоты. Томас Эриксон — про то, как навешать ярлыки классифицировать людей вокруг и как найти подход к разным типам личности

⚔️ Пять пороков команды. Патрик Ленсиони — для осознания того, как быть эффективной командой, а не группой индивидуалистов

👶🏻 Общаться с ребёнком. Как? Юлия Гиппенрейтер — ведь в общении с сотрудниками и с детьми много общего

💲Сколько стоит программный проект. Стив Макконелл — для тех, кто хочет научиться оценивать разработку и перестать срывать заявленные сроки

добро пожаловать 😅

📌 ТОП инструментов для тестирования rate limiting и защиты от перегрузки

Rate limiting — это ограничение количества запросов от пользователя или сервиса за определённое время.
Если реализован неправильно — возможны либо падения системы, либо блокировка легитимных пользователей.

Собрали инструменты и подходы, которые помогут QA проверять ограничения и устойчивость API.

▫️ Postman Runner
— Массовый запуск запросов
— Проверка ответов 429 Too Many Requests
— Анализ поведения при превышении лимита
🔗 https://www.postman.com

▫️ k6
— Нагрузочное тестирование через JavaScript
— Проверка лимитов на уровне API
— Удобная интеграция с CI/CD
🔗 https://k6.io

▫️ JMeter
— Гибкая настройка нагрузки
— Проверка одновременных пользователей
— Анализ поведения системы при пиковых запросах
🔗 https://jmeter.apache.org

▫️ curl (CLI)
— Быстрая отправка серии запросов
— Проверка headers (Retry-After, X-RateLimit-*)
— Подходит для точечной проверки
🔗 https://curl.se

▫️ Artillery
— Лёгкий инструмент для нагрузочного тестирования
— Поддержка HTTP и WebSocket
— Хорошо подходит для API-проектов
🔗 https://www.artillery.io

▫️ Checklist для QA (что проверять)
— Возвращается ли 429 при превышении лимита
— Присутствует ли заголовок Retry-After
— Разные лимиты для разных ролей
— Ограничение по IP или по пользователю
— Сброс лимита после истечения времени
— Поведение при параллельных запросах

Rate limiting — это не только про производительность, но и про безопасность (защита от brute-force и DDoS).

📌 ТОП инструментов для тестирования file upload / download

Загрузка и скачивание файлов — частая функциональность в веб-приложениях.
И именно здесь часто возникают баги: неверный формат, битые файлы, проблемы с правами доступа или безопасностью.

Собрали инструменты и подходы, которые помогут QA качественно проверять upload/download-флоу:

▫️ Postman
— Тестирование upload через form-data
— Проверка Content-Type и размера файла
— Валидация ответа сервера
🔗 https://www.postman.com

▫️ HTTPBin
— Проверка отправки multipart/form-data
— Анализ headers и payload
— Удобно для экспериментов с API
🔗 https://httpbin.org

▫️ Chrome DevTools (Network)
— Проверка статуса ответа
— Анализ Content-Disposition и Content-Type
— Проверка размера файла и времени загрузки
🔗 https://developer.chrome.com/docs/devtools/network

▫️ cURL (CLI)
— Загрузка файлов через терминал
— Проверка API без UI
— Полезно для негативных сценариев
🔗 https://curl.se

▫️ OWASP File Upload Cheat Sheet
— Рекомендации по безопасной загрузке файлов
— Проверка MIME-type, расширений, размера
— Полезно для security-тестирования
🔗 https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/File_Upload_Cheat_Sheet.html

▫️ Checklist для QA (что проверять)
— Ограничение размера файла
— Разрешённые / запрещённые форматы
— Переименование файла на сервере
— Обработка одинаковых имён
— Проверка вирусов (если предусмотрено)
— Доступ к скачиванию по ролям
— Поведение при обрыве соединения

Файловый функционал кажется простым, но часто содержит критичные баги.

😇 Хороших выходных!

Ты думаешь, у тебя «нормальное» резюме?
А потом откликаешься — и ноль ответов.

⚡️ Спойлер: дело не в рынке, а в твоём резюме.
Если там вода и штамп «стрессоустойчивый», рекрутер даже не дочитает.
Я могу это пофиксить.

Ты переходишь по ссылке — изучаешь, как можно прокачать резюме.

Затем отправляешь его на проверку

Готов? Жми, читай и действуй.

Сделаем резюме, от которого рекрутеры не смогут отлипнуть.

🤖 Топ-7 ИИ ассистентов для Бизнес-аналитика в ИТ

Источник: Kiril Zabavski, Head of Research and Development, Senior Business Analyst

Человек — как машина. Сам едет только вниз. Для движения вверх нужно постоянно етопливо в виде развития новых навыков и изучения различных инстурментов.

Основа любого успешного ИТ-специалиста, непрерывное желание изучать новые инсутрменты и внетрять их в жизнь.

Для таких людей подготовил подборку ИИ-ассистентов в ChatGPT, которые позволяют быстрее и продуктивнее выполнять свою работу.


1. Составление АПИ документации
API Docs — ассистент для создания АПИ и другой технической документации.
Ссылка: https://chatgpt.com/g/g-I1XNbsyDK-api-docs

2. Написание требований
Business analyst — ассистент для создания различных способов описания требований к системе.
Ссылка: https://chatgpt.com/g/g-UIDtybD3o-business-analyst

3. Составление SQL запросов
SQL Expert — ассистент, который отлично подходит для конвертации текста в базовые SQL запросы.
Ссылка: https://chatgpt.com/g/g-m5lMeGifF-sql-expert-querygpt

4. Составление UML диаграмм
UML Diagram Expert — ассистент помогает создавать различные UML диаграммы.
Ссылка: https://chatgpt.com/g/g-B1Bfoq5qh-uml-diagram-expert

5. Составление диаграмм в Miro
Miro Diagrams — ассистент для составления CJM, USM и других карт.
Ссылка: https://chatgpt.com/g/g-67d1467a4fb88191a0dd732a0d024c2a-miro-diagrams-flowcharts-mindmaps

6. Составление документов Бизнес-аналитика
BA assistant — мой Личный ИИ-ассистент, который я создавал для составления различных документов Бизнес-аналитика в ИТ.
Ссылка: https://chatgpt.com/g/g-67beb49781a88191b88fd3053b2b32d8-ba-assistant

7. Проведение исследований
SciSpace — ассистент, которые помогает проводить различные исследования на основании большого объема данных.
Ссылка: https://chatgpt.com/g/g-NgAcklHd8-scispace

Всем желаю не бояться изучать что-то новое и применять различные ИИ инструменты в своей жизни.

Хорошей недели!

ох уж эти бодишопы 😁

10 профессий НЕ из IT, куда проще зайти, с достойной зарплатой и без обязательного высшего профильного образования

▫️AI Data Curator
Не кодит. Отбирает, чистит, классифицирует данные для обучения моделей.
Бум позиций после 2024.

▫️AI Prompt Designer (НЕ ChatGPT-промптёр)
Настраивает ИИ под конкретные бизнес-задачи.

▫️Рекрутер (не IT-направление)
Логистика, ритейл, медицина, hospitality рекрутеры нужны везде.

▫️Продакт-маркетолог (offline + сервисы)
Ритейл, банки, недвижимость

▫️Data Annotator / Data Labeling Specialist
Работа с данными, отличный старт в AI-индустрии.

▫️Virtual Assistant (VA)
Глобальный рынок, масса задач, быстрый старт.

▫️Ивент-координатор
Организация мероприятий, конференций, корпоративов - навык коммуникации важнее диплома.

▫️Sales Manager (B2B или Premium Retail)
Доход выше среднего рынка, обучение дают внутри компании.

▫️AI ChatOps Specialist
Строит внутренние чат-процессы на базе ИИ (поддержка, HR, IT-helpdesk).
Экономит компаниям тысячи часов.

▫️Digital Twin Coordinator
Управляет цифровыми копиями офисов/зданий/складов для оптимизации процессов.
Растущий рынок в логистике и недвижимости.

🔥 Приглашаем на бесплатный открытый вебинар курса «Автоматизатор тестирования на JavaScript»:
«ИИ для тестировщика: инструменты, которые уже меняют профессию»

Сегодня без ИИ сложно представить работу в IT, и тестирование — не исключение. Генерация тест-кейсов, тестовых данных и автотестов уже стала повседневной реальностью, а не экспериментом.

🎓Что будет на вебинаре:
• Роль ИИ в современном тестировании: от хайпа к реальной пользе
• Где ИИ реально экономит время тестировщика (и где лучше пока не доверять)
• Генерация тест-кейсов и тестовых данных с помощью ИИ
• Помощь ИИ при написании и поддержке автотестов
• Обзор и практическая демонстрация инструментов: Testim, Mabl, GitHub Copilot и других
• Какие навыки важно развивать, чтобы оставаться востребованным QA-инженером в эпоху ИИ

👉 Регистрация https://vk.cc/cWifcP

Это открытое занятие курса «Автоматизатор тестирования на JavaScript», где вы научитесь писать надёжные автотесты, интегрировать тесты в CI/CD и готовиться к реальным собеседованиям. По итогу обучения — сертификат OTUS, проект в портфолио.

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

выглядит как план)

Поддержка БОЛЬШИХ проектов на ИИ-агентах БЕЗ деградации кода

Источник

Это инфа, которую я собирал более полугода. И это +- самое дорогое из знаний об ИИ, что у меня есть. Начну сразу с "тяжёлой артиллерии". Позже будет статья с более базовыми принципами.

ВСЕ из пунктов очень важны для крупных проектов. Но я всё равно постарался упорядочить их по убыванию важности.

1. Правильный выбор модели - самый важный пункт. Модели на данный момент ОЧЕНЬ СИЛЬНО отличаются.

На конец января 2026 модель №1 в мире для кода - это Opus 4.5. Его родное агент-приложение - Claude Code. Можно взять подписку на $20, а потом доплатить до подписки в $100, если понравится.

2. Документация (CLAUDE.md/AGENTS.md). Создаётся силами ИИ по вашему запросу. Это позволяет агенту НЕ изучать код проекта с нуля, тратя на это лимиты и контекст.

Дока - это краткий пересказ всего вашего проекта. Не забывайте просить ИИ её обновлять, например, глядя на последние коммиты.

В больших проектах без документации никуда, так как агент может просто физически не успеть уложиться в отведённый ему контекст, изучая код по поставленной ему задаче. Документация может быть многоуровневой, если у вас огромный проект.

3. Рефакторинги и ревью. Периодически ОБЯЗАТЕЛЬНО нужно делать рефакторинги и ревью. Просто спросите у ИИ, что можно сделать на этот счёт. Просите сделать план, и выбирайте то, что нужно. Повторяйте, пока ИИ не начнёт предлагать избыточные оптимизации.

Без этого проект с ростом будет деградировать, а код превращаться в помойку. И в какой-то момент вы будете создавать больше багов, чем решать задач.

Примеры: оптимизация по DRY/YAGNI, секьюрити-ревью, архитектура и структура, перфоманс, разделение бизнес-логики и UI.

4. Ограничение размеров файлов (и функций за компанию). Если у вас в проекте файлы по 1к+ строк, то это крайне быстро сожрёт контекст и лимиты.

Проще всего проблема решается через ESLint (если вы JS/TS-кодер) и запрет на коммит кода с ошибками (спросите у ИИ как). Правила max-lines и max-lines-per-function. Думаю, значения в 200-300 и 20-30 будут ок.

5. Используйте TypeScript (или другую типизацию). Оч желателен строгий конфиг (и линтер тоже настройте строго). Это радикально повышает качество кода, и ИИ начинает понимать происходящее в коде с полуслова, видеть связи итд.

6. Тесты (e2e, юниты и какие вам ещё нравятся). Чтобы предотвратить поломку существующего функционала в будущем, нужно писать тесты. ИИ прекрасно пишет тесты.

7. Частые коммиты. Выполнил любую ценную мелочь - коммит. ИИ генерирует к коммитам шикарные описания на основе проделанной работы. Это источник доп документации, если описания достаточно подробные.

Итого
Если стабильно придерживаться ВСЕХ этих правил, то даже большие проекты можно развивать почти не глядя в код

Если чего упустил - пишите.