🔥 Предсказатель багов

Сегодняшний промпт поможет вам раскрыть баги еще до того, как они появятся в реальности.

Промпт:

«Представь, что ты опытный тестировщик, который умеет предсказывать баги еще до их появления. Проанализируй следующий функционал [описание функционала] и предскажи возможные баги, уязвимости или неожиданные сценарии использования. Также предложи стратегии тестирования, чтобы их выявить.»

Как использовать:

1️⃣ Подставьте нужный функционал, например, «процесс регистрации с подтверждением по SMS».

2️⃣ Запустите промпт в ChatGPT или другом ИИ.

3️⃣ Получите список потенциальных багов и идей для тест-кейсов.

⚡️ Бонус: можно уточнить промпт, добавив «учти крайние кейсы» или «предложи тесты для автоматизации».

Какой самый неожиданный баг вам предсказал AI? Делитесь в комментариях🔽

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

Вот и закрыли пулреквест 👍

🏃‍♀️ Proglib Academy

#развлекалово

В IT, как и в любой другой сфере, не без лишнего. Некоторые форматы уже давно требуют пересмотра, либо полного отказа от них.

Давайте честно: что бы вы навсегда убрали из ИТ, чтобы сделать работу более эффективной?

Делитесь мнением 👇

🏃‍♀️ Proglib Academy

#междусобойчик

📌 Жизненный цикл ПО

Разработка программного обеспечения включает несколько этапов, на каждом из которых тестировщик играет ключевую роль.

1️⃣ Анализ требований:

Разбираемся, что нужно пользователям и бизнесу. Тестировщик проверяет, чтобы не было неясностей, противоречий и нереалистичных ожиданий.

2️⃣ Проектирование:

Разрабатывается план, как будет выглядеть и работать система. Тестировщик помогает предусмотреть возможные ошибки заранее и готовит стратегию тестирования.

3️⃣ Разработка:

Программисты создают продукт, а тестировщики уже на этом этапе могут проводить проверки, писать тест-кейсы и готовить тестовые данные.

4️⃣ Тестирование:

Тестировщики проверяют, насколько программа соответствует требованиям. Здесь выявляются баги, тестируются функциональность, производительность, безопасность и совместимость.

5️⃣ Запуск:

Продукт разворачивается в рабочей среде. Тестировщики проверяют, не сломалось ли что-то при развертывании и соответствует ли продукт ожиданиям.

6️⃣ Эксплуатация и сопровождение:

После релиза могут появляться баги или потребность в улучшениях. Тестировщики продолжают проверять систему, проводят регрессионное тестирование и помогают разобраться с найденными пользователями проблемами.

☝️ Если тестировщики подключаются на каждом этапе, продукт получается более качественным, а исправление ошибок обходится дешевле.

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

Уже ИИ газлайтит

🏃‍♀️ Proglib Academy

#развлекалово

✏️ Пишем качественный и длинный текст с помощью ChatGPT

Здесь собран реальный рабочий гайд — без маркетинговой шелухи и розовых очков. Только проверенные фишки, практические схемы и здравый смысл.

📍 Главное — понимание процесса:

— Не рассчитывайте на идеальный текст за один запрос: нужно 3–4 итерации и участие человека.

— Проверяйте факты вручную: нейросеть может выдумывать.

📍Готовимся к работе:

— Формулируйте запросы на английском → переводите в DeepL.

— Проводите ресёрч темы перед генерацией.

— Заранее составьте план статьи.

📍 Формулирование промптов:

— Используйте роли: Act like a SEO expert, Act like an editor.

— Делайте уточняющие запросы: «Что добавить для пользы?», «Проверь ошибки», «Расширь статью на тему X».

— Не бойтесь дробить работу на этапы: история → особенности → факты → список.

📍 Работаем с текстом:

— Сначала генерируйте структуру, затем запрашивайте полноценный текст.

— После генерации: проверяйте факты вручную, отредактируйте стилистику, уберите лишнее.

📍 Применяем расширенные техники:

— Кормите Chat GPT примерами реальных текстов (референсами).

— Делайте серию схожих статей по одной структуре.

— Добавляйте конкретику в промпты для повышения уникальности.

📍 Создаем лонгриды:

— Начинайте с тщательного плана.

— Прорабатывайте каждый параграф отдельными промптами.

🔴 Используем полезные промпты:

• Write an outline for an article about [тема]

• Write an article using the outline

• Act as a text editor, correct spelling and punctuation

• Imagine you are an SMM-manager, write a post about [тема]

• What could be added to make the text more useful?

• Write an article similar to this one, but about [новая тема]

Сохраняй себе 📌

🔗 Источник

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

😁 5 способов оптимизировать тестирование

Поздно найденные баги = недовольный тимлид или минус премия.

Чтобы этого избежать, важно внедрять проверенные методы QA:

1️⃣ Планируем тестирование

Без плана наступает хаос: тестировщики не знают, что проверять, разработчики – как исправлять. Четкое планирование делает процесс предсказуемым.

Как улучшить:

🔘 Оставляйте только важную информацию в тест-планах — фокусируйтесь на ключевых сценариях использования, критичных функциях и потенциальных уязвимостях.

🔘 Регулярно обновляйте планы — пересматривайте после каждого спринта или значимого изменения требований, убирайте устаревшие тест-кейсы и добавляйте новые.

🔘 Сделайте их доступными всей команде — храните в общих репозиториях и используйте единую терминологию.

2️⃣ Используем подход «сдвиг влево»

Раннее тестирование сокращает затраты на исправление багов.

Как это работает:

🔘 Участвуйте в обсуждении требований на ранних этапах, задавайте уточняющие вопросы, составляйте чек-листы требований.

🔘 Пишите тесты до написания кода — создавайте тестовые сценарии еще до передачи задач разработчикам.

🔘 Настройте автоматизацию на каждом этапе — используйте модульные и интеграционные тесты.

3️⃣ Оптимизируем автоматизированное тестирование

Автоматизация ускоряет тестирование, расширяет тестовое покрытие и снижает влияние человеческого фактора.

Как улучшить:

🔘 Балансируйте ручное и автоматизированное тестирование — автоматизируйте повторяющиеся задачи и критические бизнес-процессы.

🔘 Создавайте структурированные, понятные тесты — разделяйте на уровни и поддерживайте единый стиль кода.

🔘 Внедряйте автоматизированное тестирование в CI/CD — настройте автоматический запуск тестов при каждом коммите, отслеживайте метрики.

4️⃣ Делаем приемочное тестирование

Реальные пользователи находят проблемы, незаметные тестировщикам. UAT проверяет, удобен ли продукт и соответствует ли он ожиданиям клиентов.

Как организовать:

🔘 Привлекайте опытных пользователей — составляйте подробные инструкции для тестирования и тестовые сценарии.

🔘 Используйте удобные инструменты для сбора обратной связи — анализируйте пользовательские сессии, чтобы выявить нетипичные места.

5️⃣ Организуем баг-репортинг

Плохо описанные баги значительно усложняют процесс исправления ошибок.

Как улучшить:

🔘 Проверяйте воспроизводимость бага — документируйте все шаги.

🔘 Избегайте расплывчатых формулировок («не работает») — используйте структуру «Дано-Когда-Тогда».

🔘 Используйте специализированные инструменты — JIRA, Mantis, Trello.

🔘 Сообщайте только одну проблему за раз — создавайте отдельные тикеты для каждого бага.

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

🔥 Выучи математику за 60 дней!

Чем важна математика расскажет Мария Тихонова - кандидат компьютерных наук, руководитель исследовательского направления SberAI, доцент факультета компьютерных наук и преподаватель НИУ ВШЭ на курсе «Математика для Data Science» от Proglib Academy.

👀 Мария - человек, который реально работает с LLM и делает так, чтобы модели понимали человеческую речь, а не делали вид.

Что еще внутри курса:

- живые вебинары, на которых можно задать вопросы спикерам
- доступ к материалам в записи, если не успели на лекцию и чат
- 3 задания с практикой на Python и финальный проект с подробной обратной связью от экспертов курса
- актуальные знания: программа разработана в ноябре 2025г.
- программа без воды - 2 месяца только самого нужного для старта
- для старта нужны всего лишь знания школьной математики и основы Python
- скидка 40% до 30 ноября
- если оплатить до конца ноября, получите курс «Базовая математика» в подарок

👇👇👇
Записаться на курс

А вы смеётесь, а так половина проектов и работает

🏃‍♀️ Proglib Academy

#развлекалово

👍 Шпаргалка по целям нагрузочного тестирования

Нагрузочное тестирование оценивает производительность системы под определенной нагрузкой.

Какие вопросы помогает решить:

➡️ Сколько пользователей одновременно может работать в системе

➡️ Не замедлится ли работа при повышенной нагрузке

➡️ Какие «узкие места» есть в архитектуре

➡️ Где возможны точки отказа

Основные цели нагрузочного тестирования:

1️⃣ Проверка надежности: выясняем, будет ли система работать стабильно под большой нагрузкой, без неожиданных сбоев.

2️⃣ Определение максимальной производительности: находим, сколько пользователей или запросов выдержит система до того, как начнет тормозить или падать.

3️⃣ Проверка отказоустойчивости: смотрим, что произойдет, если нагрузка резко увеличится или выйдет из строя один из компонентов.

4️⃣ Выявление «узких мест»: пределяем, какие части системы замедляют работу – сервер, база данных, сеть или что-то еще.

5️⃣ Воспроизведение проблем промышленной среды: имитируем реальные условия, чтобы понять, какие проблемы могут возникнуть в боевом режиме.

6️⃣ Определение оптимальных настроек: ищем, как можно настроить систему так, чтобы она работала быстрее и эффективнее.

7️⃣ Определение показателей производительности: фиксируем важные метрики: время отклика, скорость обработки данных, загрузку ресурсов.

8️⃣ Подбор оптимального оборудования: выясняем, какие серверы, базы данных и облачные мощности нужны, чтобы система работала без лагов.

Нагрузочное тестирование помогает предотвратить сбои, улучшить производительность и подготовить систему к реальной эксплуатации.

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст