Автоматизация
32 статей
-
Ожидания в UI-автотестах: почему тесты флакают и как ждать правильно
№1 причина flaky-тестов — неправильные ожидания. Почему sleep() всегда проигрывает, чем коварен implicit wait, как ждать условие через explicit wait, что меняет auto-wait в Playwright/Cypress, и как переписать флакающий тест с таймера на состояние.
-
Playwright vs Cypress vs Selenium в 2026: что выбрать для E2E
Сравнение трёх главных E2E-фреймворков в 2026: Playwright (мультибраузерность, авто-ожидания, Trace Viewer, дефолт для новых проектов), Cypress (лучший DX и time-travel-дебаг) и Selenium (стандарт W3C, максимум языков и Grid). Матрица различий, кому что подходит и как не ошибиться с выбором.
-
Автоматизация API-тестов: с чего начать и что покрывать в 2026
API-тесты — фундамент пирамиды: быстрее и стабильнее UI, ловят баги логики раньше и дешевле. Разбор от первого лица: что проверять кроме 200 (схема, error-paths, авторизация, границы, идемпотентность), setup/teardown данных и изоляция, валидация контракта против OpenAPI/JSON Schema, инструменты 2026 (Playwright request, pytest+httpx, RestAssured, Hurl, Schemathesis). С чек-листом хорошего API-теста.
-
Отчёты автотестов 2026: Allure vs ReportPortal vs Currents vs нативный Playwright
«Зелёный/красный в консоли» — это не отчёт. Команде и менеджеру нужны история прогонов, тренды, детект флейков и шаринг. Разбор от первого лица: нативный Playwright HTML-report и Trace Viewer, Allure, ReportPortal, Currents/Cypress Cloud — что каждый даёт, чего не умеет, кому что подойдёт. С матрицей выбора и чек-листом хорошего отчёта.
-
Локаторы, которые переживут редизайн: стратегия селекторов для UI-автотестов
Чаще всего UI-автотесты падают не от багов, а от хрупких локаторов. Разбор от первого лица: приоритет селекторов (роль/лейбл → data-testid → текст → CSS → XPath в самом конце), почему XPath по позиции и автогенеренные классы — бомба замедленного действия, соглашение о data-testid с разработкой, ловушки динамического контента и i18n, кросс-тул (Playwright, Selenium, Cypress, Appium). С чек-листом хорошего локатора и списком антипаттернов.
-
Manual → automation: как перейти и не сломаться
«Выучи Python и Selenium» — самый частый и самый бесполезный совет. Переход в автоматизацию ломается не на синтаксисе. Разбор от первого лица: три ямы (автоматизируют всё подряд, думают что автоматизация — это «писать тесты», бросают ручное мышление), рабочий маршрут (язык по минимуму, старт с API-тестов, потом UI с архитектурой, Git/CLI/CI), почему manual-прошлое — преимущество (знаешь ЧТО автоматизировать, ты оракул, репро-шаги, исследование), и антипаттерны перехода.
-
Архитектура UI-автотестов: Page Object и что идёт после него
Хороший автотест-сьют меряется не количеством тестов, а стоимостью изменения. Разбор от первого лица: что такое Page Object на самом деле (прячет КАК за ЧТО), почему ассерты внутри объекта — антипаттерн, слои выше Page Object (компоненты, setup через API, тест-данные), где обычно переусложняют, и правило трёх против ранних абстракций. Плюс критерий здорового теста: он читается как сценарий пользователя, без селекторов в теле.
-
Автотесты, которые не в CI, — это хобби: как встроить тесты в пайплайн и не утонуть
400 автотестов, которые гоняются «иногда, локально» — это не автоматизация. Разбор от первого лица: слои прогонов (PR-гейт с бюджетом в минуты / после merge / ночью), шардирование и почему параллель валит зависимые тесты, retry-политика без маскировки флаки (passed-on-retry = жёлтый, не зелёный), карантин с двумя выходами, правило красного main, артефакты падений (trace вместо повторного дебага) и метрики здоровья suite.
-
Чек-лист тестирования регистрации и логина — и автотест на Playwright под каждый пункт
Логин — первый экран, который видит юзер, и любимое место продакшн-инцидентов. Формат «пункт чек-листа → как его автоматизировать»: user enumeration через одинаковые сообщения, password reset с одноразовым токеном, logout и кнопка «назад», cookies HttpOnly/Secure через context.cookies(), сессия в двух вкладках, мок 429 для блокировки, паттерн storageState чтобы не логиниться в каждом тесте — и что в auth принципиально не стоит тащить в e2e.
-
Что автоматизировать, а что оставить руками — и почему «автоматизируем всё» убивает suite
«Автоматизируем всё» через полгода превращается в красный suite, которому никто не верит. Разбор от первого лица: тест, который чинили полгода, а надо было удалить; почему автотест стоит не «написать», а «содержать годами»; что стоит автоматизировать (стабильное, частое, дорогое руками, детерминированное) и что оставить человеку; пирамида как калькулятор решений; почему флаки-тест хуже отсутствующего и чек-лист «автоматизировать или нет».
-
Чек-лист тестирования поиска и фильтров — и как автоматизировать каждый пункт на Playwright
Поиск и фильтры есть почти везде, и баги в них одни и те же. Чек-лист того, что проверять (граничные запросы, debounce, гонка запросов, пустое состояние, XSS, фильтры в URL, устойчивость к ошибкам бэкенда, локализация) — и для каждого пункта реальный автотест на Playwright через перехват сети page.route. Плюс что НЕ стоит автоматизировать в e2e.
-
AI-боты, которые сами играют в игру: автоматизация game-QA в 2026
AI-агенты для тестирования игр: чем отличаются от скриптовых автотестов, что реально умеют (exploratory 24/7, краши, баланс, видео-логи), где предел и риски, кто на рынке (modl.ai, AltTester, GameDriver), когда брать AI-ботов, а когда хватит обычной автоматизации. Чек-лист пилота.
-
Тестовые данные в автотестах: источник флака и связности — и как их готовить
Тестовые данные — один из самых незаметных источников flaky-тестов, сильнее локаторов. Изоляция, детерминизм (freeze clock, seeded Faker), уникальность в параллели, фабрики vs фикстуры vs API-setup, очистка и анонимизация прод-данных. Чек-лист на 12 пунктов.
-
Claude в QA переоценён — 10 сценариев, где он подводит, и где реально окупается
В QA-комьюнити хайп: «Claude заменит мануальщика». На проде эти обещания не подтверждаются. Контрарианский разбор без anti-AI пафоса: 10 переоценённых сценариев, 5 системных ограничений, скрытые риски и 5 сценариев где реально работает.
-
AI и auto-healing локаторы в автотестах — что реально работает в 2026
Half of mature autotest suite — это мейнтенанс локаторов. На этой боли построен класс продуктов под лейблом «AI-powered». 8 разделов: что под капотом auto-healing, Healenium vs Mabl/testRigor/Functionize, где LLM работает реально, риски и план внедрения.
-
API-тулы для QA в 2026 — Postman, Bruno, Insomnia, Hurl: что когда выбирать
Сравнение четырёх API-инструментов по параметрам, которые имеют значение в реальной QA-работе. Postman ушёл в облако, Bruno вырос как git-friendly альтернатива, Hurl закрыл CI-нишу.
-
Visual Regression тестирование: гайд от А до Я
Функциональный тест зелёный, кнопка кликается, форма отправляется — а юзер смотрит на экран и видит, что иконка съехала на 4 пикселя влево и наезжает на текст. Классический разрыв между unit/E2E-те...
-
Maestro vs Appium: что выбрать для UI-тестов мобильной игры в 2026
Appium держит трон с 2014 года, но если ты сейчас выбираешь стек для мобильных UI-тестов — посмотри на Maestro. Проще ставится, проще пишется, и в casual-проектах часто покрывает 100% нужного.
-
Playwright auto-wait: почему вам не нужны explicit waits
Если ты пришёл в Playwright из Selenium — первое инстинктивное движение писать waitForSelector перед каждым действием. В 90% случаев это лишняя работа: Playwright уже ждёт за тебя.
-
Тест-пирамида устарела: чем её заменили крупные команды
Классическая пирамида Майка Кона (2009): много unit-тестов, средне integration, мало E2E. Модель родилась в эпоху тяжёлых UI-фреймворков. Сейчас баланс сместился — что используют вместо пирамиды.
-
Почему ваши автотесты падают раз через раз: 5 причин flaky-тестов
Flaky-тесты — главный источник недоверия к автоматизации. По данным Google Testing Blog, около 1.5% всех зелёных пробегов в их CI содержали хотя бы один нестабильный фейл. И чаще всего проблема не в продукте, а в самом тесте.
-
AI-генерация тест-кейсов: как использовать без потери качества
ChatGPT и Claude могут сгенерировать 50 тест-кейсов за минуту. Но половина — будет шаблонная вода. Как получить РЕАЛЬНО полезные кейсы.
-
Jenkins для QA: основные паттерны построения пайплайна
Jenkins — старичок CI, но его всё ещё используют в половине корпоративных проектов. Как QA-инженеру построить пайплайн без боли.
-
Postman vs Bruno vs Insomnia: что выбрать для API тестирования
Postman доминировал 10 лет, но в 2024 ввёл cloud-обязательность и потерял доверие. Какие альтернативы есть сейчас.
-
Матрица в CI: какие версии браузеров и ОС реально тестировать
«Тестируем во всех браузерах» — звучит хорошо, но в реальности матрица из 50 комбинаций × 200 тестов = 30 часов CI. Как разумно ограничить покрытие.
-
Параллелизация автотестов: 5 ловушек, которые превращают её в ад
Параллелить тесты — очевидное решение для ускорения CI. Но если не учесть несколько вещей, получишь flaky-тесты, гонки за данные и потерю детерминированности.
-
Headless vs headed браузер в CI: что выбрать
Headless экономит ресурсы, headed помогает отлаживать. В чём разница на практике и какие баги ловит только один из режимов.
-
REST API тестирование на Python: pytest + requests за час
Если ты ручной тестировщик и хочешь начать автоматизировать API — это самый низкий порог входа. Что нужно знать.
-
BDD vs TDD vs ATDD: когда что использовать в QA
Три аббревиатуры, которые часто путают. Разбираем кратко: что это, чем отличаются, и какая подходит вашей команде.
-
Page Object Pattern в 2026: классика, эволюция и когда не нужен
Page Object — самый известный паттерн в автоматизации UI-тестов. Но за 20 лет существования он эволюционировал. Что использовать сегодня.
-
Playwright: с чего начать и где учиться
Playwright стал стандартом веб-автоматизации в 2023-2025 годах. Подборка ресурсов, которые помогут перейти на него с Selenium/Cypress или начать с нуля.
-
adb для мобильного QA: 40 команд, которые экономят часы
ADB (Android Debug Bridge) — главный инструмент мобильного QA на Android. Собрал список команд, которые реально используются на регрессе и при разборе багов.