⭐️ Как ускорить регрессионное тестирование под CI/CD

Регресс при частых релизах часто тормозит процесс. Чтобы этого избежать, нужна быстрая и прицельная проверка.

Почему важно:

📍 Ручной тест не поспевает за релизами

📍 Тестируются не те участки, где чаще всего возникают баги

📍 Без приоритезации снижается доверие к стабильности

Что делать:

1️⃣ Разделяем регрессию на уровни

— Smoke (5–10 ключевых кейсов) — быстрое подтверждение работоспособности

— Sanity — базовая проверка новых фич

— Полный регресс — по расписанию или при крупных релизах

📌 Используйте отдельные теги/группы в TestRail, Allure, Xray, Testomat или CI-джобах

2️⃣ Применяем Risk-Based Testing

— Расставьте приоритеты: что критично при падении

— Анализируйте, где чаще всего бывают баги

— Используйте баг-репорты и ретроспективы для корректировки регрессии

📌 Визуализируйте покрытие: high risk vs. low impact

3️⃣ Интегрируем регрессию в CI/CD пайплайн

— Запускайте smoke-тесты на каждом pull request

— Основной регресс — раз в сутки/неделю (ночной запуск)

— Используйте флаги @smoke, @critical, @release

📌 Инструменты: Jenkins, GitLab CI, Allure TestOps, TestCafe, Playwright

4️⃣ Ускоряем: параллельность и селективный запуск

— Делайте параллельные джобы (разделение по модулям или фреймворку)

— Используйте dependency-based запуск (only tests affected by changes)

📌 Системы: knapsack, Test Impact Analysis, Git diff + tag фильтры

5️⃣ Автоматизируем отчеты и оповещения

— Результаты тестов сразу в Slack, Telegram или JIRA

— Покрытие и статус регресса — в дашборде

— Быстрый фидбек команде при падении

💡 Советы:

— Не пытайтесь автоматизировать весь регресс — автоматизируйте главное

— Поддерживайте живой список приоритетных тестов — и регулярно пересматриваййте

— Комбинируйте ручной и автоподход: часть регресса можно проверять exploratory

🐸 Библиотека тестировщика

#буст

Страшно спросить, но еще страшнее не понять 🔥

🐸 Библиотека тестировщика

#развлекалово

🌟 Как превратить сценарий теста в готовый Selenium-скрипт

Ручная проверка — хорошо, но автоматизация помогает сэкономить время. Этот промпт может сгенерировать базовый скрипт, который подойдёт как основа для автотестов и дальнейшей доработки.

Промпт:

Act as a QA automation engineer.
Write a Selenium test in [Python/Java/JS] using [pytest/JUnit/etc.] that automates the following scenario:
[вставь шаги теста: открыть страницу, заполнить форму, проверить сообщение].
Добавь комментарии, обработку ошибок и логирование шагов.

Что дает этот промпт:

➡️ Генерирует рабочий автотест под твой сценарий

➡️ Учитывает валидации, тайминги и негативные кейсы

➡️ Структурирует код и делает его пригодным для CI/CD

🐸 Библиотека тестировщика

#буст

😱 Когда баги не фиксируются

Один тестировщик поделился историей о том, как он нашёл критический баг, но команда не восприняла его всерьёз, что привело к серьёзным последствиям:

«Я работал в e-commerce компании почти 15 лет назад. QA из главного офиса позволили нескольким багам попасть в продакшн в одном релизе. После этого руководство, которое не совсем разбирается в работе с компьютерами, придумало идею: разработчики должны специально вставить баги в следующий релиз и не сообщать об этом QA, чтобы проверить, поймаем ли мы их. И сделали это прямо перед новогодними праздниками, когда был кодовый фриз. Разработчики потратили время на создание “фальшивых” багов, чтобы научить нас уроку. Это было ужасное решение. Да, баги не были критическими, но факт того, что ресурсы были потрачены зря, чтобы «показать нам», запомнился надолго.»

❓ Как вы реагируете, если команда не воспринимает баги всерьёз? Бывали ли у вас такие случаи?

🔗 Источник

🐸 Библиотека тестировщика

#междусобойчик

🌸 Нагрузочное тестирование с масштабируемой нагрузкой

JMeter — инструмент с открытым исходным кодом для тестирования производительности, который позволяет моделировать нагрузку на веб-приложения и сервисы.

Чем полезен:

➡️ Легко настраивается для моделирования тысяч виртуальных пользователей, что помогает оценить, как система справляется с пиковыми нагрузками.

➡️ Позволяет тестировать не только HTTP, но и API, FTP-сервера, базы данных и другие протоколы.

➡️ Предоставляет метрики, такие как время отклика, пропускная способность и ошибки, что помогает выявлять узкие места и повышать производительность.

Как настроить тест:

1️⃣ Создайте Test Plan:

— Добавьте в него Thread Group для настройки пользователей и времени разгона нагрузки.

— В HTTP Request укажите URL вашего приложения для тестирования.

— Добавьте Listener (например, Summary Report) для сбора и анализа результатов.

2️⃣ Настройка параметров нагрузки:

— В Thread Group установите количество пользователей (например, 100).

— Настройте Ramp-Up Time для плавного увеличения нагрузки.

— Установите Loop Count для количества повторений теста.

3️⃣ Запуск теста:

— Нажмите Start, чтобы начать тест. JMeter начнёт генерировать запросы и собирать данные.

❗️ После выполнения теста проанализируйте следующие метрики:

— Response Time — время отклика, которое должно быть минимальным.

— Throughput — количество запросов в секунду (показатель пропускной способности).

— Error Rate — процент ошибок. Чем ниже, тем лучше.

— Latency — задержка. Следите, чтобы она не превышала допустимые пределы.

🔗 Официальный сайт JMeter

🐸 Библиотека тестировщика

#буст

🏃‍♀️ 1 день до конца спец предложения

Успей впрыгнуть на курс «AI-агенты для DS» до завтрашнего повышения цены: 59.000 р. вместо 69.000 р.

🎙 Наш спикер — Никита Зелинский, Chief Data Scientist МТС, в своем канале рассказывает о RAG:

Про RAG слышали все — это уже два года самый массовый способ применения LLM в проде для бизнеса.

Это значит, что точность и надёжность такого решения достаточно предсказуемы для того, чтобы исключить человека из процесса аппрува выдачи LLM,
а связка «локально развернутая LLM + RAG над корпоративными документами» обеспечивает достаточную конфиденциальность, чтобы снять тревожность
«что наши данные попадут в OpenAI».

Эта история настолько популярна, что на рынке есть готовые RAG-решения,
а даже «маленькие» опенсорс-модели (до 5B) уже обзавелись своей RAG-ареной:
👉 https://huggingface.co/spaces/aizip-dev/SLM-RAG-Arena

Во время обучения на курсе «AI-агенты для DS» научим собирать автономные системы под реальные бизнес-задачи. На прошлой неделе мы рассказали о первом занятии.

➡️ вот что ждет слушателей курса на втором:

— Собираем свой RAG-пайплайн на своих данных
— Обсуждаем, почему качество такой системы нельзя измерять «на глаз»
— Разбираем схему LLM as a Judge и как подготовить для неё датасет
— Что такое guardrails и как они спасают от бреда
— Что делать, когда LLM не знает ответа
— Смотрим на агентский RAG и обсуждаем, можно ли использовать RAG как память агента

Если пропустили первое занятие, то вот ссылочка

❗️До повышения цены остался последний день — бронируйте место сейчас

🐸 Библиотека тестировщика

#развлекалово

🌟 Что за этап скрыт в ребусе

Пишите догадку под спойлер — и не забудьте обратить внимание на все зависимости, которые могут вызвать новые баги.

🐸 Библиотека тестировщика

#междусобойчик

📌 Подборка материалов по использованию Tox

Эти статьи и видео помогут вам эффективно настроить и использовать Tox для тестирования в разных окружениях, а также интегрировать его с CI/CD пайплайнам.

🔘 Python tox: A Complete Tutorial — LambdaTest: подробный гайд по настройке Tox для тестирования, включая интеграцию с Selenium и CI/CD.

🔘 Automated Testing in Python with Tox: видеоурок, где рассказывается, как использовать Tox для автоматизированного тестирования с pytest и интеграцией в GitHub Actions.

🔘 Туториал по tox: как работает, настройка окружения, связка с Selenium и где применяется.

🔘 Tox wiki: официальное руководство по использованию, включая установку, настройку и примеры конфигурации.

🔘Embracing Tox: глубокий обзор возможностей инструмента для автоматизации тестирования, сборки и деплоя Python-проектов.

🐸 Библиотека тестировщика

#свежак

❓ Что происходит с body в POST-запросе

Когда вы отправляете POST-запрос, вместе с заголовками сервер получает и body — данные запроса.

Чтобы правильно тестировать API, важно понимать, как сервер с этим телом работает: парсинг, проверка, обработка ошибок.

Разберемся на практике — в формате опроса 👇

🐸 Библиотека тестировщика

#междусобойчик