Alena_ProTesting

29/04/2026

18/05/2023

Должны ли все тестировщики уметь автоматизировать?

Коллега оставил оч интересный коммент к рилсу про автоматизиторов и ручных тестировщиков.

Хотела бы с вами обсудить эту тему.
Но простого ответа у меня нет))) хахаха, есть сложный.

Комментарий заключался в том, что хорошо бы, чтобы все тестеры умели автоматить. И автоматизация была бы просто еще одним инструментом у тестировщика.
На текущий момент есть ручные тестировщики и есть автоматизаторы. И отличие не только в том, что один умеет кодить, а другие нет. Но и в том, что за частую ручные тестировщики разбирают требования, знают всю бизнес логику, строят процесс тестирования, а автоматизаторы идут просто по уже написанным тест-кейсам. Это реальность, которую я вижу. И порой почти силой заставляю автоматизаторов погружаться в проект. Некоторые автоматизаторы концептуально против лезть в требования, что-то анализировать. Им это не нужно. Очень редко, когда автоматизаторы погружаются во все процессы.
В целом, навернное было бы неплохо, когда и автоматизаторы погружались во все процессы и ручниким владели бы автоматизацией. И тогда все были бы фулл стек тестерами. Кстати, фулл стеками тестеров называют в разных контекстах)
А что же с точки зрения бизнеса? Выгодно ли заказчику нанимать тестеров, которые все умеют?
Не секрет, что автоматизаторы стоят столько же, сколько и девелоперы. Т.е. дороже ручников.
В итоге, может получится, что тестирование вырастет в цене, раз все будут автоматизаторами.
И каждому ли проекту нужны автоматизаторы? Есть крохотные проекты, где автоматизация не нужна, не имеет смысла и дешевле, чтобы тестирование было ручным.
Поэтомы, мне кажется, что с точки зрение заказчика, выгоднее, чтобы все таки были ручные тестировщики, чтобы иметь возможность экономить бюджет.
Лично я за то, чтобы отвечать требованиям бизнеса. Если специалист им не отвечает, то он становится не нужным.

16/05/2023

Искусство проведения совещаний (митингов, встреч).

Я частенько слышу негатив в отношении встреч. И команды порой бывают измождены встречами. А иногда слышу рассказы, как созывают просто огромную встречу и половине ну точно не нужно быть на ней, а сама встреча в итоге длится дольше обычного.

Что нужно сделать, чтобы встреча прошла эффективно и с пользой для всех?
1) Нужно понять саму тему. Это мега важно. Нужно обязательно коротко и четко написать тему в приглашении. Потому что уже по теме вашего приглашения человек может понять стоит ему идти или нет.

2)Продумайте список людей, которым обязательно быть на встрече и список опциональных людей, которые могут придти, а могут не приходить. Человек сам по этому признаку может соориентироваться на сколько важна для него встреча и есть место в календаре, чтобы посетить митинг.

3) Написать агенду. В теле письмо укажите по пунктам, что вы хотите обсудить. Это поможет и вам провести встречу, и так же поможет коллегам сориентироваться, что вы будете обсуждать.

4)Продумайте сколько времени потребуется на обсуждение. Агенда кстати вам в этом поможет.

5) Продумайте четко, что вы хотите обсудить. Иногда можно просто идти по агенде из письма, иногда можно подготовить презентацию. Зависит от темы вашей встречи.

6)Тот, кто организует встречу, должен быть ее ведущим. Это обязательно! Иначе тема встречи может плавно перейти в какую-то другую и вы выйдете за заявленное время встречи.

7) Обязательно следите за таймингом встречи.

8) Обязательно модерируйте встречу. Если обсуждение уходит в сторону, то вы можете остановить дискуссию и предложить продолжить дискуссию в рамках другой встречи. Возвращайте коллег к вашей агенде.

9) Запишите митинг минутки, то есть короткие выводы, какие-то основные пункты. И разошлите потом письмом участникам встречи. В тимзе кстати есть спец вкладка, где можно вести митинг минутки и все участники встречи будут их видеть. Оч удобно.
Если вы все эти пункты учли, то ваша встреча пройдет по плану и вы в итоге обсудите заявленную тему.

11/05/2023

Выстраивание коммуникации с командой разработки.

Четко и правильно выстроенная коммуникация с командой разработки – залог успеха всего проекта.
Ведь если информация будет долго идти до разработки, мы будем терять время и потенциально срывать сроки нашей работы.

Итак, какие же каналы и способы коммуникации мы используем и для чего.

Каналы:
- мессенджер
- почта
- митинги.

Теперь давайте разберем какую информацию и где мы можем передавать по этим каналам.
Мессенджеры – тут могут быть разные подходы: это командный общий чат, чаты по конкретной задаче или баге, чат по какой-то интеграции, которая у вас есть, чат где публикуют новые ошибки, чат с деплоями. Кстати чат с деплоями и чат с новыми ошибками мне очень нравились.

Команда девелоперов сразу видела ошибки и порой хватали на лету их в работу.

Почта. По мне так это немного уже вымирающий способ коммуникации, все больше мы предпочитаем общаться в чатах, в более расслабленной обстановке и с использованием смайлов, чтобы передать свое настроение. Но тем не менее, почта остается в ходу для более каких-то официальных сообщений. Например рассказать по результаты спринта, юата, выхода в прод. Либо ответить на запрос от заказчика.

Митинги. Наверное все-таки самые полезные и нужные для решения текущий каждодневных вопросов – это статус митинг, планинги и груминги. Порой случаются стихийные митинги, когда понятно, что с задачей какие-то сложности. Например не до конца ясны требования, либо мы понимаем, что разработка идет куда-то не туда, либо тестирование не понимает как тестировать функционал, либо вылезла критичная ошибка и нужно срочно ее исправить.

09/05/2023

С Днем Победы!

Сегодня не будет поста, который так или иначе связан с тестированием.
Поздравляю всех с победой!
Как и у многих, в моей семье тоже есть свои герои, которые участвовали в этой войне. Одни дедушки были прямыми участниками боевых действий, другие, в силу возраста, были работниками тыла.
9 мая мы всегда отмечали в доме моего дедушки. Когда я была совсем маленькая к нам приходили его друзья. Иногда они даже надевали свои медали и ордена. И это был праздник со слезами на глазах. Дедушка и его друзья не очень любили рассказать о событиях тех лет, но они всегда вспоминали своих однополчан.

Кстати, что интересно, как раз перед началом войны, мой дедушка познакомился с моей бабушкой. Они не успели пожениться и она ждала его всю войну! И уже после окончания, они смогли поженится. Вот такие Ромео и Джульета того времени, только со счастливым концом)
Дедушки уже 11 лет нет в живых, но этот праздник в моей памяти неразрывно связан в ним, с памятью о нем, о его доме, о тех посиделках.

04/05/2023

Мысли на тему АЙТИ революции.

В предыдущем посте я писала, что будут происходить схожие процессы с промышленными производствами.
Давайте поделюсь своими мыслями на эту тему.

Разработка ПО будет занимать уже не года, а месяцы. Естественно за счет этого снизится стоимость программ.
Возможно вырастет спрос на разработку ПО, будет происходить все большая цифровизация все возможных процессов. И мы с вами еще больше погрузимся в онлайн мир.

Команды разработки тоже сократятся. Т.к. писать требования, код, кейсы, дизайн, возможно и архитектуру будет уже, ну может не чат gpt, но подобные ML модели, возможно они будут заточены узкопрофильно под каждую айти профессию, а возможно это будет и чат гпт.
Скорее всего поменяется методология разработки ПО. Сейчас в основном используют Аджайл, и в нем модели скрам или канбан. Возможно мы уйдем от итеративной разработки и вернемся к чему-то похожему на водопадную модель. Ведь ничто не будет мешать нам сразу попросить написать чат гпт все требования на будущую программу. А дальше, мы просто отправляем эти требования (хоть и будут они почти томами Войны и Мира) и просим сделать дизайн, просим написать код, просим написать кейсы. И все, программа готова!

Я уверена, что конечно все это так легко не будет происходить. Надо будет ревьюить требования, согласовывать их, править и т.д. Но согласитесь, это значительно убыстрит и упростит весь процесс, не смотря на возможные подводные камни.
Нам же останется проверять работу чата гпт, вносить правки, корректировки.

Снизится ли зарплата у Айтишников? Возможно нет, при условии, что будет просто больше проектов. То есть если сейчас айтишник может работать 2-3 года в одном проекте, то после айти революции это будет несколько месяцев.

И опять же, хочу подчеркнуть, что я не Ванга, и не претендую ей быть. Это мое ИМХО и размышления на тему будущего.
Пристегиваем ремни, запасаемся попкорном и наблюдаем☺️

27/04/2023

Как тестировать Искусственный Интеллект и машин лернинговые модели?

Я много постов написала про Chat GPT. Плюс рассказала о том, что мы тоже используем похожие технологии.
Ну а как же тестировать такие сложные вещи?

Одним из методов тестирования ИИ является тестирование функциональности. Это означает, что тестируются конкретные функции, которые выполняет ИИ.

Например, если ИИ создан для распознавания лиц, то тестирование будет заключаться в проверке его способности распознавать лица в различных условиях, например, при изменении угла зрения, освещения и т.д.

Еще одним методом тестирования ИИ является тестирование производительности. Это означает, что ИИ тестируется на скорость выполнения задач и на способность обрабатывать большие объемы данных.

Также важным аспектом тестирования ИИ является тестирование качества данных, на которых он был обучен. Если данные содержат ошибки или искажения, то ИИ может выдавать неправильные результаты.

25/04/2023

Чем будет полезен Chat GPT в тестировании?

Модель Chat GPT может использоваться в автоматизации некоторых задач тестирования, которые связаны с генерацией текста и анализом естественного языка.
Например:
- Генерация тестовых данных: модель Chat GPT может генерировать различные варианты входных данных, которые могут быть
использованы для тестирования программного обеспечения.
- Генерация тестовых сценариев: модель Chat GPT может генерировать тестовые сценарии на основе заданного контекста, что
может помочь автоматизировать процесс создания тестовых сценариев.
- Анализ и сравнение текстовых данных: модель Chat GPT может использоваться для анализа и сравнения текстовых данных, таких как логи, журналы и отчеты об ошибках.
- Тестирование пользовательского интерфейса: модель Chat GPT может использоваться для автоматической генерации текстовых вводов и проверки соответствия отклика программного обеспечения.

20/04/2023

Заменит ли ChatGPT ручных тестировщиков?

На текущий момент, мой короткий ответ – нет.
И вот почему.

Во-первых, написать тест-кейсы не зная требований и контекста программы, чат не сможет. А если вы будете сливать описание как работает ваша программа, то тут возникает вопрос конфиденциальности и безопасности.
Даже если вы написали требование, вам все равно нужно проверить проверки, которые чат вам предложит. А затем перенести их в тест-кейсы.

Во-вторых, чат не сможет именно протестировать.

В-третьих, есть ряд видов тестирования, которые чат не сможет проводить. Например тестирование удобства использования, нагрузочное тестирование, тестирование перфоманса и многое другое.
ChatGPT может стать инструментом для тестирования. Но надо быть аккуратными, чтобы не слить ему конфиденциальную информацию.
Но вот про будущее, лет через 5, все может быть. Но опять же, я не верю в то, что можно убрать человека. Все равно нужен супервизинг того, что делает ИИ.

Кроме того, модель Chat GPT не обладает интуицией и опытом, которые обычно имеют ручные тестировщики, и не может оценивать качество программного обеспечения с точки зрения конечного пользователя.

18/04/2023

Как же происходило обучение ChatGPT?
Обучение модели Generative Pre-trained Transformer (GPT-3) - это длительный и сложный процесс, который включает несколько этапов.
Первым этапом является предварительное обучение модели на большом наборе разнообразных текстовых данных. В GPT-3 используются данные, включающие книги, научные статьи, новости, эссе, статьи из Википедии и других онлайн-источников, которые в общей сложности составляют более 45 терабайт. Для предварительного обучения модели используется техника самообучения, которая позволяет модели адаптироваться к структурам и закономерностям в текстах.

Второй этап - это дополнительное обучение модели на конкретной задаче, которую модель должна решать. В этом этапе модель дообучается на более узкой области знаний, чтобы стать более точной и удобной для использования. Для этого используются данные, специфичные для конкретной задачи.

Третий этап - это отладка и настройка модели для достижения максимальной точности и эффективности. В этом этапе
ученые тестируют и настраивают параметры модели, чтобы улучшить ее результаты.
После всех этапов модель готова к использованию. Модель может быть использована для решения различных задач, включая генерацию текстов, ответы на вопросы, перевод языков и многое другое.
Более того, благодаря своей масштабируемости и обучению без учителя, GPT-3 может создавать новые формы текста, в том числе стихи, музыку и даже код.