01СТАРТ В QA
Начинаете с нуля.
Нужен маршрут.
Разберём, что делает тестировщик и какие навыки нужны на старте. Составим последовательность обучения и закрепим основы на практике.
- Тест-дизайн, чек-листы и баг-репорты
- Основы веба, HTTP и API
- Обратная связь по учебным заданиям
Наметить первый шаг
02ПЕРЕХОД В АВТОМАТИЗАЦИЮ
Знаете ручное QA.
Хотите писать тесты.
Выстроим последовательность обучения: Python, HTTP, API и pytest. Будем закреплять знания на небольших работающих тестах.
- Определим пробелы и приоритеты
- Разберём код и типичные ошибки
- Перейдём от отдельных тестов к структуре проекта
Обсудить переход
03РАБОТА С КОДОМ
Автотесты есть.
Вопросов всё ещё много.
Разберём ваш подход: фикстуры, тестовые данные, читаемость, независимость тестов и причины нестабильных падений.
- Ревью с объяснением решений
- Практика рефакторинга
- План улучшений без переписывания всего сразу
Принести код на разбор
04СЛЕДУЮЩИЙ УРОВЕНЬ
Тесты запускаются.
Пора встроить их в процесс.
Свяжем автотесты с повседневной работой команды: Git, CI/CD, отчёты, Docker и параллельный запуск.
- Разбор понятного учебного или рабочего примера
- Объяснение причин, а не только команд
- Практические шаги для самостоятельной работы
Разобраться с процессом
05ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ РАЗВИТИЕ
Пора двигаться дальше.
Но с чего начать?
Посмотрим на ваш опыт, желаемую роль и текущие навыки. Помогу составить план и подготовиться к техническим обсуждениям.
- Разбор резюме и описания своего опыта
- Практика ответов на вопросы по QA
- Приоритеты обучения под вашу цель
Обсудить развитие
06AI В ПОВСЕДНЕВНОЙ РАБОТЕ
Пробуете AI.
Хотите видеть пользу.
Разберём применение AI к задачам QA: черновики сценариев, объяснение кода и анализ ошибок. Будем проверять результат и замечать ограничения.
- Постановка задачи и подготовка контекста
- Проверка предложенных тестов и ответов
- Практический эксперимент на учебных данных
Обсудить практику с AI