Пять ошибок в работе с ожиданиями в UI‑автотестах, из‑за которых тесты падают через раз
Знакомый сюжет в любом проекте с UI‑автотестами. Один и тот же тест на CI ведёт себя по‑разному: вчера прошёл, сегодня упал, завтра снова прошёл. Локально работает всегда. В логах непонятное «Element not interactable», в скриншоте на момент падения элемент вроде на месте. Команда списывает на «flaky test», добавляет ретрай через JUnit Extension, через месяц добавляет ещё один уровень ретраев на CI. Пайплайн билда растёт с трёх минут до двадцати, потому что ретраи теперь срабатывают на половине прогонов. Доверие к автотестам падает, через полгода менеджмент возвращает ручное тестирование на критичные релизы.
Влияние AI на позиции QA в 2026 году
В 2026 году уже никто не спорит, что искусственный интеллект радикально меняет тестирование, как и все сферы бизнеса. Вопрос только в том, кого он заменит и кого сделает значительно ценнее как эксперта.По данным World Quality Report 2025, 89% компаний пилотируют или внедряют Generative AI в процессы Quality Engineering. При этом только 15% сделали это на уровне всей организации. Остальные находятся в стадии осторожного эксперимента.AI заменяет не QA-инженеров, а QA-инженеров, которые не используют AI.Что уже происходит прямо сейчасЧто уже изменилось к середине 2026 года
Мы пытались заменить QA нейросетью. Не получилось
ВступлениеХочется поговорить о том, что происходит с QA в 2026-м и правда ли, что «нас вот-вот заменит ИИ». Но не в формате очередного треда в духе «всё пропало» или «всё отлично, завтра уволим половину отдела». А по-взрослому: с опытом, цифрами, ограничениями и выводами. То есть попробовать не просто порассуждать, а разобрать тему как небольшое исследование: что реально меняется, где ИИ помогает, а где начинается та самая реальность, которая не влезает в красивую презентацию.
OpenAI сообщила о появлении Codex на смартфонах
OpenAI внедрила мобильную версию инструмента программирования Codex. Она интегрирована в приложение ChatGPT, что позволяет удалённо отслеживать и управлять рабочими процессами разработки.
Как собрать пайплайн с LLM агентом использующим эмуляторы Android девайсов
Какую проблему решаемLLM пока не может хорошо обращаться с Е2Е автотестами потому что для этого нужно провести целый комплекс мероприятий. Сложность возникает уже на этапе запуска такого автотеста. В отличии от юнит автотестов, Е2Е автотесты почти всегда PageObject и целый проект со своей архитектурой на базе Selenium Appium Espresso и тд.Чем может быть полезна эта статьяВ данной статье я постараюсь описать подход с которым можно сделать агента использующего MCP инструменты для взаимодействия с эмуляторами. Заодно приведу простой пример чем отличается модель от агента и как они взаимодействуют между собой.Строим пайплайн
200 OK по протоколу, но не OK для клиента: автоматизация контроля совместимости API и приложения
Выпустить релиз — часы работы команды. Упасть на старте — 1 секунда. Узнать об этом не из отзывов пользователей — бесценно. Серверные тесты проходят, эндпоинт отвечает 200 OK, но мобильный клиент падает на первом же ответе API.Типичный сценарий: в user.id приходит null, у status появляется новое значение или меняется вложенная структура — и ответ API расходится с клиентскими моделями.
200 OK иногда = кома: почему API «работает», а приложение — нет (и как нам помог ИИ)
Статус 200 OK коварен своей тривиальностью.Бэкенд-тесты «зеленые», API честно отдает данные, а веб-клиент мгновенно подхватывает изменения. Кажется, что всё в порядке, но в это же время мобильные клиенты теряют работоспособность. Приложение не выдает сетевых ошибок, оно просто не может корректно обработать обновленный DTO: клиент ожидает одну структуру данных, а получает другую.Это не баг логики сервера, а технический разрыв между живым API и замороженным артефактом — версией приложения, которая ничего не знает о правках в схеме данных, сделанных через полгода после его релиза.
Google объяснила увеличение объёма занятой памяти на Android после обновлений системы
Google объяснила, почему объём памяти Android AICore иногда резко возрастает. Система позволяет запускать функции генеративного ИИ непосредственно на аппаратном обеспечении Android-смартфона или планшета.
ISTQB обновил сертификацию AI Testing до v2.0. Что изменилось и чего там всё ещё не хватает
Привет, меня зовут Евгений Семенюк.Я в тестировании больше 12 лет: прошёл путь от Manual QA и автоматизации до Test Manager / Quality Architect. Сейчас много занимаюсь AI в тестировании, тестированием AI-систем, обучением команд и внедрением AI-подходов в QA-процессы.Так получилось, что у меня 9 ISTQB-сертификаций, включая полный Expert Level Test Management и много лет я на волонтерских началах помогаю инженерам готовиться к экзаменам и развиваю продукты для тестировщиков.Один из таких продуктов - ProSTQB.com.Это платформа для подготовки к ISTQB-сертификациям, включая ISTQB CT-AI / AI Testing
