🧱 01 · Ручное тестирование, основа · API · база данных
Тестировал вручную: чек-листы, тест-кейсы
Знаю техники тест-дизайна, как покрыть проверками, ничего не упустив
Оформлял баг-репорты: что сломано, как повторить, насколько критично
Работал с API: запросы, ответы, коды ошибок (Postman / Swagger)
Писал запросы к базе данных: SQL, выборка из нескольких таблиц
Разбирался с авторизацией: токены, куки, почему «401»
🐳 02 · DevOps и окружение, Linux · Docker · Kubernetes · сети
Уверенно в терминале Linux: команды, файлы, права
Поднимал окружение в Docker (контейнеры, compose)
Работал с очередями сообщений (Kafka / RabbitMQ)
Kubernetes на уровне запуска: посмотреть поды, логи, перезапустить (kubectl)
Понимаю сеть под капотом: порты, health-check, почему сервис «не поднялся»
Работал с переменными окружения и секретами: .env, конфиги под разные стенды (dev / stage / prod)
Смотрел логи и метрики (Grafana, Kibana)
Знаю базовую безопасность: типовые атаки, OWASP, что проверять
🐍 03 · Автоматизация тестов, Python · pytest · UI
Программирую на Python (база)
Пишу автотесты (pytest или аналог)
Автоматизирую UI: находить элементы, ждать, кликать
Знаю, как организовать UI-тесты (Page Object)
Читаю и дорабатываю чужой код автотестов
Поднимал автоматизацию на проекте с нуля
🏗 04 · Архитектура фреймворка, строишь сам с нуля
Строил фреймворк автотестов с нуля (не дописывал готовый)
Делал свой HTTP-слой: обёртки и переиспользуемые клиенты (Custom Requester)
Модели данных и генерация тест-данных (Pydantic + Faker)
Организовывал тесты слоями: запросы / логика / проверки (3-layer)
Писал кастомные фикстуры и ролевое тестирование
Работал с базой данных из тестов через ORM
Выносил переиспользуемые хелперы и утилиты (не копипаста)
Ускорял и масштабировал: async / параллельный прогон, SOLID
🔧 05 · Качество в пайплайне (QAOps), Quality Gate · CI/CD
Встраивал автотесты в CI/CD, запуск на каждый коммит или мерж
Строил Quality Gate, ворота, которые не пускают сборку дальше, если тесты упали
Проектировал правила гейта: что блокирует релиз, что только предупреждает
Настраивал ночной прогон регресса и отчёты (Allure и т.п.)
Подключал уведомления о падениях (бот / почта)
Держал пайплайн стабильным: нестабильные тесты, таймауты, параллельность
📋 06 · Стратегия и процессы, уровень лида · Head of QA
Был единственным тестировщиком, поднимал процессы с нуля
Составлял стратегию тестирования: что проверяем, какие риски, что в приоритете
Писал тест-план: что входит и не входит, как и в каком порядке
Связывал требования с тестами через матрицу трассируемости (RTM)
Считал метрики поставки (DORA) и объяснял бизнесу на его языке
Участвовал в решении «выпускать релиз или нет»
Поднимал процессы, учил джунов, оркестрировал команду
🤖 07 · AI как инструмент, чем реально пользуешься
Понимаю, как работает нейросеть и почему она уверенно ошибается (галлюцинации)
Знаю разницу: агент в терминале (видит файлы, запускает команды) и чат в браузере
Работал с агентом с доступом к файлам и командам (Cursor, Claude Code)
Умею промптить: контекст, роль, разбивка задачи, чистый диалог
Перепроверяю вывод нейросети, знаю приёмы против выдумок
Нейросеть пишет тесты, а я проверяю и ловлю, где она схалтурила
Через нейросеть нахожу причину падения: баг в тесте или в коде
Подключал нейросеть к базе и API через MCP как инструмент
Замеряю пользу в числах: сколько времени реально сэкономил
🚀 08 · AI как объект теста, чем выделишься на деньги
Тестировал недетерминированный вывод: один вопрос, каждый раз разный ответ
Знаю RAG изнутри: векторная база, эмбеддинги, чанкинг, retrieval (не просто «слышал»)
Применял LLM-as-a-judge: одна нейросеть оценивает выход другой
Понимаю проблему «судья сам галлюцинирует» (уроборос) и как её ограничить
Считал метрики качества модели: WER для речи, golden dataset, точность в числах
Собирал eval-набор и гонял регресс при смене версии модели
Оркестровал цепочку нейросетей: одна пишет, другая проверяет, третья чинит
Проверял AI на безопасность: подсунутые команды (prompt injection), утечки
Собирал AI-агента под задачу: из OpenAPI-спеки генерит тест-сценарии