QAStudy.online

🚀 Прем’єра для спільноти QA Study OnlineВи перші, хто побачить це відео.Завтра я опублікую його в LinkedIn, але саме учасники цього Telegram-каналу традиційно отримують доступ до нового контенту раніше за всіх.🎥 Перша серія нової серії про Agentic QA та AI EngineeringТеоретичне пояснення щодо налаштування AI Code Assistants та вступ до AI WorkflowsУ цьому відео ми закладаємо фундамент, без якого буде важко зрозуміти практику.Поговоримо про:✅ AI Workflows✅ AI Agents✅ Skills✅ Hooks✅ Rules✅ Commands✅ Claude.md та AGENTS.md✅ Context Engineering✅ AI SDLC✅ Чому майбутнє автоматизації — це не один “розумний” агент, а правильно побудований workflow з багатьох спеціалізованих агентів.🎬 Буду дуже вдячний за ваш фідбек.Напишіть після перегляду:Що було найбільш корисним?Які теми хочете побачити в практичній частині?Які AI Code Assistants використовуєте сьогодні у своїй роботі?Саме ваші коментарі допоможуть зробити наступні відео ще практичнішими.Приємного перегляду! 🚀https://www.youtube.com/watch?v=Yw5kTxLekmQ

🔥 AI Agents вже змінюють SDLC.Claude Code, Cursor та GitHub Copilot поступово приходять до однакової архітектури AI workflow:agents/commands/hooks/skills/rules/Я підготував гайд, де показую:✅ як працює цей концепт✅ як будувати AI-driven QA workflow✅ як генерувати тест-кейси через AI агентів✅ як організувати orchestration між sub-agents✅ як виглядають hooks / skills / rules у демо проектіУ гайді є:— приклади структури .claude/— AGENTS.md / CLAUDE.md— AI workflow для QA automation— AI test case generation pipeline— приклади commands / hooks / agents⚠️ Важливо:Це educational example та architectural reference, а не production-ready implementation.Моя ціль — показати напрямок розвитку AI-assisted SDLC та сучасних AI workflows для QA/DevOps команд.🎥 Також планую записати окреме відео з live demo:Claude CodeAI agents orchestrationautomated test generationhooks/rules/skillsCI/CD integration📘 Гайд:💬 Telegram:@qastudy#AI #QA #DevOps #ClaudeCode #Cursor #GitHubCopilot #AITesting #TestAutomation #AIAgents #QAStudy

У березні я склав AZ-900 з результатом 905 балів — свою першу хмарну сертифікацію. Головний інсайт: AZ-900 — це не тест на пам'ять, а на інженерне мислення. Заучив відповіді — застрягнеш. Зрозумів логіку — здаш на 900+. Чому це важливо саме для QA / Automation / Performance: → Розумієш інфраструктуру, яку тестуєш — не "чорна коробка", а реальна архітектура → Performance testing без розуміння cloud (scaling, networking, regions) — це стрільба наосліп → Azure CLI = автоматизація середовищ, яку ти вже можеш вбудувати в CI/CD → Це крок до SDET / QA Architect / Cloud QA ролейМоя стратегія: Microsoft Learn + practice tests до 98–100% + hands-on лаби на безкоштовному Azure акаунті.📌 Сторінка іспиту: https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/azure-fundamentals/⚙️ Мій розширений CLI lab: https://gist.github.com/YegorMaksymchuk/a97a77c3c92efbc967ad8d262ef0b090🎬 Повний розбір підготовки: https://youtu.be/EP9OXy5QEtkЯкщо ти QA і думаєш про cloud — пиши, допоможу з планом.#azure#az900#devops#qa#sdet#performancetesting#cloud

🎓 Склав GitHub Copilot GH-300 — розповідаю як підготуватися!Записав відео з повним розбором мого досвіду підготовки та складання сертифікації GitHub Copilot.Головний інсайт — GH-300 це НЕ тільки про автокомпліт коду у VS Code. GitHub Copilot — це ціла екосистема: агенти, Spaces, CLI в терміналі, інтеграція в GitHub Actions, REST API для автоматизації, і навіть Copilot як background agent у ваших пайплайнах.У відео розповідаю:🔹 З чого починати — Copilot Fundamentals частина 1 і 2 (це маст хев)🔹 Як відточувати практику — practice assessment на Microsoft Learn + 38 питань на ghcertified.com🔹 Чому обов'язково треба читати офіційну документацію — плани (Free, Pro, Business, Enterprise), REST API, агенти🔹 Що таке Copilot Spaces, Smart Actions, Agent Mode — і чому це питають на іспиті🔹 Як QA може використати ці знання: автоматизація тесткейсів, тестові дані, репортинг, код-рев'ю⚠️ Сам екзамен набагато складніший за practice assessment — тому готуйтеся серйозно.🎥 Дивитись: https://youtu.be/x_4EL-n6qMQЯкщо є питання — пишіть у коментарях 💬

Привіт 👋Поки готую відео по AI-автоматизації, зробив невеликий практичний технічний воркшоп з API автоматизації на прикладі Postman.👉 Результат →https://github.com/YegorMaksymchuk/fakerestapi-apitest-example❓ Що реалізовано🔹 Колекція API для фейкової REST сервісуhttps://fakerestapi.azurewebsites.net🔹 Повне покриття CRUD для Users: • GET /Users • POST /Users • GET /Users/{id} • PUT /Users/{id} • DELETE /Users/{id}🔹 Mocked token для авторизації🔹 Environment variables (DEV / STG / PROD)🔹 Динамічні дані між запитами🔹 Позитивні й негативні сценарії🔹 Assertions, включно з:• статус-кодами• перевірками тіла відповіді• базовою логікою валідації🛠 Автоматизація🔹 Newman + JS скрипт для автоматичного запуску🔹 CLI та HTML reporting🔹 GitHub Actions для CI🔹 Docker для зручного запуску в командіОсь частина з package.json, що дозволяє запускати тести різними способами:"scripts": { "test:postman": "node --no-deprecation scripts/run-newman.js", "test:postman:ci": "node --no-deprecation scripts/run-newman.js --ci", "test:postman:smoke:ci": "node --no-deprecation scripts/run-newman.js --ci --folder \"Users – E2E Flow\"", "test:postman:atomic": "node --no-deprecation scripts/run-newman.js --folder \"Users – Atomic\"", "test:postman:boundary": "node --no-deprecation scripts/run-newman.js --folder \"Users – Boundary\"", "test:postman:content-type": "node --no-deprecation scripts/run-newman.js --folder \"Users – Content-Type\"", "test:postman:e2e": "node --no-deprecation scripts/run-newman.js --folder \"Users – E2E Flow\"", "test:docker": "bash scripts/docker-test.sh"} А ще невелике демо в терміналі:https://asciinema.org/a/Odv6LIdnmVgSJvtm📌 Чому це важливоМій останній досвід побудови автоматизації лише на інструментах був ще в 2017-му (SoapUI + Java + XML).Сьогодні все інакше:✔ JS/TS — універсальна мова✔ Інструменти мають бути частиною DevOps pipeline✔ Тести — не просто «таски», а частина delivery процесуІнструмент — це лише ~20%.Справжня цінність — у структурі, мисленні і підтримуваності.👇 Питання до васЧи було б вам цікаво на вебінарі/живому стрімі розібрати:📍 Postman vs JMeter vs SoapUI📍 Коли Postman достатньо, а коли потрібен code-based підхід📍 Як інтегрувати API тести в CI/CD📍 Як побудувати reusable тестову архітектуруЯкщо так — напишіть у коментарях👇Я підготую живий розбір з практикою.

🤖 AI-агенти в тестуванні — це вже не експерименти, а інженерна практикаДілюсь двома матеріалами, які добре лягають в одну картину:🔹 Загально про агентів і контекст — чому AI працює стабільно лише тоді, коли ми інженеримо контекст, правила і межі задач, а не просто «просимо написати код».👉 https://martinfowler.com/articles/exploring-gen-ai/context-engineering-coding-agents.html🔹 Практика для QA — як за допомогою agent skills і Claude Code генерувати Playwright E2E-тести, які розуміють систему, а не просто копіюють селектори.👉 https://tlolkema.substack.com/p/using-agent-skills-to-write-playwright💡 Обидві статті про одне й те саме:AI стає корисним тоді, коли ми ставимося до нього як до частини платформи, а не чарівної кнопки.Для QA це означає: • менше рутини • більше фокусу на якості й архітектурі тестів • можливість автоматизувати сам процес створення автотестів👀 Якщо цікаво подивитися відео, як я автоматизую створення E2E-тестів за допомогою ШІ — ставте реакцію або напишіть у коментарях. Зроблю короткий демо-розбір

Google опублікувала Universal Commerce Protocol. Він стандартизує замовлення та онлайн-оплату через агентів штучного інтелектуКомпанія Google оприлюднила перший проект Universal Commerce Protocol (UCP) — нового стандарту з відкритим кодом, який створено для роботи наступного покоління агентської комерції. UCP забезпечує безперебійну взаємодію між споживчими платформами, підприємствами та платіжними сервісами. Він створений для роботи з існуючою роздрібною інфраструктурою та сумісний з протоколом агентських платежів AP2. Протокол надає гнучкі способи інтеграції через API, Agent2Agent (A2A) та Model Context Protocol (MCP).На практиці це означає, що роздрібні торговці отримають можливість експериментувати з агентською комерцією, пропонуючи свої товари та послуги напряму через ChatGPT, Gemini та Perplexity. UCP допоможе демонструвати унікальні пропозиції через такі споживчі інтерфейси, як режим штучного інтелекту в Пошуку Google. Читати далі на Highload 👉Telegram Chat | Facebook | LinkedIn | Website