QAStudy.online

🔥 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