Manual QA меняется. Что учить прямо сейчас? 👇для начинающих 🫶🏼💙
Как обычно от Manual QA ждут не только умения находить баги, но и понимания того, как работает система целиком.
Важно постепенно расширять технический стек.
1️⃣ API и сети
• HTTP и REST: методы, статус-коды, заголовки, параметры.
• Postman: коллекции, переменные, авторизация, тесты.
• DevTools: Network и Console.
• Понимание взаимодействия фронтенда, бэкенда и внешних сервисов.
👉 Практика: возьмите учебный API и соберите коллекцию в Postman с позитивными, негативными и граничными сценариями.
2️⃣ SQL и данные
Минимальный набор:
• SELECT, WHERE, ORDER BY;
• JOIN;
• GROUP BY и агрегатные функции;
• подзапросы и CTE.
👉 Не учите SQL только по теории. Проверяйте данные после реального сценария: регистрация, заказ, платеж или добавление товара в корзину.
3️⃣ Мост к разработке
Полезно освоить:
• основы Python или JavaScript;
• чтение простого кода;
• Git;
• логи;
• основы CI/CD;
• моки и стабы.
Не обязательно писать сложные программы. Важно понимать, что происходит «под капотом», и уметь самостоятельно разобраться с проблемой.
4️⃣ AI-грамотность
AI уже становится рабочим инструментом QA.
Стоит научиться:
• правильно формулировать задачи для AI;
• использовать его для тест-кейсов, тестовых данных и анализа;
• понимать, что такое AI-агенты и MCP;
• проверять результаты AI, а не принимать их на веру.
🎯 Главный навык QA в эпоху AI верификация.
AI может за секунды написать тест-кейс или SQL-запрос. Но может пропустить граничный сценарий, ошибиться в логике или предложить небезопасное решение.
Поэтому важно уметь задавать вопросы:
Что здесь может пойти не так? Что не учтено? Какие данные проверить? Где границы решения?
С чего начать?
Если вы Manual QA, я бы двигалась так:
API → SQL → DevTools → логи → Git → основы кода → AI-инструменты.
Не пытайтесь изучить всё сразу. Выберите один навык и закрепите его на практике.
📌 Сохрани пост как чек-лист развития Manual QA. подписывайся на @protestinginfo
Как обычно от Manual QA ждут не только умения находить баги, но и понимания того, как работает система целиком.
Важно постепенно расширять технический стек.
1️⃣ API и сети
• HTTP и REST: методы, статус-коды, заголовки, параметры.
• Postman: коллекции, переменные, авторизация, тесты.
• DevTools: Network и Console.
• Понимание взаимодействия фронтенда, бэкенда и внешних сервисов.
👉 Практика: возьмите учебный API и соберите коллекцию в Postman с позитивными, негативными и граничными сценариями.
2️⃣ SQL и данные
Минимальный набор:
• SELECT, WHERE, ORDER BY;
• JOIN;
• GROUP BY и агрегатные функции;
• подзапросы и CTE.
👉 Не учите SQL только по теории. Проверяйте данные после реального сценария: регистрация, заказ, платеж или добавление товара в корзину.
3️⃣ Мост к разработке
Полезно освоить:
• основы Python или JavaScript;
• чтение простого кода;
• Git;
• логи;
• основы CI/CD;
• моки и стабы.
Не обязательно писать сложные программы. Важно понимать, что происходит «под капотом», и уметь самостоятельно разобраться с проблемой.
4️⃣ AI-грамотность
AI уже становится рабочим инструментом QA.
Стоит научиться:
• правильно формулировать задачи для AI;
• использовать его для тест-кейсов, тестовых данных и анализа;
• понимать, что такое AI-агенты и MCP;
• проверять результаты AI, а не принимать их на веру.
🎯 Главный навык QA в эпоху AI верификация.
AI может за секунды написать тест-кейс или SQL-запрос. Но может пропустить граничный сценарий, ошибиться в логике или предложить небезопасное решение.
Поэтому важно уметь задавать вопросы:
Что здесь может пойти не так? Что не учтено? Какие данные проверить? Где границы решения?
С чего начать?
Если вы Manual QA, я бы двигалась так:
API → SQL → DevTools → логи → Git → основы кода → AI-инструменты.
Не пытайтесь изучить всё сразу. Выберите один навык и закрепите его на практике.
📌 Сохрани пост как чек-лист развития Manual QA. подписывайся на @protestinginfo