Исследовательское тестирование — это неформальный метод проектирования тестов, при котором тестировщик активно контролирует проектирование тестов в то время, как эти тесты выполняются, и использует полученную во время тестирования информацию для проектирования новых и улучшенных тестов
Предлагаемое решение какой-либо проблемы может быть далеко не оптимальным, поскольку является врéменным и строит перед исполнителем иллюзию исчезновения трудности. Когда такие иллюзии начинают рушиться, исполнитель может столкнуться с мыслью о том, что вся его деятельность по поиску решения является бессмысленной — сил затрачено много, а пользы никакой нет
Слышал у одного лектора мысль о том, что классификации нужны только для того, чтобы пройти собеседование. У С. Куликова этих классификаций наберется на целый постер. С другой стороны, если не заняться организацией тестов вовремя, совсем скоро в репозитории затеряется и сам их автор. Чтобы поддерживать порядок, я стараюсь использовать, как минимум, одну из самых известных — по степени важности
Теория (принципы, уровни и т.д.), тест-анализ и тест-дизайн (эквивалентное разбиение, граничные значения, таблица решений, состояния и переходы, комбинаторные техники), исследовательское тестирование (туры Уиттакера, чит-листы, SBTM и TBTM)
Языки: Python, Swift, SQL
UI (web): Selene, Playwright, могу написать свой враппер поверх Selenium WebDriver. Строю стабильные CSS- и XPath-селекторы, использую Page Object Model и её вариации (Element/Steps/Fluent Page Object)
API: REST API (OpenAPI/Swagger), gRPC (Protobuf), SOAP (WSDL/XSD), Requests, Pydantic, Postman
Mobile: Нативные автотесты с XCTest для iOS, кросс-платформенные с Appium (Screen Object Model, запуск на симуляторах и реальных устройствах)
MCP, Skills, Rules, AI-assisted coding (Claude, Codex), локальные модели с Ollama
Git, GitHub/GitLab, Git Flow, Conventional Commits, Commitizen, Pytest, Docker, Selenoid, Allure Reports, allure-notifications, GitLab CI/GitHub Actions/Jenkins, GNU/Linux (Debian 13)