Тестирование и бизнес-требования

Тестировщики в лучшем случае взаимодействуют скорее с функциональным уровнем требований и/или пользовательским. Однако в связи с тем, что протестировать можно все, мы вполне способны превентивно влиять на качество будущей документации, обращая внимание и на бизнесовый уровень

Для того, чтобы начать, достаточно получить ответы на 4 ключевых вопроса: “Зачем?”, “Кто?”, “Как?” и “Что?”. Дж. Грегори и Л. Криспин предлагают использовать для этого схему влияния (impact map):

Пример схемы влияния
Пример Дж. Грегори и Л. Криспин

Если с “Зачем?” всё понятно — это измеримая, ограниченная по времени, конкретная цель, то c другими немного сложнее:

  • Отвечая на вопрос: “Кто?”, мы перечисляем стейкхолдеров достаточно поверхностно, без привязки к лицам или ролям
  • Далее обозначаем их влияние: каким образом стейкхолдеры помогают или препятствуют достижению цели
  • Затем описываем средства достижения цели — что требуется от участников?

Возможно, заказчик сказал что нужно сделать и как решение следует внедрить, но совсем не объяснил зачем. А если у нас нет ответа на этот вопрос, имеют ли смысл последующие ревью?

comments powered by Disqus

Тестирование

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)

Автоматизация

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)

AI

MCP, Skills, Rules, AI-assisted coding (Claude, Codex), локальные модели с Ollama

CI/CD и инфраструктура

Git, GitHub/GitLab, Git Flow, Conventional Commits, Commitizen, Pytest, Docker, Selenoid, Allure Reports, allure-notifications, GitLab CI/GitHub Actions/Jenkins, GNU/Linux (Debian 13)