SenatorovAI

Автоматизация тестирования

Школа Data Science Руслана Сенаторова: курсы, аутсорс, блог и обучение Python, ML и анализу данных.

QA automation

Автоматизация тестирования: smoke, e2e, формы, адаптив и проверки перед релизом

SenatorovAI помогает покрывать важные пользовательские сценарии автотестами: открыть страницу, отправить форму, пройти checkout, проверить меню, адаптив и критичные действия.

Автотесты не должны превращаться в музей. Лучше меньше тестов, но на сценарии, которые реально больно сломать.

Для кого

Когда это нужно

Подходит проектам, где правки выходят регулярно и ручная проверка уже начинает съедать время.

Сайтам

Проверка страниц, меню, форм, адаптива и базового UX.

SaaS MVP

Авторизация, личный кабинет, роли, формы и критичные сценарии.

API

Smoke-проверки endpoint, ответов и ошибок.

Командам

Регрессия перед релизом и контроль повторяющихся багов.

Задачи

Что входит в работу

Выбор сценариев

Фиксируем, что нельзя ломать: заявки, оплата, каталог, меню, формы.

Playwright

Пишем e2e/smoke-тесты для desktop и mobile viewport.

Формы

Проверяем валидацию, успешную отправку и сообщения об ошибках.

Адаптив

Проверяем важные страницы на мобильной ширине.

CI

Подключаем запуск в GitHub Actions или другой pipeline.

Отчёт

Оставляем команды запуска и понятное описание проверок.

Технологии

Инструменты и стек

Используем Playwright, JavaScript/TypeScript, pytest при необходимости, GitHub Actions, Docker, API checks и визуальные smoke-проверки.

Сначала покрываем “дорогие” поломки. Тест ради галочки быстро становится шумом.

Процесс

Как проходит работа

  1. Разбираем задачу. Фиксируем цель, входные данные, ограничения, ожидаемый результат и критерии готовности.
  2. Проверяем данные. Смотрим структуру, качество, пропуски, выбросы, источники и возможные риски для вывода.
  3. Собираем рабочий пайплайн. Делаем воспроизводимый код, промежуточные проверки и понятную структуру проекта.
  4. Проверяем результат. Сравниваем с baseline, смотрим устойчивость, ошибки и случаи, где решение может давать сбой.
  5. Передаём артефакты. Отдаём код, README, выводы, ограничения и рекомендации по следующему этапу.

Результат

Что получает клиент

  • набор автотестов;
  • команды запуска;
  • проверки desktop/mobile;
  • CI-конфигурация при необходимости;
  • README с описанием сценариев.

Стоимость

От чего зависят сроки и цена

Стоимость зависит от качества данных, количества источников, глубины анализа, требований к модели, визуализации, API и формату передачи результата.

Если задача пока сырая, лучше начать с короткого аудита. Он быстро показывает, что реально сделать и где могут быть скрытые риски.

Почему SenatorovAI

Почему стоит обратиться в SenatorovAI

Сначала смысл задачи

Не подбираем инструмент до того, как понятны данные, цель и критерии успеха.

Воспроизводимый код

Результат должен запускаться повторно, а не жить только в одном ноутбуке.

Честные ограничения

Если данные не дают уверенного ответа, это фиксируется прямо, без украшения метрик.

Связь с engineering

Сразу думаем, как результат будет использоваться после анализа или прототипа.

Примеры

С какими задачами можно прийти

  • проверить мобильное меню;
  • проверить форму заявки;
  • покрыть smoke главных страниц;
  • проверить checkout;
  • запускать тесты перед деплоем.

Материалы по теме

Что почитать перед заказом

Эти статьи помогают спокойнее разобраться в задаче до разговора: где риски, какие вопросы задать и как понять качество результата.

FAQ

Частые вопросы

Можно ли начать с нескольких smoke-тестов?

Да. Обычно это лучший старт: проверяем самые важные сценарии, а не пытаемся покрыть всё сразу.

Можно ли тестировать мобильную версию?

Да. Playwright позволяет запускать сценарии на разных viewport и устройствах.

Можно ли подключить тесты к GitHub Actions?

Да, если проект хранится в GitHub и есть понятная команда запуска.

Заявка

Покажите проект — выберем первые тесты

Пришлите ссылку, репозиторий или список сценариев, которые чаще всего ломаются.