Premier Online — это крупный международный сервис по продаже билетов на спортивные, музыкальные и развлекательные мероприятия. Для QA-инженера это идеальная тренировочная площадка, совмещающая в себе классический e-commerce и сложную динамическую бизнес-логику.
Выбор конкретных мест на динамических схемах стадионов и театров в реальном времени. Проверка состояний доступности сидений.
Тестирование бизнес-логики временного бронирования билетов в корзине. Что происходит, когда 10-минутный таймер сессии оплаты истекает?
Многоуровневая система поиска и фильтрации ивентов по локациям, датам, категориям и жанрам при высокой нагрузке.
Оформление заказа, применение промокодов, валидация полей и симуляция интеграции с внешними платежными шлюзами.
Критический функционал для тестирования: интерактивный выбор мест на схеме зала, логика бронирования, тайм-ауты оплаты и многопользовательская конкуренция за билеты.
Нагрузочное тестирование (JMeter, k6), E2E тесты (Cypress, Playwright), API тесты
Cross-browser (Chrome, Safari, Firefox), Mobile (iOS, Android), Network conditions (3G)
Real-time отслеживание двойных бронирований, логирование действий, alert при аномалиях
Как превратить хаотичные проверки ИИ в структурированное тестовое покрытие
При тестировании таких модулей, как корзина Premier Online с динамическим таймером, ручной QA-инженер тратит до 70% времени на рутинное описание шагов, предусловий и ожидаемых результатов в TMS-системах.
Нейросеть выдает банальные чек-листы, если общаться с ней как обычный пользователь. Чтобы получить тест-кейсы уровня Senior, промпт должен содержать:
Мы нацеливаем ИИ на самую уязвимую часть системы — 10-минутное удержание билетов в корзине. Граничные состояния, которые мы сгенерируем:
После прохождения практики на этом шаге вы забираете артефакты, которые можно смело показывать на собеседованиях как пример работы с AI в QA:
Используйте цепочку из 3 специализированных промптов для пошагового создания профессионального тестового покрытия корзины Premier Online
Ты — Senior QA Engineer на проекте Premier Online (www.premieronline.com). Тебе поручено протестировать модуль «Корзина и 10-минутный таймер удерживания билетов». На основе этой логики составь развернутый чек-лист проверок. Раздели его на следующие категории: 1. Позитивные сценарии (добавление, удерживание, успешный переход на оплату). 2. Негативные сценарии (попытки обойти таймер, некорректные действия пользователя). 3. Интеграционные сценарии (взаимодействие таймера корзины с базой данных мест на схеме зала). Результат выдай в виде структурированного чек-листа с краткими емкими формулировками без детальных шагов.
Ты — QA Lead и эксперт по техникам тест-дизайна. Мы продолжаем проектировать тесты для таймера корзины Premier Online (10 минут на сессию бронирования билетов). Сфокусируйся исключительно на технике анализа граничных значений (Boundary Value Analysis). Нам нужно проверить поведение системы в критических точках времени: 1. За 1 секунду до истечения таймера (09:59). 2. Ровно в момент истечения таймера (10:00). 3. Спустя 1 секунду после истечения (10:01). Опиши, какие аномалии могут возникнуть в этих точках (например, отправка запроса на оплату, когда бронь на сервере уже снята) и какие точечные проверки необходимо выполнить ручному тестировщику.
Ты — QA-документалист. Возьми все сценарии и проверки, сгенерированные на предыдущих двух шагах для сайта Premier Online. Преврати их в подробные тест-кейсы, готовые к импорту в профессиональную Test Management System (TMS). Выбери 5 наиболее критических сценариев (2 позитивных, 2 граничных и 1 негативный) и распиши их строго по схеме: - Название тест-кейса (понятное и лаконичное) - Предусловия (Preconditions) - Шаги воспроизведения (Steps) - Ожидаемый результат (Expected Result) Используй четкий технический язык, принятый в сфере тестирования ПО.
Учим искусственный интеллект анализировать технические логи платежных шлюзов Premier Online и автоматически упаковывать их в профессиональные тикеты для Jira
Имитируем критическую ошибку «Платёж отклонен банком» или падение 10-минутного таймера на этапе оплаты билета.
Забираем «сырые» данные из DevTools: логи консоли, тексты ошибок сетевых запросов (Network response) и описание от пользователя.
Скармливаем этот хаос нейросети через специальный промпт-трансформер и получаем чистый, структурированный баг-репорт.
Ты — Senior QA Engineer и технический писатель. Твоя задача — составить профессиональный баг-репорт для разработчиков на основе сырых логов и описания проблемы на сайте Premier Online (www.premieronline.com).
Вот входные данные о баге (Лог / Описание):
"[ОШИБКА]: Пользователь выбрал место А1, заполнил Checkout, нажал Оплатить ровно на 10:01 минуте. Кнопка заблокировалась, деньги списались, но билет в корзине сбросился. В консоли прилетел статус: POST /api/v1/cart/checkout 409 Conflict. Response: {'error': 'Seat already unreserved'}."
Преобразуй эти сырые данные в эталонный Bug Report для Jira. Структура отчета должна быть следующей:
1. Summary (Емкий заголовок бага с указанием компонента).
2. Environment (Окружение).
3. Preconditions (Предусловия).
4. Steps to Reproduce (Пошаговый сценарий воспроизведения).
5. Expected Result (Ожидаемое поведение системы).
6. Actual Result (Фактическая ошибка с указанием статус-кода API).
7. Severity / Priority (Твое обоснование критичности бага для бизнеса).
Выведи результат техническим языком, без лишней "воды".
Посмотрите, как ИИ мгновенно превращает эмоциональный отзыв пользователя в строгую техническую задачу для разработчика
Узнайте, как использовать зрение нейросети (Vision-модели) для моментального сравнения верстки билетной витрины с UI-дизайном
Загружаем скриншот идеального дизайна интерактивной карты зала Premier Online в ИИ для фиксации эталона.
Скармливаем нейросети реальный снимок экрана из тестового окружения с «поплывшими» кнопками и съехавшими шрифтами.
ИИ мгновенно формирует таблицу несоответствий (шрифты, отступы, цвета) с точным указанием элементов для исправления.
[ИНСТРУКЦИЯ ДЛЯ СТУДЕНТА: Прикрепи к этому запросу два изображения: 1) Макет из Figma, 2) Скриншот реального сайта Premier Online] Ты — UI/UX QA Engineer с глубоким пониманием концепции Pixel-Perfect верстки. Перед тобой два изображения: макет дизайна (Изображение 1) и фактическая реализация на фронтенде (Изображение 2). Проведи визуальный регрессионный анализ и найди все несоответствия верстки исходному дизайну. Проверь следующие слои: 1. Типографика (соответствие шрифтов, размеров, межстрочных интервалов и веса текста). 2. Геометрия и сетка (выравнивание блоков корзины, иконок мест на стадионе, внешние и внутренние отступы padding/margin). 3. Цветовая палитра (цвета кнопок в активном, заблокированном и дефолтном состояниях). Сформируй результат в виде понятной таблицы со столбцами: - Компонент / Элемент UI - Как сделано в макете Figma - Как реализовано на скриншоте сайта (Дефект) - Критичность несоответствия (Low, Medium, High)
Забудьте про ручное заполнение таблиц. Узнайте, как делегировать Claude создание сложных структур данных и баз пользователей для нагрузочного и функционального тестирования
Создаем валидные структуры данных для API-запросов (моки билетов, профили пользователей, гео-данные стадионов) в один клик.
Заставляем ИИ мгновенно генерировать списки «проблемных» данных: длинные имена (255+ символов), спецсимволы, пустые поля (null) для проверки устойчивости системы.
Подготовка тестовых пулов номеров карт (Visa, Mastercard) с различными комбинациями сроков действия и CVV для комплексного тестирования эквайринга.
Ты — Senior QA Engineer и Data Specialist. Для проведения интеграционного тестирования API корзины на сайте Premier Online (www.premieronline.com) нам необходимо сгенерировать тестовый массив данных. Сгенерируй валидный JSON-массив, состоящий из 5 различных объектов пользователей (массив "test_users"), которые пытаются забронировать билеты. Каждый объект в JSON должен содержать следующие строгие параметры: 1. user_id (Уникальный UUID v4). 2. full_name (Реалистичные имя и фамилия. Добавь в один из кейсов экстремально длинное имя, а в другой — имя со спецсимволами для проверки валидации). 3. email (Сгенерируй реалистичные почты, а также один невалидный email без знака @). 4. selected_seats (Массив объектов мест, где у каждого места есть сектор, ряд и номер кресла). 5. payment_card (Объект с типом карты, маскированным номером 16 знаков, сроком действия и CVV). Выведи только чистый, валидный JSON без лишнего сопроводительного текста, чтобы его можно было сразу скопировать и вставить в Postman.
Запустите интерактивный симулятор: отправьте «сырой» консольный лог ошибки сайта Premier Online в ИИ-ассистента и посмотрите, как он мгновенно локализует дефект
Выберите любой модуль системы покупки билетов и посмотрите, как ИИ мгновенно проектирует профессиональные сценарии проверок для вашей базы тест-кейсов
| Тип / Название | Шаги воспроизведения (Steps) | Ожидаемый результат (Expected Result) |
|---|
Попробуйте себя в роли инженера автоматизации. Доработайте тестовые промпты для нейросети, отправьте их на ревью и мгновенно получите разбор от виртуального Ментора.
Перед вами базовый промпт. Нейросеть напишет по нему слишком простые тесты. Допишите в промпт требование проверить негативные сценарии (например: прерванное соединение, отзыв токена, пустой ответ от API Google) и нажмите кнопку проверки.
Отличная работа! Вы добавили в промпт контекст негативного тестирования и обработки ошибок сторонних сервисов. С таким промптом Claude выдаст промышленную базу тест-кейсов со 100% покрытием бизнес-логики.
Нажмите на этапы рабочего дня ниже и посмотрите, как инструменты искусственного интеллекта превращают изнурительную рутину в автоматизированный процесс.
«Ребята, у нас горит релиз. Разработчики выкатили новый модуль интерактивного выбора мест в зале. Нужно срочно написать под него тест-план и завести чек-листы до обеда!»
Вручную открывает блокнот или Excel. Начинает мучительно вспоминать и выписывать все комбинации кликов, рядов, секторов и занятых мест.
Скармливает ТЗ модуля в Claude AI. Через 15 секунд получает готовую структурированную матрицу тест-кейсов. Переносит её в Cursor для авто-генерации скриптов тестирования.
Вам не нужно учить языки программирования и фреймворки. Посмотрите, как с помощью правильных промптов искусственный интеллект за секунды забирает на себя самые скучные задачи Manual QA.
Вы только что увидели базовую генерацию. На курсе мы разберем реальную изнанку профессии: от обхода хитрых багов авторизации до автоматизации рутины с помощью кастомных ИИ-ассистентов.
Це чудова можливість познайомитися з ментором, вивчити підходи до навчання та переконатися, що наш практикум відповідає вашим очікуванням.
Никакой сухой теории. Вы сразу погружаетесь в интерактивный тренажер, работаете с реальными багами и симулируете задачи на настоящем коммерческом проекте.
Смотреть программу →Забудьте про автоматические отписки. Менторы вручную разбирают ваши тест-кейсы и баг-репорты, детально объясняя, как улучшить результат и избежать глупых ошибок.
Выбрать тариф →Интерактивные разборы сложных сценариев и сессии вопросов-ответов. Вы учитесь внедрять искусственный интеллект в рутину Manual QA, ускоряя работу в разы.
Занять место →Пошаговый интерактивный тренажер с поддержкой искусственного интеллекта
Групповой интерактивный формат с живыми разборами кейсов Senior-ментором
Индивидуальный менторинг, персональная ИИ-стратегия и полный карьерный апгрейд
Отвечаем на главные страхи и технические вопросы перед стартом обучения
Да, абсолютно! Этот курс спроектирован специально для старта с нуля. Мы обучаем ручному тестированию (Manual QA), где писать программный код не требуется.
Главная фишка нашего интенсива — мы учим управлять искусственным интеллектом (Claude, Cursor, ChatGPT). ИИ возьмет на себя всю сложную рутину, а вы научитесь ставить ему задачи и проверять результаты как полноценный специалист.
Классические курсы до сих пор заставляют студентов часами вручную выписывать сотни тест-кейсов и чек-листов, тратя на это дни. Этот подход устарел.
Мы учим AI-driven тестированию. Вы узнаете, как с помощью грамотного промпт-инжиниринга делегировать ИИ генерацию тестов, проверку требований и составление SQL-запросов. Вы будете выполнять ежедневные задачи тестировщика в 3–4 раза быстрее, что сделает вас ключевым и ценным кандидатом для работодателей.
В отличие от обычных самостоятельных тарифов на других платформах, где вы предоставлены сами себе, у нас на тарифе SOLO включена полноценная асинхронная проверка работ ментором.
Вы сдаете выполненный на интерактивной платформе проект, а Senior-ментор вручную вычитывает ваши баг-репорты, тест-кейсы и логику использования ИИ, оставляя подробный текстовый разбор ошибок.
Ничего страшного! Все интерактивные онлайн-встречи в MS Teams (доступные для тарифов TEAM и VIP) записываются в высоком качестве.
Запись разбора появляется в вашем личном кабинете на платформе-тренажере уже на следующий день. Вы сможете пересмотреть её в удобном темпе, а возникшие вопросы задать менторам в закрытом командном чате.
Вам подойдет абсолютно любой рабочий ноутбук или стационарный компьютер (на Windows, macOS или Linux) со стабильным доступом в интернет.
Все интерактивные модули курса, симуляторы реальных задач и нейросети работают через облако прямо в вашем веб-браузере. Никаких мощных видеокарт или специфического дорогого софта устанавливать не потребуется.
