惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
D
DataBreaches.Net
T
Tailwind CSS Blog
M
MIT News - Artificial intelligence
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
F
Full Disclosure
V2EX - 技术
V2EX - 技术
N
News and Events Feed by Topic
Help Net Security
Help Net Security
L
LangChain Blog
Y
Y Combinator Blog
宝玉的分享
宝玉的分享
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
P
Proofpoint News Feed
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
T
The Blog of Author Tim Ferriss
Google DeepMind News
Google DeepMind News
The Register - Security
The Register - Security
B
Blog RSS Feed
N
Netflix TechBlog - Medium
N
News | PayPal Newsroom
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
V
Vulnerabilities – Threatpost
B
Blog
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
I
Intezer
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
博客园_首页
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
AI
AI
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Cyberwarzone
Cyberwarzone
P
Proofpoint News Feed
Google DeepMind News
Google DeepMind News
G
GRAHAM CLULEY
Vercel News
Vercel News
罗磊的独立博客
MyScale Blog
MyScale Blog
Last Week in AI
Last Week in AI
博客园 - 司徒正美
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
GbyAI
GbyAI
Scott Helme
Scott Helme
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
T
Troy Hunt's Blog
A
About on SuperTechFans
P
Privacy International News Feed

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Peer testing на основе Закона Линуса
Lendcore · 2026-05-22 · via Все публикации подряд на Хабре

Простой

5 мин

6.7K

"Given enough eyeballs, all bugs are shallow"

Вступление

Читая про Закон Линуса, нам понравилась идея о том, что при достаточном количестве независимых проверок большинство проблем становится быстро обнаруживаемым. Это натолкнуло нас на мысль адаптировать подобный подход в QA процессах с минимальными ресурсными затратами. Основная идея заключалась в том, чтобы перед стартом регресса версии, но после завершения работ разработки новых фичей (Фичефриза), новые фичи дополнительно проверялись другим тестировщиком, а не только ответственным за фичу QA.


Как мы решили это реализовать

На старте разработки формируется чек-лист проверки фичи на основе GDD и SLA. Далее процесс разработки продолжается без изменений вплоть до стадии фичефриза. Согласно нашим процессам, после завершения разработки версии остается отдельный день под балансные правки и финальную настройку межфункционального взаимодействия систем. Именно в это окно и удалось встроить подход без заметного влияния на сроки разработки.

Пример пайплайна:

  • На старте разработки, фича “Бег” была закреплена за мной

  • Изучаю требования, тестирую функциональность и составляю чек-листы

  • Тут стадия активной разработки

  • Версия уходит в фичефриз и формируется билд для плейтеста

  • Приступают к работе GD, где они плейтестят и шатают баланс

  • Определяются финальные даты Peer тестов

  • Я передаю свою фичу коллеге QA, который на основе чек-листа, описанных рисков и опасных зон формирует собственный тестовый набор.
    Его задача — независимо перепроверить сценарии, наиболее подверженные регрессиям и межфункциональным конфликтам.

  • После завершения формирования всех чек листов для Peer тестов формируется общий тестовый набор и отдел приступает к тестам за отведенное время

  • Каждый QA повторно проверяет функциональность с упором на менее очевидные сценарии и зоны риска.

  • Формируются артефакты тестирования. Баги в трекер, отчет в чат

Таким образом, Peer тесты выступают механизмом борьбы с замыленным взглядом.

Прим. Неочевидным бонусом является возможность подчистить за новым\неопытным специалистом, минимизируя риск отказа по этому фактору

"Безумие — это точное повторение одного и того же действия раз за разом в надежде на изменение "

Чтобы подход работал эффективно, важно избегать механического повторения уже известных сценариев. Иначе процесс быстро превращается в дублирование действий без заметного прироста качества.

Ограничения подхода

При росте команды и количества параллельных задач стоимость координации начинает заметно расти, стоимость подхода перестает перекрывать потенциальную выгоду от его использования

Высокая нагрузка на переключение контекста требует более качественного ведения документации и передачи контекста между QA.

На небольших проектах с коротким регрессом отдельный этап Peer тестов зачастую просто не оправдывает затраты времени.

Сильная зависимость от качества документации. Тут, как и описано выше, важно второму пилоту видеть что есть и что смотрелось, при поверхностном ГДД, недостаточном документировании QA, неописанных рисках, ничего не получится

Плюсы подхода

  • Снижаются риски замыленного взгляда со стороны ответственного QA

  • Повышается вероятность обнаружения регрессий, интеграционных и пограничных проблем

  • Проверка начинает охватывать менее очевидные зоны риска, связанные с легаси и параллельной разработкой

  • Знания о функциональности распределяются между несколькими QA

  • В краткосрочной перспективе снижается bus factor

  • Появляется дополнительная проверка качества тестовой документации

  • Подход относительно дешево встраивается в существующие процессы

Минусы подхода

  • Может увеличивать общее время разработки

  • Возможны дублирование проверок и размывание ответственности

  • Эффективность сильно зависит от качества документации и вовлеченности QA

  • При недостатке времени проверки могут становиться поверхностными

  • Требует постоянной актуализации тестовой документации

  • Может создавать ложное ощущение полноты покрытия

    Какие проблемы этот подход ловит лучше всего

    На практике наиболее заметную пользу подход показывает при поиске проблем, возникающих не внутри самой фичи, а на пересечении нескольких систем или после косвенных изменений в ходе дальнейшей разработки версии.

  • конфликты между фичами

  • скрытые зависимости

  • повреждение состояний

  • Проблемы конфигов

  • пограничные сценарии

Когда подход не нужен

Как правило, на небольших проектах с коротким циклом релизов и хорошо изолированными фичами дополнительный этап проверки не оправдывает затраты времени.

А почему у нас это применимо

В первую очередь это обусловлено особенностями пайплайна разработки. После завершения активной стадии разработки у нас остается отдельное окно, в рамках которого проходят балансные правки, плейтесты и финальная настройка межфункционального взаимодействия систем. Именно в этот этап удалось органично встроить Peer тесты без существенного влияния на сроки разработки

Еще одной причиной стало большое количество старого кода и неочевидных пересечений между системами. В подобных условиях даже локальные изменения могут приводить к косвенным регрессиям в уже существующем функционале, которые сложно обнаружить в рамках обычной проверки фичи ответственным QA

Также важную роль сыграл запрос на сокращение времени регресса. Ранее регрессионное тестирование включало в себя значительный объем проверок нового функционала, из-за чего занимало большое количество времени. Перенос части этих проверок в отдельный этап Peer тестов позволил разгрузить регресс без заметной потери качества проверки версии

Пример типичного кейса у нас:

Во время разработки фичи “Повар” вся функциональность проверялась в изолированном окружении и успешно проходила тестирование.

Позже, уже вне рамок задачи, были внесены небольшие изменения во фронтовую часть, затрагивающие обработку рецептов. В результате система перестала валидировать тип рецепта, из-за чего повару стало возможно передавать любые предметы вместо специальных поварских рецептов.

При этом основной пользовательский сценарий продолжал работать корректно — поварские рецепты принимались и обрабатывались без ошибок, поэтому дефект не был замечен разработчиком во время самопроверки.

Второй QA с большей вероятностью проверяет нестандартные сценарии вне уже сформированных ожиданий о поведении системы.

Про цифры

В среднем на версию у нас фиксируется около 70 дефектов.

После завершения активной стадии разработки и перехода версии в состояние фичефриза обычно остается около 30 нерешенных или поздно обнаруженных проблем.

Из них:

  • около 10 обнаруживается во время альфа- и бета-тестирования

  • около 15 находится во время дотестов задач, не успевших пройти полноценную проверку в активной стадии разработки

  • еще от 1 до 4 дефектов стабильно обнаруживаются во время Peer тестов

Несмотря на сравнительно небольшое количество найденных дефектов, в среднем речь идет примерно о 10% всех проблем, найденных после фичефриза, именно такие проблемы чаще всего имеют высокий шанс дойти до релиза

При этом подход практически не увеличил нагрузку на команду, так как был встроен в уже существующее окно балансных и интеграционных проверок. Дополнительным эффектом стало сокращение времени регресса примерно на 4 часа на каждого QA за счет вынесения части проверок нового функционала в отдельный этап.

Итого

Большинство найденных проблем возникали не внутри самой фичи, а на пересечении нескольких систем. И именно там подход оказался наиболее полезным.