Портфолио и кейсы фрилансеров по тестированию и QA

ФНС / СФР / Росстат — Обновление Разработка настольного приложения для контроля версий и обновлений программ государственного сектора. Технологии: C#, .NET, Avalonia UI, Windows API, Inno Setup. Разработано самостоятельное приложение для обнаружения установленного программного обеспечения ФНС и СФР, проверки актуальных версий и сопровождения обновлений. Реализованные возможности: Автоматическое обнаружение установленных программ. Определение версий по файловой системе и реестру Windows. Проверка официальных версий программ. Сравнение установленных и опубликованных версий. Ручные и плановые проверки обновлений. Сохранение результатов проверок. Работа в системном трее. Автозагрузка вместе с Windows по выбору пользователя. Защита от запуска нескольких экземпляров. Скачивание установщика ФНС Tester с проверкой SHA-256. Контролируемое обновление Tester в поддерживаемом сценарии. Получение официального документа «Что нового». Автономный установщик Windows x64 и штатное удаление приложения. Особенности разработки: Приложение построено на .NET с использованием Avalonia UI. Реализованы проверка подлинности загружаемого файла по контрольной сумме, подтверждение установки пользователем и контроль результата обновления. Статус: опубликована предварительная версия 0.1.0 Beta 1. Платформа: Windows x64. Разработка версии для Linux запланирована. Поддержка программ Росстата развивается. На текущем этапе установка обновлений испытана для ФНС Tester 2.295 → 2.298.

Проект UI-автотестов для веб-магазина на C# (.NET 8) с Playwright и NUnit. Архитектура Page Object: страницы и компоненты (например, корзина) вынесены отдельно от тестов. Покрыты сценарии: главная страница, авторизация, список товаров и фильтры, карточка товара, добавление в корзину; отдельный тест оформлен как известный баг (фильтр по цене). Добавлены BDD-сценарии на SpecFlow (поиск и страница товара), настроены hooks, тестовые данные и runsettings. Стек: C#, .NET 8, Playwright, NUnit, SpecFlow, Git. Исходники могу показать по запросу.

Демонстрационный проект интеграционных автотестов на Java для асинхронного REST-эндпоинта с фоновой обработкой и PostgreSQL. Тест вызывает API, а затем без фиксированных sleep ждёт завершения обработки (Awaitility) и проверяет результат в базе. Сценарии: POST /trigger с заголовком X-Request-Id возвращает 2xx; в таблице events появляется запись PROCESSED для этого запроса; запрос без X-Request-Id отклоняется с кодом 400; при отсутствии записи ожидание корректно завершается по тайм-ауту. База поднимается в Testcontainers, поэтому тесты самодостаточны. Стек: Java 21, Maven, Spring Boot 3, JUnit 5, REST Assured, Awaitility, Testcontainers, Allure. Запуск: mvn test. Исходники могу показать по запросу.

Демонстрационный проект интеграционных автотестов на Java. Проверяется, что одно и то же событие заказа, доставленное несколько раз, приводит ровно к одной записи в PostgreSQL (идемпотентная обработка через upsert). Тесты поднимают реальную инфраструктуру через Testcontainers (PostgreSQL и Redpanda, совместимый с Kafka), ручная настройка не нужна. Сценарии: повторное сохранение статуса заказа создаёт одну строку; одно сообщение, отправленное в Kafka три раза, прочитано три раза, но в базе остаётся одна запись. Стек: Java 21, Maven, JUnit 5, Testcontainers, Kafka client, JDBC, Allure. Запуск: mvn test. Исходники могу показать по запросу.

Java QA Automation Framework — многоуровневый фреймворк для автоматизации тестирования Разработал модульный Java-фреймворк для UI-, API-, mobile-, integration- и security-oriented автотестов. Фреймворк включает отдельное ядро и тестовые модули, переиспользуемые базовые классы, вспомогательные API-компоненты, генерацию тестовых данных, mocking, retry-механизмы, Page Object / Steps-слои и интеграцию с CI/CD. Основные возможности: • UI-тестирование на Selenium WebDriver; • API-тестирование с REST Assured; • JUnit и TestNG; • мобильное тестирование; • WireMock и тестирование интеграций; • генерация и валидация тестовых данных; • поддержка параллельного выполнения; • логирование и отчётность; • Allure; • Docker; • GitHub Actions / CI/CD; • модульная архитектура для разных типов тестов. В проекте используются Java 21, Gradle и отдельные модули для UI, API, mobile, load и message-driven тестов. Скриншоты показывают архитектуру ядра, базовый API-слой, генерацию российских тестовых данных и настройку автоматического запуска тестов через GitHub Actions. Проект демонстрирует подход к построению масштабируемой тестовой инфраструктуры, а не только набор отдельных автотестов.

QA Data Generator — генератор синтетических тестовых данных для QA Разработал офлайн-инструмент для генерации валидных, невалидных и граничных тестовых данных, ориентированный на QA, API-тестирование, автотесты и подготовку тестовых наборов. Основные возможности: • генерация ИНН, СНИЛС, ОГРН, КПП и других российских реквизитов; • поддержка контрольных сумм и форматных правил; • генерация ФИО, телефонов, email, адресов, организаций, UUID/GUID, логинов и паролей; • valid / invalid / mixed режимы; • настройка пользовательских схем и полей; • генерация batch-наборов; • экспорт в JSON, CSV, XML, SQL, TXT и Excel-compatible формат; • встроенная проверка сгенерированных значений; • работа полностью офлайн. Инструмент создавался как практический QA-проект для ускорения подготовки тестовых данных и уменьшения количества ручной работы при тестировании форм, API и баз данных. Технологии: JavaScript, HTML, CSS, генерация и валидация тестовых данных, работа с JSON/XML/CSV/SQL. Проект опубликован на GitHub и может использоваться как основа для кастомных генераторов под конкретные бизнес-задачи.

Создал и продолжаю развивать Windows-приложение для глубокой диагностики сетевых проблем. Идея проекта — объединить разрозненные средства диагностики в одном инструменте и не просто показать технические данные, а помочь определить, на каком участке возникает проблема. Проектирую структуру приложения, диагностические сценарии и логику функций, формулирую требования, проверяю реализацию и провожу регрессионное тестирование после изменений. При разработке использую ИИ-инструменты как часть инженерного процесса: для прототипирования, анализа кода, поиска вариантов реализации и ускорения рутинных изменений. Архитектурные решения, требования, диагностическая логика, приёмка функций и проверка результата остаются на мне. В приложении реализованы проверки сетевых адаптеров, DNS, IPv4/IPv6, маршрутов, TCP/HTTPS, задержки и потерь, скорости и поведения канала под нагрузкой, Wi-Fi, логов, состояния системы и другие инструменты. Отдельное внимание уделяю достоверности результата. Проверяю штатные и пограничные сценарии, ошибки внешних инструментов, зависания, неполные результаты и регрессии. Один из скриншотов показывает реальный случай зависшей проверки, найденный во время тестирования. В результате получился рабочий Windows-инструмент, который объединяет несколько уровней сетевой диагностики, формирует технические результаты и продолжает расширяться по мере проверки новых сценариев.

Пример тестирования REST API в Postman, подготовленный в рамках учебного QA-проекта для портфолио. В коллекции реализованы GET, POST, PUT, PATCH и DELETE запросы, позитивные и негативные сценарии, а также проверки авторизации. В Postman используются автоматические проверки HTTP-кодов ответа, наличия полей, значений и типов данных. После успешной авторизации accessToken автоматически сохраняется в переменную коллекции и используется в последующих запросах. Отдельно проверены запросы без токена, с истекшим и невалидным токеном. Проект выполнен на публичном API DummyJSON и не содержит данных коммерческих проектов.