Channel
@qastudy
On this record: Growth · Engagement · Posts · Citations · Cite this entry
348subscribers
+2 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001262775916 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @qastudy |
| Created | Between 1 March 2018 and 30 June 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 13 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 13 August 2026 |
| On Telegram | t.me/qastudy |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 13 Aug 2026, 23:47 | 348 | +2 |
| 6 Aug 2026, 21:32 | 346 | no change |
| 6 Aug 2026, 06:01 | 346 | first reading |
20 posts held, back to 9 October 2025 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 3 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (9 October 2025 – 3 August 2026) |
| Views total | 118 |
| Reactions total | — |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 6 Aug 2026, 21:32 UTC |
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
Привіт! Поки хтось сперечається, чи замінить ШІ тестувальників — я написав гайд, як змусити його працювати НА тестувальника 😏 Зробив PDF-гайд: Claude Code в headless-режимі — автоматична генерація тест-кейсів з Jira-сторі. Всередині: ▪️ cat jira-story.md | claude -p "generate test cases" — і що насправді відбувається під капотом ▪️ Пайплайн з трьох агентів: Business Analyst → Test Designer → Reviewer ▪️ Як загнати…
Привіт Хотів усіх запросити в наш чат. Тут ви можете задавати питання та пропонувати ідеї для відео. Або ділитися власним досвідом та думками новинами тощо. https://t.me/+vO6jn6HiPVhkODRi
🚀 Прем’єра для спільноти QA Study Online Ви перші, хто побачить це відео. Завтра я опублікую його в LinkedIn, але саме учасники цього Telegram-каналу традиційно отримують доступ до нового контенту раніше за всіх. 🎥 Перша серія нової серії про Agentic QA та AI Engineering Теоретичне пояснення щодо налаштування AI Code Assistants та вступ до AI Workflows У цьому відео ми закладаємо фундамент, без якого буде важко…
🔥 AI Agents вже змінюють SDLC. Claude Code, Cursor та GitHub Copilot поступово приходять до однакової архітектури AI workflow: agents/ commands/ hooks/ skills/ rules/ Я підготував гайд, де показую: ✅ як працює цей концепт ✅ як будувати AI-driven QA workflow ✅ як генерувати тест-кейси через AI агентів ✅ як організувати orchestration між sub-agents ✅ як виглядають hooks / skills / rules у демо проекті У гайді є: — п…
# 🏇 JMeter — Батько Performance Testing Друзі, вийшов новий урок на каналі! ⚔️ Знайомимось з Apache JMeter — батьком-отаманом усіх інструментів навантажувального тестування. Безкоштовний, перевірений роками та з потужною спільнотою. 📺 У відео розбираємо: ▪️ Встановлення та структуру JMeter ▪️ Запуск через GUI та CLI ▪️ Thread Group, CSV Data Set, HTTP Header Manager, Timer ▪️ HTTP-запити до Swagger API + параметри…
Що якщо один AI-агент може замінити 20 мануальних QA? 🤯 Я не кажу "замінить". Я кажу — вже замінює. У новому відео розбираю, як Claude Code запускається в автономному режимі та виконує UI-тести сам: відкриває браузер, шукає елементи, робить скріншоти, пише JSON-звіт. Ви не клікаєте. Ви не підтверджуєте. Ви читаєте результат. 🛠 Playwright MCP + Claude Code 📸 Скріншоти на кожному кроці 📊 Автоматичний вибір моделі (Ha…
🔥 Перше відео серії про Performance Testing вже на каналі Якщо ти QA і досі не розумієш різницю між Load, Stress, Spike і SOAK тестами — це відео закриє це питання за один раз. Що всередині: → 7 типів навантажувального тестування — коли і навіщо кожен → Open vs Closed model — як правильно моделювати трафік → Saturation point — як знайти реальну межу своєї системи → Реальні графіки load profile з прикладами Чому це ва…
У березні я склав AZ-900 з результатом 905 балів — свою першу хмарну сертифікацію. Головний інсайт: AZ-900 — це не тест на пам'ять, а на інженерне мислення. Заучив відповіді — застрягнеш. Зрозумів логіку — здаш на 900+. Чому це важливо саме для QA / Automation / Performance: → Розумієш інфраструктуру, яку тестуєш — не "чорна коробка", а реальна архітектура → Performance testing без розуміння cloud (scaling, network…
🎓 Склав GitHub Copilot GH-300 — розповідаю як підготуватися! Записав відео з повним розбором мого досвіду підготовки та складання сертифікації GitHub Copilot. Головний інсайт — GH-300 це НЕ тільки про автокомпліт коду у VS Code. GitHub Copilot — це ціла екосистема: агенти, Spaces, CLI в терміналі, інтеграція в GitHub Actions, REST API для автоматизації, і навіть Copilot як background agent у ваших пайплайнах. У ві…
Привіт 👋 Поки готую відео по AI-автоматизації, зробив невеликий практичний технічний воркшоп з API автоматизації на прикладі Postman. 👉 Результат → https://github.com/YegorMaksymchuk/fakerestapi-apitest-example ❓ Що реалізовано 🔹 Колекція API для фейкової REST сервісу https://fakerestapi.azurewebsites.net 🔹 Повне покриття CRUD для Users: • GET /Users • POST /Users • GET /Users/{id} • PUT /Users/{id} • DELE…
🤖 AI-агенти в тестуванні — це вже не експерименти, а інженерна практика Ділюсь двома матеріалами, які добре лягають в одну картину: 🔹 Загально про агентів і контекст — чому AI працює стабільно лише тоді, коли ми інженеримо контекст, правила і межі задач, а не просто «просимо написати код». 👉 https://martinfowler.com/articles/exploring-gen-ai/context-engineering-coding-agents.html 🔹 Практика для QA — як за допомого…
Привіт!! Тестування ШІ агентів най гарячіша тема в тестуванні зараз. Компанія Гугл активно просуває свої ШІ моделі й інструменти для створення агентних систем. Окрім розробки Гугл вкладається в інструменти тестування та покращення таких систем, вони пропонують все той самий підхід в тестування як Юніт Інтегрейшен й Системний рівень, але з уточненням щодо того що зараз ми тестуємо не звичайний софт - а софт який може…
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @qastudy. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 13 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“QAStudy.online” (@qastudy), 348 subscribers as measured 13 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/qastudy.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.