Explicações passo a passo de algoritmos e conceitos que aparecem no dia a dia de quem testa e desenvolve software: como um dígito verificador é calculado, o que existe dentro de um JWT, por que um timestamp pode estar em segundos ou milissegundos. Sempre que possível, cada guia aponta para a ferramenta onde você pode conferir o exemplo.
O que se espera de QA em cada nível, como mostrar impacto sem inflar números, tipos de entrevista, método STAR e como treinar no Lab.
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Como organizar massa de dados em dev, QA e homologação: seed determinístico, reset protegido, factories, dados sintéticos e isolamento.
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Como desenhar APIs fáceis de testar: OpenAPI como contrato, códigos HTTP corretos, Problem Details, Idempotency-Key, paginação e autenticação.
Como dev e QA trabalham juntos: critérios Dado/Quando/Então, DoD com testes, pirâmide, PR com evidência, bug report bom e template de PR.
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Logs em JSON, request id no header, erros úteis, feature flags por usuário de teste e healthcheck com versão: o que o dev pode fazer para ajudar o QA.
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Guia para devs: data-testid, seletores por papel acessível, listas, Shadow DOM, iframes e checklist de PR com exemplos em Cypress e Playwright.