Класи еквівалентності, boundary values та IDs
Таблиця розширюється через equivalence partitioning і boundary value analysis: валідний формат незареєстрованого email, відсутня локальна або domain-частина, пробіли, порожній пароль, занадто короткі чи довгі значення. Окремо LLM пропонує рядки, схожі на XSS і SQL injection payloads. Ці payloads є лише вхідними прикладами, а не доказом захищеності: security check повинен мати конкретний expected result і виконуватися в безпечному тестовому середовищі. Для кожної параметризованої ітерації задається `id`, щоб у pytest output і CI report було видно не номер набору, а зміст failed case. Запуск виявляє як помилки з Faker/API, так і server-side rate limit. Це корисний сигнал: параметризація збільшує кількість однотипних запитів, тому test data й темп запуску мають враховувати обмеження системи.