15 промптов ChatGPT для QA

Содержание

Зачем QA-инженеру промпты? ^[1]
Блок 1. Анализ требований ^[2]
Промпт #1: GAP-анализ требований ^[3]
Промпт #2: Матрица тест-покрытия ^[4]
Блок 2. Тест-дизайн ^[5]
Промпт #3: Boundary Value Analysis + бизнес-логика ^[6]
Промпт #4: State Transition Testing ^[7]
Блок 3. Работа с багами ^[8]
Промпт #5: Root Cause Analysis (5 Why’s) ^[9]
Промпт #6: Баг-репорт по стандарту IEEE 829 ^[10]
Блок 4. Тестовые данные ^[11]
Промпт #7: Генерация реалистичных тестовых данных ^[12]
Промпт #8: Decision Table ^[13]
Блок 5. Специализированное тестирование ^[14]
Промпт #9: Чек-лист регрессионного тестирования ^[15]
Промпт #10: Анализ логов из Kibana/ELK ^[16]
Блок 6. Отчётность ^[17]
Промпт #11: Executive Summary для стейкхолдеров ^[18]
Промпт #12: Тренд-анализ метрик качества ^[19]
Блок 7. Процессы и команда ^[20]
Промпт #13: Agenda QA-ретроспективы ^[21]
Промпт #14: Генерация Postman-коллекции для API ^[22]
Блок 8. Стратегия ^[23]
Промпт #15: Аудит и оптимизация QA-процесса ^[24]
Как внедрять: 3-шаговый план ^[25]
Частые ошибки и как их избежать ^[26]
Итоги ^[27]

Как использовать ChatGPT для решения реальных задач тестирования — с примерами результатов и практическими советами

Для кого: Manual/Automation QA, QA Lead, QA Analyst
Что внутри: Готовые промпты с примерами вывода и рекомендациями по использованию

Зачем QA-инженеру промпты?

За последнее время я протестировал множество промптов для GPT в реальных проектах, и часть из них показала стабильный результат, помогая команде решать типовые задачи быстрее и системнее. На практике это заметно ускоряет анализ требований, подготовку тест-кейсов и работу с багами, делая процесс более структурированным и прозрачным для менеджмента.

Эта статья — выжимка того, что реально работает. Правильные промпты помогают QA-инженеру не только автоматизировать рутинные задачи, но и сосредоточиться на стратегических аспектах тестирования.

Представьте обычный день QA: сотни требований, баг-репорты, матрицы тест-покрытия, отчёты для менеджмента. Без промптов это ручная, однообразная работа. С грамотными шаблонами GPT можно ускорить анализ, выявлять пробелы в требованиях и даже генерировать реалистичные тестовые данные за минуты.

⚠️ Важное напоминание: ИИ может ошибаться и “галлюцинировать” — генерировать правдоподобный, но неверный контент. Всегда проверяйте результат критически, особенно для критичных задач.

Блок 1. Анализ требований

Промпт #1: GAP-анализ требований

Проблема: На старте проекта требования противоречивые, неполные или размытые.

Промпт:

Ты — senior QA-архитектор с 10-летним опытом.

Проанализируй требования и найди:
1. Противоречия между бизнес-требованиями и технической спецификацией
2. Пропущенные сценарии (edge cases, error handling)
3. Неоднозначные формулировки, которые приведут к разной интерпретации
4. Риски для тестирования (шкала 1-5 по вероятности и влиянию)

БИЗНЕС-ТРЕБОВАНИЯ:
[вставить текст]

ТЕХНИЧЕСКАЯ СПЕЦИФИКАЦИЯ:
[вставить текст]

КОНТЕКСТ ПРОЕКТА:
- Отрасль: [финтех/e-commerce/SaaS]
- Критичность: [высокая/средняя/низкая]
- Срок релиза: [дата]

Выдай результат в виде:
1. Таблицы с gap'ами (что найдено | где | риск | последствия)
2. 5 конкретных вопросов для уточнения требований
3. Улучшенные формулировки для 3 самых критичных требований
 [28]

Пример результата:

Польза: Сокращает время анализа и помогает выявить проблемы до начала разработки.

Промпт #2: Матрица тест-покрытия

Задача: Превратить требования в прозрачную стратегию тестирования.

Промпт:

Построй 5-уровневую матрицу тест-покрытия для модуля [название]:

УРОВЕНЬ 1: Бизнес-требования → Тест-области
УРОВЕНЬ 2: Тест-области → Типы тестирования (функциональное, регрессионное, интеграционное, E2E)
УРОВЕНЬ 3: Типы тестирования → Конкретные тест-кейсы
УРОВЕНЬ 4: Тест-кейсы → Приоритет автоматизации (высокий/средний/низкий + ROI)
УРОВЕНЬ 5: Метрики покрытия (% требований, время выполнения, стоимость)

ТРЕБОВАНИЯ:
[вставить]

Формат вывода: таблица с колонками [Требование | Тест-область | Тип | Кейс | Автоматизация | Приоритет | Время | ROI]
 [28]

Польза: Делает покрытие понятным для менеджмента и помогает структурировать стратегию тестирования.

Блок 2. Тест-дизайн

Промпт #3: Boundary Value Analysis + бизнес-логика

Промпт:

Проанализируй функционал [описание] и выполни boundary value analysis.

Учти:
- Технические ограничения (типы данных, лимиты БД)
- Бизнес-правила (например, минимальная сумма заказа $10)
- Производительность на граничных значениях

Формат вывода:
| Параметр | Min-1 | Min | Min+1 | Nominal | Max-1 | Max | Max+1 | Ожидаемый результат | Риск |
 [28]

Пример ввода: “Поле ‘Возраст’ для регистрации на платформе (доступ с 18 лет)”

Пример вывода:

Польза: Помогает находить больше граничных кейсов и выявлять пропущенные ограничения в требованиях.

Промпт #4: State Transition Testing

Когда использовать: Сложные бизнес-процессы (заказы, платежи, воркфлоу).

Промпт:

Построй state-transition диаграмму для процесса [описание]:

1. Все возможные состояния объекта
2. Триггеры переходов
3. Запрещённые переходы
4. Deadlock states (состояния без выхода)
5. Unreachable states (недостижимые состояния)

Выведи:
- Таблицу переходов (Из состояния → Триггер → В состояние → Валидность)
- Набор тест-кейсов для каждого перехода
- Список рискованных переходов с обоснованием
 [28]

Польза: Помогает найти логические баги в бизнес-процессах до начала разработки.

Блок 3. Работа с багами

Промпт #5: Root Cause Analysis (5 Why’s)

Промпт:

Проведи RCA для дефекта:

ОПИСАНИЕ БАГА:
[вставить]

Метод: 5 Why's по трём направлениям
1. Технические причины (код, архитектура, инфраструктура)
2. Процессные причины (review, testing, deployment)
3. Системные причины (коммуникация, документация, знания)

Добавь:
- Timeline событий, приведших к багу
- Impact-матрицу (кто пострадал, какой ущерб)
- 3-5 preventive actions (как не допустить в будущем)
- Метрики эффективности этих действий
 [28]

Польза: Переход от “починили симптом” к “устранили причину”.

Промпт #6: Баг-репорт по стандарту IEEE 829

Промпт:

Создай баг-репорт по стандарту IEEE 829 для дефекта:

[краткое описание бага]

Включи секции:
1. Идентификация (ID, severity, priority, компонент)
2. Окружение (ОС, браузер, версия билда)
3. Шаги воспроизведения (нумерованный список)
4. Ожидаемый результат
5. Фактический результат
6. Доказательства (где приложить скриншоты/логи/видео)
7. Бизнес-влияние (сколько пользователей затронуто, потенциальные потери)
8. Дополнительная информация (workaround, связанные баги)

Формат: Markdown для Jira/YouTrack
 [28]

Польза: Сокращает количество уточняющих вопросов от разработчиков и ускоряет фикс багов.

Блок 4. Тестовые данные

Промпт #7: Генерация реалистичных тестовых данных

Промпт:

Сгенерируй тестовые данные в формате JSON для модуля [название].

Покрой сценарии:
1. Happy path (3-5 записей)
2. Boundary cases (граничные значения)
3. Negative cases (невалидные данные)
4. Security payloads (SQL injection, XSS)
5. Internationalization (кириллица, иероглифы, RTL-языки, эмодзи)
6. Performance dataset (1000+ записей для нагрузочного тестирования)

Для каждого набора укажи:
- Назначение (для какого тест-кейса)
- Ожидаемый результат валидации

Схема данных:
[вставить JSON-схему или описание полей]
 [28]

Пример результата: Готовый JSON-файл с комментариями для импорта в БД или API-тесты.

Польза: Экономит время на подготовку разнообразных тестовых данных для каждого модуля.

Промпт #8: Decision Table

Промпт:

Построй decision table для бизнес-правила:

[описание правила, например: "Скидка на заказ зависит от суммы, статуса клиента и наличия промокода"]

Выведи:
1. Таблицу условий и действий
2. Все возможные комбинации
3. Исключи логически невозможные варианты (с объяснением)
4. Сгенерируй тестовые данные для каждой валидной комбинации

Формат: Markdown-таблица + JSON с тестовыми данными
 [28]

Польза: Гарантирует полное покрытие комбинаторики сложных бизнес-правил.

Блок 5. Специализированное тестирование

Промпт #9: Чек-лист регрессионного тестирования

Промпт:

Создай чек-лист регрессионного тестирования для модуля [название] после изменения [описание изменения]:

1. ЗОНА ПРЯМОГО ВЛИЯНИЯ:
   - Какие функции изменились напрямую
   - Какие API/компоненты затронуты
   - Конкретные тест-кейсы для проверки

2. ЗОНА КОСВЕННОГО ВЛИЯНИЯ:
   - Связанные функции (shared components, dependencies)
   - Интеграционные точки
   - Тест-кейсы для smoke testing

3. КРИТИЧНЫЕ СЦЕНАРИИ:
   - Core user flows, которые нельзя сломать
   - Сценарии с высоким бизнес-риском
   - Приоритетные тест-кейсы

4. РИСКИ И EDGE CASES:
   - Что может сломаться неожиданно
   - Исторические проблемные зоны
   - Дополнительные проверки

Контекст:
- Описание изменения: [что меняли]
- Архитектура: [монолит/микросервисы]
- Критичность модуля: [высокая/средняя/низкая]

Формат: Markdown чек-лист с чекбоксами, приоритетами и оценкой времени
 [28]

Польза: Системный подход к регрессионному тестированию вместо хаотичного “прогоним основное”.

Промпт #10: Анализ логов из Kibana/ELK

Когда использовать: Расследование багов, анализ production incidents, поиск паттернов ошибок.

Промпт:

Проанализируй логи из Kibana и найди проблемы:

ЛОГИ:
[вставить логи из Kibana — скопировать релевантные строки или JSON]

КОНТЕКСТ:
- Проблема: [описание инцидента или бага]
- Период: [временной диапазон]
- Затронутые компоненты: [сервисы/модули]
- Симптомы: [что видят пользователи]

ЗАДАЧИ:
1. Найди ошибки и warning'и (с группировкой по типу)
2. Построй timeline событий (что произошло и в какой последовательности)
3. Определи root cause (первопричина проблемы)
4. Найди корреляции (связанные события, паттерны)
5. Оцени impact (сколько запросов/пользователей затронуто)

ВЫВЕДИ:
- Таблицу с ошибками (timestamp | severity | сообщение | компонент | частота)
- Реконструкцию сценария (что привело к проблеме)
- Гипотезы о причинах (ранжированные по вероятности)
- Рекомендации для воспроизведения бага
- Предложения по мониторингу (какие алерты настроить)

Формат: структурированный отчёт с выводами
 [28]

Пример использования:

ЛОГИ:
2026-02-16 14:23:45 ERROR PaymentService - Transaction timeout: txn_12345
2026-02-16 14:23:45 WARN DatabasePool - Connection pool exhausted (50/50)
2026-02-16 14:23:46 ERROR PaymentService - Transaction timeout: txn_12346
2026-02-16 14:23:50 INFO DatabasePool - Pool recovered (45/50)
 [28]

Пример вывода:

Root Cause: Исчерпание пула соединений к БД → таймауты платежей.

Польза: Быстрый анализ больших объёмов логов и выявление неочевидных связей между событиями.

⚠️ Важно: ИИ может неправильно интерпретировать специфичные для вашей системы коды ошибок. Всегда сверяйтесь с документацией.

Блок 6. Отчётность

Промпт #11: Executive Summary для стейкхолдеров

Промпт:

Сгенерируй отчёт о тестировании для стейкхолдеров за период [даты]:

Структура:
1. EXECUTIVE SUMMARY (3-5 предложений для CEO)
2. КЛЮЧЕВЫЕ МЕТРИКИ:
   - Тест-кейсов выполнено: X/Y (%)
   - Найдено багов: critical/major/minor
   - Test pass rate: %
   - Отклонение от плана: дни
3. КРИТИЧЕСКИЕ БАГИ (топ-3 с бизнес-влиянием)
4. РИСКИ РЕЛИЗА (вероятность × влияние)
5. РЕКОМЕНДАЦИИ (GO/NO-GO с обоснованием)
6. LESSONS LEARNED (что улучшить в следующем спринте)

Исходные данные:
[вставить статистику из Jira/TestRail]

Tone: деловой, без технического жаргона
 [28]

Польза: Отчёт, который менеджмент читает от начала до конца и принимает решения на его основе.

Промпт #12: Тренд-анализ метрик качества

Промпт:

Проанализируй метрики качества за [период]:

Данные:
[вставить CSV/таблицу с метриками по неделям: bug count, severity distribution, fix time, regression rate]

Выполни:
1. Тренд-анализ (растёт/падает/стабильно + корреляции)
2. Benchmarking (сравнение с прошлым кварталом и industry standards)
3. Root Cause для негативных трендов
4. Прогноз на следующий месяц (оптимистичный/реалистичный/пессимистичный)
5. Топ-3 рекомендации для улучшения

Визуализация: опиши, какие графики построить
 [28]

Польза: Превращает сухую статистику в actionable insights для улучшения процессов.

Блок 7. Процессы и команда

Промпт #13: Agenda QA-ретроспективы

Промпт:

Подготовь повестку QA-ретроспективы на 90 минут:

Формат: Start/Stop/Continue + action items

Структура:
1. Check-in (10 мин) — ледокол
2. Review previous action items (15 мин)
3. What went well (20 мин) — сбор фактов
4. What didn't go well (20 мин) — без blame
5. Идеи для улучшения (15 мин) — brainstorming
6. Голосование и приоритизация (5 мин)
7. Action items (10 мин) — кто, что, когда
8. Closing (5 мин)

Добавь:
- Ожидаемые результаты каждой секции
- Кто фасилитирует
- Шаблон для фиксации action items (в Notion/Miro)
 [28]

Польза: Ретроспективы становятся продуктивными встречами с конкретными результатами.

Промпт #14: Генерация Postman-коллекции для API

Когда использовать: Начало работы с новым API, подготовка тестовых запросов, документация для команды.

Промпт:

Создай Postman-коллекцию для тестирования API [название]:

API СПЕЦИФИКАЦИЯ:
[вставить Swagger/OpenAPI документацию или описание эндпоинтов]

ТРЕБОВАНИЯ:
1. Базовые CRUD-операции для основных ресурсов
2. Позитивные и негативные сценарии для каждого эндпоинта
3. Граничные случаи (пустые поля, превышение лимитов, некорректные форматы)
4. Тесты аутентификации/авторизации (если требуется)
5. Переменные окружения (base_url, tokens, test_data)

СТРУКТУРА КОЛЛЕКЦИИ:
- Папки по ресурсам (Users, Orders, Products и т.д.)
- Нейминг запросов: [METHOD] [Endpoint] - [Scenario]
  Пример: POST /users - Create user with valid data
- Pre-request scripts (если нужна подготовка данных)
- Tests scripts с assertions:
  * Status code проверки
  * Response schema validation
  * Response time < Xms
  * Проверка ключевых полей

ВЫВЕДИ:
1. JSON коллекции в формате Postman Collection v2.1
2. Описание каждого запроса (что тестирует)
3. Примеры тестовых данных в body
4. Environment variables (шаблон)
5. Инструкцию по запуску коллекции

Контекст:
- Тип API: [REST/GraphQL]
- Аутентификация: [Bearer token/API key/OAuth]
- Base URL: [адрес]
 [28]

Пример вывода (фрагмент):

{
  "info": {
    "name": "User API Tests",
    "schema": "https://schema.getpostman.com/json/collection/v2.1.0/collection.json"
  },
  "item": [
    {
      "name": "Users",
      "item": [
        {
          "name": "POST /users - Create user with valid data",
          "request": {
            "method": "POST",
            "url": "{{base_url}}/users",
            "body": {
              "mode": "raw",
              "raw": "{n  "email": "test@example.com",n  "name": "John Doe"n}"
            }
          },
          "event": [
            {
              "listen": "test",
              "script": {
                "exec": [
                  "pm.test('Status code is 201', function() {",
                  "  pm.response.to.have.status(201);",
                  "});",
                  "pm.test('Response has user id', function() {",
                  "  pm.expect(pm.response.json()).to.have.property('id');",
                  "});"
                ]
              }
            }
          ]
        },
        {
          "name": "POST /users - Create user with invalid email",
          "request": {
            "method": "POST",
            "url": "{{base_url}}/users",
            "body": {
              "mode": "raw",
              "raw": "{n  "email": "invalid-email",n  "name": "John Doe"n}"
            }
          },
          "event": [
            {
              "listen": "test",
              "script": {
                "exec": [
                  "pm.test('Status code is 400', function() {",
                  "  pm.response.to.have.status(400);",
                  "});",
                  "pm.test('Error message contains email validation', function() {",
                  "  pm.expect(pm.response.json().error).to.include('email');",
                  "});"
                ]
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}
 [28]

Environment variables шаблон:

{
  "name": "Test Environment",
  "values": [
    {"key": "base_url", "value": "https://api.test.example.com"},
    {"key": "api_token", "value": "your_test_token_here"},
    {"key": "user_id", "value": ""}
  ]
}
 [28]

Польза: Готовая коллекция запросов экономит часы ручной подготовки и стандартизирует API-тестирование в команде.

⚠️ Важно: Проверьте, что assertions соответствуют реальному поведению ^[31] вашего API. ИИ может сгенерировать ожидания на основе общих практик, а не вашей специфики.

Блок 8. Стратегия

Промпт #15: Аудит и оптимизация QA-процесса

Промпт:

Проанализируй текущий QA-процесс и предложи улучшения:

ТЕКУЩЕЕ СОСТОЯНИЕ:
[описание: как проходит тестирование, какие инструменты, какие боли]

Выполни анализ по категориям:
1. QUICK WINS (внедрение за неделю, результат сразу)
2. MEDIUM TERM (1-3 месяца, требуют ресурсов)
3. LONG TERM (стратегические изменения на 6-12 месяцев)

Для каждого улучшения укажи:
- Проблема, которую решает
- Требуемые ресурсы (время, люди, бюджет)
- Ожидаемый эффект (метрики до/после)
- Риски внедрения

Добавь:
- Roadmap внедрения (timeline с вехами)
- KPI для отслеживания эффекта
- Коммуникационный план (как донести до команды)
 [28]

Польза: Системная трансформация QA-процессов вместо хаотичных улучшений.

Как внедрять: 3-шаговый план

Шаг 1: Выберите больное место (неделя 1)

Не пытайтесь использовать все промпты сразу. Выберите 1-2 самых болезненных процесса:

• Тратите много времени на анализ требований? → Промпты #1-2

• Баги возвращаются из-за неполных репортов? → Промпты #5-6

• Менеджмент не понимает статус тестирования? → Промпты #11-12

Шаг 2: Адаптируйте под проект (неделя 2)

1. Возьмите базовый промпт из статьи

2. Добавьте специфику вашего домена (финтех/e-commerce/SaaS)

3. Укажите форматы вывода, которые приняты в команде

4. Протестируйте на реальной задаче

Шаг 3: Масштабируйте (неделя 3+)

1. Сохраните промпт в Notion/Confluence как шаблон

2. Проведите демо для команды (покажите результат)

3. Соберите обратную связь и улучшите

4. Добавьте в definition of done: “Для задач типа X использовать промпт Y”

⚠️ Частые ошибки и как их избежать

❌ Ошибка #1: Слишком общий контекст

Плохо: “Проанализируй требования”
Хорошо: “Проанализируй требования для модуля оплаты в финтех-приложении с PCI DSS compliance”

❌ Ошибка #2: Не проверять результат

Почему опасно: ИИ может “галлюцинировать” — генерировать правдоподобную, но неверную информацию.

Как проверять:

• Сравните с вашими знаниями домена

• Для критичных задач (security, compliance) — обязательная ручная проверка

• Используйте результат как драфт, а не финальную версию

• Перепроверяйте факты, особенно цифры и стандарты

❌ Ошибка #3: Не адаптировать под проект

Промпты из статьи — это шаблоны. Вам нужно:

• Добавить терминологию вашей компании

• Указать специфику технологий

• Встроить в существующие процессы

❌ Ошибка #4: Слепо доверять выводам по security

Важно: Для security-тестирования результаты ИИ — только отправная точка. Всегда:

• Проверяйте рекомендации по OWASP/CWE

• Консультируйтесь с security-специалистами

• Для продакшена — обязательный профессиональный пентест

Итоги

Каждый проект уникален и неповторим. У вас своя специфика бизнеса, своя архитектура, свои процессы и свои вызовы. Промпты из этой статьи — это не готовые решения “из коробки”, а скорее отправные точки, которые нужно адаптировать под ваш контекст.
Надеюсь, этот материал окажется вам полезным и поможет решать задачи на вашем проекте быстрее и системнее. Возможно, какие-то промпты вы возьмёте целиком, а что-то переработаете под себя — и это абсолютно нормально.

⚠️ Финальное напоминание: ИИ — это мощный помощник, но не замена критическому мышлению ^[32]. Всегда проверяйте результаты, особенно для критичных задач. Используйте промпты как ускоритель работы, а не как безусловный источник истины.