ИИ для QA: реальный опыт автоматизации анализа результатов автотестов
Анализ результатов автоматизированного тестирования — это очень важная и в то же время непростая часть тестирования. В любой момент у нас должна быть возможность оценить состояние продукта по результатам автотестов, сказал Марош Кутши на конференции QA Challenge Accepted. Он рассказал, как искусственный интеллект помогает экономить время на анализе, снижать количество человеческих ошибок и сосредотачиваться на новых сбоях.Кутши рассказал, что его QA-команда сталкивалась с трудностями при анализе результатов автотестов и искала способ избавиться от человеческих ошибок:
GPT-4o vs YandexGPT: как мы отлаживали метрики в DeepEval из-за требований ИБ
Введение: Наш самый полезный багПривет, я Рамиль, QA-инженер в компании Raft. В своей работе я фокусируюсь на автоматизации тестирования, в том числе для LLM-решений, где часто использую связку Pytest и специализированных фреймворков. Эта статья — история из нашей недавней практики.Когда перед нами встала задача построить автоматизированную систему оценки (evaluation) для LLM-классификатора, который должен был сортировать запросы клиентов, выбор инструментов казался очевидным. Мы взяли DeepEval
Автоматизация QA: разбираем рынок решений для тестирования. Часть 1
Привет, Хабр! Я проанализировала 10 игроков рынка автоматизированного тестирования. Каждая платформа оценивалась по ключевым критериям, включая функциональность, поддержку русского языка, гибкость работы с тестами и интеграционные возможности. Надеюсь, что этот обзор поможет CTO и Tech Leads понять, какое решение впишется в их стек с минимальными доработками, QA-лидам — сравнить возможности платформ и выбрать оптимальный вариант для своих процессов, продуктовым менеджерам — увидеть, какие инструменты помогут ускорить релизы без потери качества.Общая характеристика Applitools
QA умерло? Как изменяется роль тестировщиков в 2025
ВступлениеВ этой статье я хочу поднять актуальную тему: действительно ли профессия QA «умирает» в современных реалиях. Сразу уточню — никто не умер, всё в порядке. Но в индустрии происходят серьёзные изменения, к которым важно быть готовыми.Цель статьи — разобраться, как сегодня чувствует себя направление QA, куда развивается рынок и какие новые требования предъявляются к специалистам. С приходом новых технологий, включая искусственный интеллект, ручной труд становится всё менее востребованным, и всё больше компаний стремятся к автоматизации тестирования.
Пентест на автопилоте: что доверить роботам, а что — нет?
ChatGPT генерирует эксплойты, автосканеры находят уязвимости за минуты, а фреймворки сами пишут отчеты. Неужели профессия пентестера обречена? Спойлер: нет, не обречена. Но кардинально меняется.
Е2Е-тестирование: как за 2 года вырасти от внепроектной идеи до проекта и увеличить покрытие автотестами в 4 раза
Всем привет! Меня зовут Ренат Дасаев, и я продолжаю рассказ о развитии E2E‑тестирования в Московской Бирже. За два года после публикации первой статьи многое изменилось: мы переупаковали процессы, расширили команду и существенно обновили технический стек. Хотите узнать, как нам удалось масштабироваться и какие инструменты сегодня ускоряют работу? Тогда - эта статья для вас!Изменения в командеНаше направление изначально существовало вне проекта
AI и QA: убьёт ли ChatGPT профессию тестировщика?
ВступлениеКажется, сегодня не осталось ни одной профессии, вокруг которой не возникал бы вопрос: «А не заберёт ли её работу искусственный интеллект?» Особенно это касается сферы тестирования. В чатах и на митапах всё чаще слышно: «ChatGPT всё сам напишет, тестировщики больше не нужны, нас всех уволят…»Честно? Эти разговоры мне тоже попадались не раз, и в какой-то момент я решил: давайте разберёмся спокойно. В этой статье я поделюсь личным мнением о том, как искусственный интеллект уже влияет на сферу QA, где он реально помогает, а где страхи сильно преувеличены.
Как вырасти из Manual QA в Automation: пошаговый план
ВступлениеВ этой статье я хочу поделиться практическими рекомендациями для инженеров, которые сейчас работают как Manual QA и задумываются о переходе в автоматизацию тестирования. Материал будет полезен и тем, кто уже твёрдо решил развиваться в Automation QA, но не знает, с чего начать.Цель статьи — помочь определиться с направлением развития и дать пошаговый план, который позволит плавно и комфортно перейти от ручного тестирования к автоматизации, минимизируя стресс и растерянность, которые часто возникают при смене специализации.Важно! Для кого эта статья и что внутри?
Тенденции развития периферийного искусственного интеллекта в автоматизации технологических процессов
Введение
Как Playwright MCP исследует ваш сайт и сам пишет тесты
Что, если бы тесты могли писаться сами, просто используя ваше приложение как реальный пользователь?В этой статье мы рассмотрим, как Playwright MCP (Model Context Protocol) в режиме агента может автономно исследовать приложение, обнаруживать ключевые функции и генерировать исполнимые тесты — без необходимости в ручном скриптинге.Мы разберём процесс генерации и запуска теста для приложения Movies, не обойдя без внимания то, как MCP выявляет крайние случаи, строит покрытие и даже находит баги, которые вы могли пропустить.Настройка окружения
