Как мы научили AI разбирать упавшие автотесты и заводить баги в Трекере
Всем привет, меня зовут Олег. В прошлой статье я рассказывал, как генерить автотесты из Swagger и тест-кейсов
Процессы vs инструменты: как Авито Sales строит QA с нулевыми сдвигами сроков
Привет, Хабр! На связи Екатерина Серикова и Глеб Дмитриев, мы QA-инженеры в команде Авито Sales. В этой статье мы расскажем, как выстроили процесс обеспечения качества в Распродаже, где сроки нельзя сдвигать, а нагрузка на корчасть почти 2 млн RPM, а цена бага очень высока.Это не история про «идеальный процесс». Она скорее про рабочую систему, которая помогает не сгореть команде и не терять качество, когда QA в проекте один, а разработчиков восемь.
Как мы превратили Swagger из документации в двигатель API-автотестов
Всем привет! Меня зовут Олег Малышев. Я один из лидеров стека тестирования в компании «ТехВилл»
Генерация автотестов с ИИ: почему первый PR растянулся на две недели и что изменилось после анализа фреймворка
Всем привет! Я продолжаю свой цикл статей про применение ИИ в тестировании. Мы уже успели поговорить про:ИИ в тестировании: зачем мы пошли в пилот и почему начали с чата, а не с агентовКонтекст для LLM в тестировании: от калькулятора страховой премии до ТЗ на сотню страницТестирование требований с ИИ: что делать, когда контекст уже готовГенерация тестовой документации с ИИ
Автотесты: опыт построения системы качества для Kubernetes-платформы
На старте проекта у нас не было ни одного автотеста. При этом продукт уже представлял собой полноценную платформу контейнеризации на базе Kubernetes с большим количеством управляемых сервисов и единой консолью управления. Любое изменение могло затронуть базы данных, брокеры сообщений, системы хранения данных или внутренние управляющие компоненты платформы.
Держите LLM подальше от тестов чат-бота
Держите LLM подальше от тестов чат-ботаКто тестировал чат-бота, знает: на одной реплике всё просто, а на третьей-четвёртой начинается боль. Бот должен помнить имя, которое вы назвали два хода назад, держать слоты и не сваливаться в «уточните ваш запрос» на ровном месте. И как только садишься это проверять, упираешься в развилку: чем, собственно, проверять ответы многоходового диалога.Если короткоLLM, которая оценивает ответы вашего бота, — это вторая недетерминированная система. Теперь перед зелёным CI должны договориться сразу две, и договариваются они не всегда.
Клод в шестернях
Когда эксперт впервые увидел, как эта машина ведёт себя в динамике, он сказал, что без курсов по двигателям и трансмиссиям меня к такому тренажёру подпускать нельзя. Он был прав.Меня позвали перенести с Unity на Unigine тренажёр гусеничной машины: железная кабина на динамической платформе, заказчик, сроки, приёмка и эксперты, которые ездили на этой машине и помнили, как она ведёт себя в разных режимах и условиях. К середине проекта я решил, что новую физику машины проще написать с нуля, чем дальше вбивать костыли в старую модель. И да, там будет Патрик Суэйзи.
Cursor пишет вам unit‑тесты за минуту. 5 паттернов, на которых эти тесты пропустят любой баг
Cursor пишет тесты быстро. Открыл класс, нажал Ctrl+I, кинул промпт «напиши unit‑тесты» — через минуту в файле сорок строк с моками, ассертами и красивыми именами вроде shouldReturnUserWhenIdIsValid. Прогнал — зелёные. Закоммитил, замержил, побежал дальше. Покрытие в проекте растёт, скорость написания тестов раза в три‑четыре выше, чем руками.А потом замечаешь, что тесты есть, а толку от них всё меньше. Регрессия пролетает мимо них и падает в проде. Открываешь тот самый тест, который должен был это ловить, — формально зелёный, но если присмотреться, не проверяет вообще ничего.
Мы пытались заменить QA нейросетью. Не получилось
ВступлениеХочется поговорить о том, что происходит с QA в 2026-м и правда ли, что «нас вот-вот заменит ИИ». Но не в формате очередного треда в духе «всё пропало» или «всё отлично, завтра уволим половину отдела». А по-взрослому: с опытом, цифрами, ограничениями и выводами. То есть попробовать не просто порассуждать, а разобрать тему как небольшое исследование: что реально меняется, где ИИ помогает, а где начинается та самая реальность, которая не влезает в красивую презентацию.
Могут ли LLM находить flaky‑тесты по одному только коду теста? Разбор одного исследования
Недавно прочитала исследование про flaky тесты, и оно оказалось интереснее, чем я ожидала. Вопрос у авторов был довольно простой. Можно ли показать модели только код теста и попросить определить, flaky он или нет?
