Playwright: E2E‑тесты на JavaScript, которые не флакуют
Привет, Хабр!Flaky‑тесты — бич E2E‑автоматизации. Команда перезапускает пайплайн, пока не позеленеет. Доверие к тестам падает. В итоге CI‑статус игнорируется, и баг всё равно попадает в прод.Playwright — фреймворк от Microsoft для E2E‑тестирования — был построен с нуля, чтобы решить именно эту проблемную. В нем есть автоматические ожидания, изоляция через Browser Contexts и встроенный тест‑раннер. Разберем, чем он отличается от Selenium и Cypress, и как писать тесты, которые не падают от ветра.Почему тесты флакуют: корень проблемы
Как мы в Диасофт автоматизировали автотесты с помощью ИИ
Привет, Хабр! Я Анна Круглова, в Диасофт занимаюсь развитием инструментов автоматизации тестирования на базе искусственного интеллекта. В нашей компании процесс создания тестов для API и событий полностью автоматизирован с помощью ИИ. В этой статье расскажу, как это устроено и влияет на подход к работе тестировщика. Особенности сложных API и событийДля создания микросервисов и проектирования межсервисных взаимодействий (контракты API и событий) в Диасофт используется low-code платформа Digital Q.Archer, на базе которой генерируется код сервисов.
В 70% компаний собственная разработка не успевает за бизнесом
Привет! Мы команда LDM (входит в ИТ-холдинг LANSOFT
Как писать изолированные интеграционные тесты с Testcontainers
Есть две основные категории тестов: модульные (или юнит-тесты) и интеграционные. Модульные тесты — маленькие, быстрые и изолированные. Они проверяют одну единицу кода, обычно функцию или метод, отдельно от остальной системы. Интеграционные тесты, наоборот, проверяют, как разные части системы работают вместе. Обычно они крупнее и могут выполняться медленнее, чем модульные. Поскольку интеграционные тесты охватывают больше сценариев, для них требуется более сложная подготовка окружения, и это препятствие приходится преодолевать.
Обзор AI-ассистентов для кодинга: от автодополнения к агентским системам
AI-ассистенты для программирования за последние годы прошли путь от простого автодополнения до полноценных агентов, способных анализировать проект, принимать решения и выполнять сложные задачи. В 2026-м сильный ассистент уже умеет читать репозиторий, запускать команды, собирать изменения в дифф и предлагать готовые PR-ы. В этой статье по материалам нашего вебинара
Миграция автотестов с Cypress на Playwright
Делимся свои опытом: как мы обеспечили быструю и безопасную миграцию с одной технологии на другую с использованием ИИ.Технический долг в автотестах достиг точки, когда требовалось принимать решение. Прогоны сотен сценариев занимали больше 10 часов. Из-за этого 2-3 дня в каждом спринте попросту терялись.Параллельно изменился пользовательский трафик: заметно выросла доля Safari на планшетах. Но автотесты были написаны на Cypress, а он технически не позволяет полноценно проверять работу в Safari на разных устройствах.Все свелось к трем задачам:сохранить накопленные наработки,
UI-тестирование с применением машинного обучения
В данной статье отражена попытка применить модель детекции для UI-тестирования.Предполагалось, что внедрение ML должно позволить (даже при полном изменении интерфейса) не переписывать автотесты и полностью исключить человеческий фактор при UI-тестировании. Для автоматизации UI-тестировании использовались следующие инструменты:Selenium – инструмент для автоматизации действий с браузером; Pytest – инструмент для выполнения и проверки тестовых сценариев;ML – обученная модель машинного обучения.Для эксперимента была выбрана модель YOLOv8
ИИ-агенты в Альфа-Банке: нейросети создают автотесты без участия человека
В Альфа-Банке мы внедрили ИИ-агентов, которые проектируют, разрабатывают и проверяют автотесты. При этом полностью автономно, как QA-инженеры, но в разы быстрее и точнее. Подобных примеров, когда ИИ разрабатывает автотесты от анализа требований до пул-реквеста, в нашей стране, пожалуй, ещё не было.Что умеют агенты?Анализировать контекст из Jira и Confluence, вычленяя суть задачи.Прогнозировать риски, зависимости и даже «пограничные» сценарии.Генерировать DTO для REST API и превращать ручные сценарии в Java-тесты за минуты.
