Генерация автотестов и локаторов с ИИ: рабочий код и подводные камни
Всем привет! Я продолжаю цикл статей про применение ИИ в тестировании. В прошлый раз мы остановились на том, что без README с описанием архитектуры фреймворка генерация автотестов на большом легаси-проекте превращается в бесконечный цикл ревью и правок. Поэтому, начать лучше с создания такого документа, а уже после него переходить к коду.Сегодня я расскажу о том, как именно я генерировала автотесты и локаторы, сколько это заняло по времени и где модель всё равно ошибалась.Что нужно для запуска генерации автотестов?Минимальный список артефактов на входе:README с архитектурой
Почему вы не видите, что на самом деле происходит между моделью и MCP-сервером
Недавно Claude уверенно пересказал мне большой документ, хотя прочитал только его начало.Я подключил mcp-server-fetch
Сегментация опухолей головного мозга на МРТ-снимках с акцентом на точность границы
Один из самых важных параметров на МРТ снимках — это граница опухоли. Именно эта граница определяет, какие структуры головного мозга были затронуты опухолью, и позволяет оценить степень поражения соседних областей и тканей. Благодаря качественному определению контура можно точнее спрогнозировать лечение, поэтому нельзя недооценивать важность определения границ.
Разрабатываю игру в одиночку: нейросети вредят или спасают?
Что представляет собой разработка инди-игры в одиночку в 2026 году? Какие у инди-разработчика появились новые инструменты и какие возможности ему предоставляет современное развитие нейросетей? А также — что ждёт инди-индустрию в ближайшие годы? Своим мнением обо всех этих вопросах я и хочу поделиться в новой статье.1. Вступление
Proton представила новую версию ИИ‑ассистента Lumo 2.0
Компания Proton анонсировала версию 2.0 голосового помощника Lumo AI. Она предлагает «новую архитектуру» и такие функции, как логическое мышление, многомодальная обработка изображений и улучшенный веб-поиск.
Компании стали внедрять стиль речи «пещерного человека» в чат-боты для экономии токенов
Разработчики обратились к специализированному инструменту Caveman, который заставляет ИИ генерировать максимально краткие ответы с имитацией стиля речи «пещерного человека». Таким образом компании реагируют на стремительный рост расходов на токены.
Как мы создали внутреннего ИИ-помощника на базе RAG и перестали искать ответы по корпоративной Wiki
Компании со временем накапливают тысячи страниц документации, и найти нужную информацию становится всё сложнее. Обычный поиск перестаёт справляться, сотрудники тратят время на навигацию по Wiki и повторяют одни и те же вопросы коллегам.Как решили эту проблему: когда большие языковые модели стали рабочим инструментом, мы объединили корпоративные знания с возможностями LLM. Так появился Юджин — AI-ассистент, который понимает смысл запроса, а не просто ищет совпадения по словам.
Почему Минобрнауки боится ИИ и правда ли, что дипломные работы утратили смысл?
ИИ помогает студенту писать дипломную работуГлава Минобрнауки Валерий Фальков считает
Как внедрять AI-агентов в легаси-код без тихих регрессий
Принято считать, что искусственный интеллект особенно хорош в разработке с нуля: он отлично пишет новый код, когда ему не мешает легаси-багаж. А вот разработка в существующей кодовой базе (“brownfield-разработка”), когда ИИ приходится трогать уже работающие системы, — зона, где всё становится опаснее. Это мнение понятно. И не совсем ошибочно.
Генеративный ИИ: угроза для бизнеса или его главный помощник?
Теневая сторона искусственного интеллекта — галлюцинации, многословие и риски для конфиденциальности — ставит доверие к ИИ-инструментам под вопрос.Действительно ли бизнес не доверяет нейросетям? Об этом в новом выпуске подкаста «Цифра в деле» от СберПро рассказывает Женя, директор департамента аналитических решений ЮMoney.В выпуске обсудили:какие задачи бизнес делегирует ИИ;насколько пользователи удовлетворены работой ИИ-агентов;как найти баланс между автоматизацией процессов и качеством результата.
