lsp.
Зелёные галочки лгут: почему AI пишет тесты, которые ничего не тестируют, и как это починить
Тесты зелёные, покрытие растёт, а багов меньше не становится. На QA-митапе инженер из крупной продуктовой компании показал механику: AI-агенты подгоняют моки, меняют ассерты, генерируют результаты, которые ничего не проверяют. Стек у команды — near-SOTA. Модель свежая. Агент — один из лидеров open-source.Значит, дело не в инструментах. А в чём именно — разбираю ниже: от кода до процесса и организации.Зелёные галочки лгутДокладчик описал паттерн, с которым сталкивался каждый, кто просил AI написать тесты:
MCP — новый кирпичик в фундаменте AI-разработки
Model Context Protocol, расширяющий возможности AI в IDE, стремительно набирает популярность. Почему это происходит — и почему разработчикам стоит обратить на него внимание?Одна из горячих тем в области AI-кодинг-тулов и developer tooling — протокол MCP (Model Context Protocol), представленный Anthropic в ноябре 2024 года. Он стремительно набирает популярность: AI-модели и инструменты для разработчиков активно внедряют его.
MCP и будущее AI: что стоит знать сегодня, чтобы не отстать завтра
С тех пор как OpenAI внедрила функцию function calling в 2023 году, я всё чаще задумываюсь о том, что потребуется, чтобы по-настоящему разблокировать экосистему агентов и инструментов. По мере того как базовые модели становятся всё более интеллектуальными, возможности агентов взаимодействовать с внешними инструментами, данными и API всё больше фрагментируются: разработчики вынуждены реализовывать агентов с индивидуальной бизнес-логикой под каждую отдельную систему, в которой агент работает или с которой интегрируется.Очевидно, что необходим единый стандартный интерфейс для исполнения, извлечения данных и вызова инструментов.
