Как я воссоздал веб-сайт 1996 года при помощи Claude
Вчера до вершины популярности Hacker News добрался этот пост Джоны Гловера:
Playwright Agents — тесты, которые “живут своей жизнью”
Недавно вышло видео “Playwright v1.56: From MCP to Playwright Agents” и на первый взгляд оно выглядит как революция:ИИ-агент, который сам понимает, что тестировать, сам пишет тесты, сам их чинит. Никаких локаторов, никаких апдейтов при каждом изменении DOM - просто запускаешь и смотришь, как тесты выполняются.Но если вы хоть раз поддерживали живой тестовый проект в крупной компании, то вы уже чувствуете, где тут подвох.💡 Что обещаютСоздатели Playwright Agents говорят о новом уровне автоматизации:
Автоматизированная отладка Playwright-тестов с AI
Отладка E2E-тестов может быть трудоёмкой задачей. При падении тестов Playwright нередко приходится вручную анализировать сообщения об ошибках и стек-трейсы, искать причины неудач (например, неправильно подобранный селектор, увеличенные задержки или неожиданные изменения в DOM) и пробовать разные варианты исправлений. Традиционно QA-инженерам приходится копировать текст ошибок и обращаться к документации или чат-ботам вроде ChatGPT с вопросами вроде «почему селектор не нашёлся» или «как увеличить таймаут». Это занимает время и отнимает ресурсы команды.
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.
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?
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
C каждой розетки про MCP, но давайте по-человечески
Предыстория: Последние месяцы Model Context Protocol (MCP) — буквально из каждого утюга. YouTube, Twitter, конференции, документации — все жужжат:«MCP это прорыв»,«Новый стандарт дебага»,«Интеграция AI в тесты нового поколения»...Звучит круто. Но, как часто бывает, всё сложно, перегружено и на птичьем языке. Я решил подойти с другой стороны. Это не мой, это ответ GPT, на понятном языке и с небольшими правками с моей стороны. Без заумных фраз, зато с примерами, мясом и аналогиями. Запрос был простым:Объясни по-пацански, что это вообще такое?Как это реально помогает, а не просто выглядит модно?
Измерение покрытия UI тестами. Следующий уровень
ВступлениеПредставьте: вы заходите в рабочий чат, а там коллега пишет — "Смотри, что я нашёл и прикрутил к нашим тестам! Кажется, у нас с покрытием беда." И кидает скриншот.
