playwright. - страница 2

Я запретил Claude говорить «всё работает» без пруфов. Это изменило всё

Пару месяцев назад я попросил агента проверить форму обратной связи после рефакторинга. Через несколько минут получил отчёт: все проверки пройдены, форма работает корректно. Зелёные галочки, уверенный тон.Я тогда только начинал отдавать тестирование агенту, поэтому работал по схеме «доверяй, но проверяй»: следом прошёл форму руками, с открытой вкладкой Network. Снаружи всё честно: валидация зелёная, кнопка активная, тост «Спасибо!» показывается, сервер отвечает 200. А в payload вместо темы обращения уходит строка . Агент проверил всё, кроме того, что реально уходит на сервер.

продолжить чтение

Нейросеть-автопилот вместо 400 Playwright-тестов

Продолжаю цикл статей из мира соло-разработки больших систем.Первый месяц создания игры - медовый. Баги видны почти сразу, работа спорится. Но потом начинается настоящая работа. Баги становятся очень неприятными, когда ты находишь их после двух часов игры.Например, когда на 1066-й день игры внезапно рушится экономика.К этому моменту мне и самому надоела рутина - голыми руками проходить сценарии, и я начал искать способ как подрядить на это нейронку.

продолжить чтение

Как я хакнул рынок труда: пишем свой ИИ-комбайн для автооткликов на HH.ru

Всем привет! Если вы хоть раз искали работу в IT за последний год, то знаете, что рынок не любит новичков без опыта. Вы откликаетесь на сотни вакансий, получаете отказы от скриптов-автоответчиков, а чтобы пробиться через фильтры HR, нужно под каждую вакансию писать уникальное сопроводительное письмо.На просторах интернета можно найти сервисы-автоотклики, которые просят за свои услуги от 3 000 до 5 000 рублей в месяц. Зачем платить за то, что можно написать самому?

продолжить чтение

Как я учил AI‑аудитора проверять сайты и не ломать отчеты

В общем, базовая история с аудитом страниц: мы каждый месяц отправляли подрядчику несколько страниц на проверку. Отбирали несколько максимально разных. Если находились проблемы на одной, мы также правили и на однотипных. В месяц так проверяли 4–6 страниц. И тут, из очевидных минусов — оплата подрядчика и ожидание.Учитывая, что по сути нужно проверять однотипные вещи, вроде title, description, H1 и, например, ошибки в консоли, то я подумал, почему бы не попробовать отдать это агенту. Да, в деталях всё не так просто, но общая процедура каждый раз плюс‑минус одинаковая, а значит, можно настроить сценарий. 

продолжить чтение

Я собрал линтер для юридического соответствия сайтов. Сложнее всего было отличить Google Analytics от CSS‑переменной

Коротко. Сервис открывает чужой сайт и считает штраф по КоАП. Внутри двухуровневая проверка по 22 правилам: дешёвые эвристики на cheerio там, где хватает регулярок, и Claude через российский прокси там, где нужно понять смысл текста. На выходе балл от 0 до 100, список нарушений со статьями КоАП и вилкой штрафа. Законы в основе: 152-ФЗ о персональных данных, 242-ФЗ о локализации, закон о рекламе, закон о защите прав потребителей. Ниже стек, архитектура и грабли. Самая обидная грабля в том, что b в JavaScript не образует границу слова перед кириллицей, и детектор молча слепнет на русском тексте.Зачем я вообще это делал

продолжить чтение

Как тестировать 5 LLM-агентов одним набором тестов: capability-based подход

Один набор тестов проверяет всех агентов сразу — в этом суть capability-based подходаВ (https://habr.com/ru/articles/1049482/) я разбирала,

продолжить чтение

Борьба с галлюцинациями и 27 часов работы: практический опыт тестирования калькулятора трудозатрат с помощью ИИ

Сразу честно, чтобы вы понимали, с кем имеете дело: я из тех душнил, которые закатывают глаза, когда в сотый раз слышат «а давайте это все сделает нейросеть». Я видел слишком много красивых демок, где ИИ за минуту генерит сотню тест-кейсов – из которых добрая половина про кнопки, которых в продукте нет, а вторая половина дублирует друг друга разными словами, не говоря уже о глубине тестирования бизнес-логики.

продолжить чтение

Внедрение ИИ-агента глазами QA: полгода от скепсиса до 1600 тестов за сутки

Привет, Хабр. Меня зовут Егор, я QA Fullstack Java в SENSE на проекте российского банка.Год назад я был уверен, что ИИ-агент в QA — это либо маркетинг, либо повод искать новую профессию. Сегодня он у меня в проекте разбирает упавшие тесты, актуализирует локаторы и пишет шаблонные кейсы по спецификациям. Расскажу, как мы прошли путь от «он не справляется с добавлением поля в класс» до 1600 рабочих тестов за сутки на хакатоне. А еще расскажу, что в итоге агент так и не научился делать.Первые шаги и первые разочарования

продолжить чтение

Основы парсинга сайтов: от HTML до готового датасета для NLP

Вы освоили машинное обучение, знаете, чем transformer отличается от LSTM, но где брать данные для своих проектов? Готовые датасеты — это хорошо, но они общие. А если вам нужны посты из конкретного Telegram‑канала, отзывы с узкопрофильного форума или корпус текстов по редкой теме?Парсинг сайтов — это навык, который превращает интернет в вашу персональную фабрику данных. Без него даже самая умная модель останется без «топлива». В этой статье мы рассмотрим весь путь: от первого запроса к сайту до готового датасета, пригодного для обучения.

продолжить чтение

Могут ли Claude Skills заменить Playwright-агентов? Практический взгляд для QA-инженеров

AI в тест-автоматизации развивается стремительно, и все пробуют связку Claude Skills с Playwright, чтобы сделать QA-инжиниринг эффективнее.Часто встречающийся вопрос звучит так:Если реализовать планировщик, исполнитель и «хилер» через Claude Skills, будет ли это эквивалентом Playwright-агента?На первый взгляд кажется, что да. Если система умеет планировать шаги, прогонять тесты и чинить падения автоматически, что ещё нужно?Но в реальности всё чуть сложнее.

продолжить чтение