qa.
Как ИИ-агент проходит весь цикл мобильного тестирования в hh.ru
Привет! Меня зовут Александр Чернышев, я занимаюсь тестированием мобильных приложений hh.ru
ИИ заменит QA в 2026: честный разбор мифов и реальности рынка
В последние полтора года эта дискуссия вышла из конференц-залов прямо в комментарии к вакансиям. «Зачем нанимать тестировщика, если LLM за три минуты генерирует тест-кейсы?» — спрашивают уже не только стартапы с бюджетом на стикеры. Ответ сложнее, чем кажется.Разберём, что именно умеет AI в тестировании, где находится граница его возможностей, почему «AI написал тест» не равно «тест проверяет нужное» — и куда двигается рынок.Оглавление
Кто нашёл больше багов — агент или человек? Мои замеры 11 недель работы с AI-тестировщиком
Одиннадцать недель я вёл дневник каждой рабочей сессии с Claude Code: сколько часов работал агент, сколько я был рядом, кто нашёл каждый дефект и что случилось с каждым кандидатом — подтверждён, снят или ушёл вопросом. Вместо впечатлений — таблица: 277 агентских часов, 213 моих, 94 подтверждённые находки. Первая версия этого счёта оказалась завышенной почти вдвое — куда делась половина, тоже расскажу.Это четвёртая статья про paranoid-qa — опенсорсный пак скиллов, который заставляет Claude Code тестировать с доказательной дисциплиной. В первых трёх я показывал методику: вердикты только с пруфами,
ИИ пишет тесты, но кто проверит ИИ: как меняется QA в 1С-командах
ИИ уже умеет генерировать тесты, разбирать легаси-код и помогать с автоматизацией QA. Но без правил и контроля он так же уверенно создает бесполезные проверки. Поэтому главный вопрос сегодня — не «можно ли применять ИИ в тестировании», а «как встроить его в процесс, чтобы качество действительно росло».Модераторы
ИИ в тестировании: разбираем падения автотестов, оцениваем LLM и строим обвязку агентов
В августе прошёл Bugs Busters — митап для QA-специалистов от ЮMoney. Спикеры компании рассказали, как применяют ИИ для анализа причин падения e2e-автотестов, как устроен инструмент для подбора оптимальной LLM-модели под конкретную задачу и как строить обвязку вокруг агентов. Пропустили митап? Собрали главное из докладов и приложили записи выступлений.Разбираем падения автотестов с помощью ИИ
Как использовать облачные AI модели внутри контура компании и не получить по шее от ИБ?
Или пример того, что будет, если роль пакетного менеджера доверить AI.Короткий ответ — используйте шаблоны.Шаблон
От разовых запросов к повторно используемым ИИ‑флоу в QA
Введение Прежде чем начать, скажу, что эта статья написана для QA‑инженеров, которые только начинают использовать AI в QA‑процессах. Это не глубокое погружение в продвинутое использование Agentic AI или во внутреннюю логику AI‑систем. Автономные AI‑агенты и системы оркестрации сейчас активно обсуждаются, но стоит помнить: sic parvis magna. Так что добро пожаловать.
Как использовать LLM в тестировании: разбираем harness, автотесты и LLM-судью
Поговорим об этом на Bugs Busters — бесплатном митапе ЮMoney для QA-специалистов. В программе — три доклада о задачах, с которыми тестировщики уже сталкиваются при работе с LLM:как устроен LLM-harness и зачем агенту нужна обвязка;как собрать помощника на базе ИИ для разбора падений автотестов;как понять, подходит ли конкретная LLM для вашей задачи, и сравнивать модели с помощью LLM-судьи.Покажем не только идеи, но и практические подходы с инструментами, которые используем в работе.Когда:
ИИ-агент в тестировании: почему сильный результат рождается не из промпта, а из инженерного контура
Введение: агент — не оракулПредставим обычную задачу «к тестированию». В ней есть краткое описание, несколько комментариев, ссылка на документ, родительская задача, пара коммитов и стенд, который иногда доступен. Часть требований уже изменилась. Часть — живёт в коде соседней команды. Часть — существует только как договорённость между людьми.Можно потребовать от постановщика идеальный документ. Можно не начинать работу, пока не появятся критерии в правильной форме. В реальном проекте это часто означает не повышение качества, а перенос ответственности и задержку обратной связи.
Как QA я все равно пишу документацию, но с ИИ трачу на нее часы, а не дни
Привет! Меня зовут Никита, с недавнего времени работаю в Cloud.ru на позиции QA-инженера, отвечаю за качество продукта для совместной разработки под названием Repo. В этой сфере я уже четыре года и успел поработать на проектах в GameDev и веб-разработке.
