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
Как я за несколько месяцев совместно с AI — ассистентом собрал SaaS для прокатного бизнеса и при чем тут QA Automation
Привет, Хабр! В этой статье я хочу рассказать о своем пет-проекте, который вырос в итоге в CRM-систему для прокатного бизнеса - Впрокате ПРО. Это история не просто "очередного стартапа". Для меня, как для человека, нацеленного на карьеру в QA Automation, этот проект стал (а в чем-то еще станет в ближайшем будущем) идеальным объектом для исследования: от применения Generative AI в разработке до построения сложной системы, которую теперь предстоит покрывать автотестами на Python.Зачем рынку еще одна CRM?
Влияние AI на позиции QA в 2026 году
В 2026 году уже никто не спорит, что искусственный интеллект радикально меняет тестирование, как и все сферы бизнеса. Вопрос только в том, кого он заменит и кого сделает значительно ценнее как эксперта.По данным World Quality Report 2025, 89% компаний пилотируют или внедряют Generative AI в процессы Quality Engineering. При этом только 15% сделали это на уровне всей организации. Остальные находятся в стадии осторожного эксперимента.AI заменяет не QA-инженеров, а QA-инженеров, которые не используют AI.Что уже происходит прямо сейчасЧто уже изменилось к середине 2026 года
Мы пытались заменить QA нейросетью. Не получилось
ВступлениеХочется поговорить о том, что происходит с QA в 2026-м и правда ли, что «нас вот-вот заменит ИИ». Но не в формате очередного треда в духе «всё пропало» или «всё отлично, завтра уволим половину отдела». А по-взрослому: с опытом, цифрами, ограничениями и выводами. То есть попробовать не просто порассуждать, а разобрать тему как небольшое исследование: что реально меняется, где ИИ помогает, а где начинается та самая реальность, которая не влезает в красивую презентацию.
Сам свой код и тестируй: кто [на самом деле] должен искать баги
Не так давно с коллегами обсуждали самостоятельное тестирование свеженаписанного кода. Один тимлид из нашей команды рассказал про разработчика, который отдавал код на тест, не проверяя за собой. Аргумент у него был «железный»: проверка не его забота, для этого есть тестировщики. Если честно, меня удивляет, что такая позиция в мире современного ИТ всё ещё существует. Так что я решил собрать аргументы и объяснить, почему самотестирование – важная часть рутины разработчика. Будет интересно послушать в комментариях аргументы тех, кто с этим не согласен.
Как бы я вкатывался в QA в 2026, если бы начал с нуля
Краткая предыстория: как я вкатился в QA после завода с дипломом металлургаПо образованию я металлург. Закончил учебное заведение в 2019 году, а в 2021 уже получил работу в ИТ. Во время учебы я не мечтал о том, чтобы «поскорее получить диплом металлурга и устроиться тестировщиком», а хотел приносить пользу, работать на благо индустрии и расти по карьерной лестнице именно в профессии. Но всё вышло иначе.Не считая того, что поиск работы после университета заканчивается тем, что тебе нужен опыт работы, чтобы получить работу, тяжело удержать желание удерживаться на работе, которую ты каким-то чудом смог получить:
Шесть рекомендаций для тех, кто переходит в QA в 2026
Краткая предыстория: как я вкатился в QA после завода с дипломом металлургаПо образованию я металлург. Закончил учебное заведение в 2019 году, а в 2021 уже получил работу в ИТ. Во время учебы я не мечтал о том, чтобы «поскорее получить диплом металлурга и устроиться тестировщиком», а хотел приносить пользу, работать на благо индустрии и расти по карьерной лестнице именно в профессии. Но всё вышло иначе.Не считая того, что поиск работы после университета заканчивается тем, что тебе нужен опыт работы, чтобы получить работу, тяжело удержать желание удерживаться на работе, которую ты каким-то чудом смог получить:
Лена, прости! Или как мы заменили QA тестировщика на автономного AI-агента за 24 часа
В стартапе на стадии Pre-Seed/Seed вы либо фанатично считаете деньги, либо умираете. В RankCaster AI мы уперлись в классическую ловушку масштабирования: больше фич = больше людей в QA = раздутый COGS и медленные релизы.Регрессионный анализ каждого апдейта занимал до 48 часов ручного труда. Мы решили, что платить за «прокликивание» дашбордов в 2026 году — это грех, и собрали автономного AI-агента, который делает это лучше человека.1. Стек: Без фреймворков и лишнего кодаМы не стали тратить недели на Selenium или Cypress. Наш стек был развернут за ~1 рабочий день:Claude Code: AI-агент, наш «мозг» и оператор.
Эпопея в трёх частях: ИИ-инструменты в работе QA. Практическое применение Cursor, n8n и LLM
ВведениеЗа последние несколько лет роль QA-инженера заметно изменилась. Мы всё меньше сосредотачиваемся на проверке готового функционала и всё больше участвуем в анализе систем, данных и архитектурных решений.В нашей команде это особенно проявилось после реструктуризации: в зоне моей ответственности оказалось около 40 сервисов. Приходится глубже разбираться в устройстве системы, понимать, как двигаются данные между сервисами на более низком уровне, — документации и регламентов уже недостаточно.Нагрузка растёт:
Когда зашел не в ту дверь. Или как рядовому Qa automation жить в мире с LLM
Как рядовому Qa automation жить в мире с LLMCодержание:ВведениеКак войти? Быстрый старт0. Первые шаги1. Аналитика и анализ2. Рядовые кейсы для облегчения жизни3. Настраиваем свой тестовый фреймворк
