qa.
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.
Хуки Claude Code: запрещаем агенту коммитить без прогона тестов
Знакомая сцена: длинная сессия, агент поправил тест и потянулся коммитить, не прогнав тесты. Запрещающее правило никуда не делось — оно всё ещё лежало в CLAUDE.md. Просто перестало весить.
AI-агент для анализа требований в финтехе: собираем контекст и находим проблемы до разработки
В прошлой статье
Тестирование изменилось навсегда — Перспективные MCP для QA
Перспективные MCP для QAСодержаниеВведениеЧто такое MCP и зачем оно мне нужно (+ плагины и как подключать)MCP ConfluenceMCP KaitenMCP TestOpsMCP PostgresMCP Chrome DevToolsMCP PlaywrightMCP GitLabMCP Mattermost
Как я участвовал в Bug Bounty в 2026 году: чему меня научил Black Box-анализ веб-приложения крупной IT-компании
«Самое сложное в Bug Bounty — не найти подозрительное место, а доказать, что оно действительно является уязвимостью.»В начале 2026 года я решил проверить одну простую гипотезу: насколько сложно сегодня найти проблему безопасности в современном веб-приложении крупной компании, имея только браузер и DevTools.Для этого в рамках одной из программ Bug Bounty я провёл ручной Black Box-анализ клиентской части веб-приложения одной из крупных российских IT-компаний.
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.
Чек-лист тестирования поисковой системы: от engine sanity до RAG и графов знаний
Чек-лист для тестирования поисковых и RAG-систем — от базовой работоспособности поискового движка до качества генерации, агентных сценариев и поведения на неполных данных. Шесть уровней проверок, сводная таблица с инструментами для каждого уровня и глоссарий из 50+ терминов. Проверку стоит организовывать по порядку, нет смысла гонять RAG-метрики, если система не проходит Уровень 0, то проблема может быть в том, что поиск не находит документ из-за опечатки в запросе, а не в качестве генерации. Перед тестированием По каким полям/источникам поиск должен работать, по каким — нет
Как мы научили AI разбирать упавшие автотесты и заводить баги в Трекере
Всем привет, меня зовут Олег. В прошлой статье я рассказывал, как генерить автотесты из Swagger и тест-кейсов
