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.
ИИ для QA: реальный опыт автоматизации анализа результатов автотестов
Анализ результатов автоматизированного тестирования — это очень важная и в то же время непростая часть тестирования. В любой момент у нас должна быть возможность оценить состояние продукта по результатам автотестов, сказал Марош Кутши на конференции QA Challenge Accepted. Он рассказал, как искусственный интеллект помогает экономить время на анализе, снижать количество человеческих ошибок и сосредотачиваться на новых сбоях.Кутши рассказал, что его QA-команда сталкивалась с трудностями при анализе результатов автотестов и искала способ избавиться от человеческих ошибок:
ИИ стал частично использоваться в определении патчей для бэкпортирования в ядро Linux
Мейнтейнер ядра Linux Саша Левин начал частично использовать генеративный ИИ для
Секретные фишки поисковиков, о которых нигде не пишут: Яндекс, Гугл, Perplexity
Вспомнил, как раньше открывал Yahoo и тыкал по названиям каталогов. Потом был AltaVista, Rambler, ранний Яндекс — и каждый раз поиск становился лучше, но от идеала был далёк. В 2025 у нас есть Perplexity, Google Gemini и куча ИИ-инструментов, которые сами пишут ответы вместо списка ссылок. Я долго копался в этой теме, а потом собрал фишки и приёмы поиска, которые экономят часы на ресёрче, в этой статье. Ну, и немножко истории.ОглавлениеYahooAltavistaРунет - Rambler + YandexGoogle YandexПоиск с ИИ
Собрал 30+ секретных фишек поисковиков — и сэкономил часы на ресёрче
Вспомнил, как раньше открывал Yahoo и тыкал по названиям каталогов. Потом был AltaVista, Rambler, ранний Яндекс — и каждый раз поиск становился лучше, но от идеала был далёк. В 2025 у нас есть Perplexity, Google Gemini и куча ИИ-инструментов, которые сами пишут ответы вместо списка ссылок. Я долго копался в этой теме, а потом собрал фишки и приёмы поиска, которые экономят часы на ресёрче, в этой статье. Ну, и немножко истории.ОглавлениеYahooAltavistaРунет - Rambler + YandexGoogle YandexПоиск с ИИ
Автоматизация QA: разбираем рынок решений для тестирования. Часть 2. Позиционирование и ценовая политика
Привет, Хабр! В первой части обзора мы рассмотрели общую характеристику каждого решения, географическое распределение, исторический контекст, модели финансирования и организационную структуру компаний. Сегодня проанализируем ценовую политику продуктов и их подходы к позиционированию, а также увидим, как компании взаимодействуют с сообществом. Ценовая политикаРоссийские вендоры, как правило, предлагают прозрачные и структурированные тарифы с понятным разделением на базовые, командные и корпоративные планы — часто с опцией on-premise.
Фрактальная логика и битва нейросетей за семантику
Аналогии между фракталами и парадоксамиВ 90-е годы резко вошла в моду фрактальная геометрия — учение Бенуа Мандельброта о том, что Евклид ошибся, детей в школе учат неправильно, а все формы в мире являюся "на самом деле" не точками, линиями и плоскостями, а фракталами. Природа фрактальна, мысль фрактальна, изображения фрактальны, звуки фрактальны. Весь мир фрактал и люди в нем фракталы (за очень редкими исключениями).Эта идея меня увлекла, и поэтому, когда я учился на кафедре логики в МГУ, я решил написать диплом о фракталах и придумать фрактальную логику (кафедра логики всё-таки).
Подключаем LLM к вашей TMS
Последнее время все чаще появляются продукты, которые скрещивают LLM и TMS — и получается магия! ✨Свежий пример: ▶️ Gen-A: как искусственный интеллект переворачивает тестирование Плюсы таких решений очевидны. Минусы тоже есть: у всех свои TMS, конфлюенсы и прочие инструменты. Как это затянуть в свой контур? 🤔Ну и давайте честно, LLM есть у многих, но не у всех есть AI-команды, которые делают такие красивые большие продукты. И есть ощущение, что стоит это как крыло от самолетаЧто делать? Есть решение - MCP - Model Context Protocol.
Grok AI: публикация системных промптов и провал в архитектуре безопасности
В августе 2025 года компания xAI неожиданно обнародовала системные промпты своего чат-бота Grok. Этот шаг был объяснён стремлением к прозрачности после инцидентов с несанкционированным извлечением инструкций через prompt injection. Однако публикация не только вызвала интерес у специалистов по ИИ, но и обнажила уязвимости в архитектуре системы.
Программисты против вайбкодеров
Я заметил, что вокруг новых AI-инструментов для кодинга (типа Cursor AI, ChatGPT, Claude) идёт жаркая дискуссия. Классические программисты порой скептически смотрят на тех, кто активно пользуется генеративным ИИ вместо ручного кодирования. Некоторые считают таких «вайбкодеров» мешком софта без понимания: мол, они просто копипастят то, что выдаёт ИИ. Попробую разобраться в этом лично: ведь для многих из нас эти инструменты открывают новые возможности.
