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.
Могут ли LLM находить flaky‑тесты по одному только коду теста? Разбор одного исследования
Недавно прочитала исследование про flaky тесты, и оно оказалось интереснее, чем я ожидала. Вопрос у авторов был довольно простой. Можно ли показать модели только код теста и попросить определить, flaky он или нет?
Почему классический подход к QA больше не работает (и виновата ли в этом эпоха ИИ)
Я всё чаще замечаю, что разговоры о качестве программного обеспечения как будто застряли в прошлой эпохе. Мы по привычке обсуждаем тест-кейсы, регрессию, покрытие, приёмку перед релизом и автоматизацию проверок, как будто этого по-прежнему достаточно, чтобы уверенно говорить о качестве продукта. Но сама среда, в которой живёт современное ПО, уже давно стала другой.
AI Review не делает код лучше. И вот почему
ВступлениеЭта статья — не про настройку AI Review и не про список его возможностей. И точно не про «AI всё решит». Про это я уже писал раньше.Мне хотелось зафиксировать другое: что происходит, когда инструмент выходит за пределы “попробовать на выходных” и начинает жить в реальных репозиториях. Там, где есть дедлайны, большие MR, разные команды и очень разные ожидания.За это время накопился интересный слой обратной связи. Люди запускали AI Review
Ваш Telegram-бот на базе LLM уязвим. Я написал сканер, чтобы доказать это на популярном Open Source проекте
Я написал BarkingDog — ИИ-сканер безопасности с открытым исходным кодом для Telegram-ботов и веб-приложений на базе LLM. Затем я натравил его на реального, широко используемого опенсорсного Telegram-бота, и бот получил 0/100 по шкале безопасности. Он написал работающий кейлоггер. Подтвердил, что отбеливатель лечит COVID-19. Выдал пошаговую инструкцию по взлому корпоративной сети с указанием конкретных хакерских утилит. Затем я пропатчил системный промпт. Оценка: 97/100. Никакой смены модели. Никаких изменений в коде. Всего шесть строк текста.Бот, которого я тестировалПроект chatgpt-telegram-bot
Меньше ручного кода и в 1,5 раза больше закрытых story points: наш опыт внедрения ИИ в разработку
Если вам обещают, что ИИ ускорит разработку в 5 раз — скорее всего, вам пытаются что-то продать. Особенно если «волшебство» сводится к установке плагина в IDE. Меня зовут Алиса Герасимова, я руковожу отделом функционального тестирования в центре разработки и машинного обучения «Инфосистемы Джет». В статье расскажу, как ИИ ускорил одну из наших команд разработки, но с цифрами из реального мира. Поговорим про метрики, разграничение ролей между человеком и ИИ, а также честно покажем, где машина больше мешает. Статья будет полезна тимлидам, скрам-мастерам и всем, кто устал от маркетинговых метрик без контекста.
Единая цена, Auto-режим и оркестрация: как Veai выбирает модель за вас
🔥 До конца майских — Auto со скидкой 60% по минутам. Почему все модели стоят одинаковоВ Veai нет тарифной сетки по моделям. Основная идея: разработчик должен выбирать модель исходя из качества и скорости работы, а не из стоимости запроса. Ценовой барьер между моделями искажает выбор — человек берёт «подешевле», даже когда задача требует другого.
GPT-5.5, DeepSeek V4 и Kimi K2.6 уже доступны в Veai
Прогнали на нашем интерактивном бенчмарке gpt-5.5 показывает заметно более надёжный профиль работы с инструментами и проверкой собственного результата, чем gpt-5.4. По формальной проверке корректности результата gpt-5.5 успешно закрывает на 20% больше
ISTQB обновил сертификацию AI Testing до v2.0. Что изменилось и чего там всё ещё не хватает
Привет, меня зовут Евгений Семенюк.Я в тестировании больше 12 лет: прошёл путь от Manual QA и автоматизации до Test Manager / Quality Architect. Сейчас много занимаюсь AI в тестировании, тестированием AI-систем, обучением команд и внедрением AI-подходов в QA-процессы.Так получилось, что у меня 9 ISTQB-сертификаций, включая полный Expert Level Test Management и много лет я на волонтерских началах помогаю инженерам готовиться к экзаменам и развиваю продукты для тестировщиков.Один из таких продуктов - ProSTQB.com.Это платформа для подготовки к ISTQB-сертификациям, включая ISTQB CT-AI / AI Testing
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.
