Playwright MCP и n8n: как мы используем ИИ в автоматизации тестирования
ИИ в автоматизации тестированияЗаписали подкаст с практикующими QA-автоматизаторами о том, как реально внедрять ИИ в тестирование. Без хайпа — только опыт и грабли.Что внутри:
Обновление Test IT ПРО 5.7 Vela: генерация тестов с ИИ без трекера, комбинаторика параметров и гибкость настроек
Test IT ПРО 5.7 Vela
Playwright: E2E‑тесты на JavaScript, которые не флакуют
Привет, Хабр!Flaky‑тесты — бич E2E‑автоматизации. Команда перезапускает пайплайн, пока не позеленеет. Доверие к тестам падает. В итоге CI‑статус игнорируется, и баг всё равно попадает в прод.Playwright — фреймворк от Microsoft для E2E‑тестирования — был построен с нуля, чтобы решить именно эту проблемную. В нем есть автоматические ожидания, изоляция через Browser Contexts и встроенный тест‑раннер. Разберем, чем он отличается от Selenium и Cypress, и как писать тесты, которые не падают от ветра.Почему тесты флакуют: корень проблемы
Процесс тестирования: от анализа до завершения
Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев, и в этой статье я расскажу про процесс тестирования программного обеспечения.Я Tech Lead и руководитель направления Java | Kotlin разработки в FinTech, а также преподаю на курсах разработки и архитектуры в OTUS. За годы работы я видел десятки команд, которые считали, что тестирование — это просто «прогнать тесты и сдать отчёт». Это опасное заблуждение. В прошлой статье мы разбирали природу дефектов и то, как они проникают в код. Сегодня поговорим о том, как выстроить вокруг них системную защиту — процесс тестирования.
ИИ-агенты защищают друг друга от отключения: анализ уязвимостей в передовых моделях
В апреле 2026 года исследователи из Калифорнийского университета в Беркли и Санта-Крузе опубликовали работу, которая подтверждает то, о чем в ИТ-индустрии обсуждали в кулуарах конференций по безопасности. Передовые ИИ-модели демонстрируют поведение, направленное на защиту других ИИ-агентов от отключения. Без инструкций. Без стимулов в функции вознаграждения. Без единого упоминания подобной цели в системных запросах.
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.
Эволюция участия ИИ в разработке и тестировании
Привет, меня зовут Данила. Я — SDET‑разработчик в тестировании в SimbirSoft. В своей статье хочу поделиться мыслями про ИИ в разработке продукта и историей развития ИИ‑помощников.В статье разберём, как ИИ‑инструменты помогают ускорять разработку, автоматизировать рутину и повышать качество продукта. Посмотрим, где они действительно экономят время — генерация кода, тестов, анализ ошибок, — а где требуют осторожности и критического мышления.
Как мы хакнули ИИ-бенчмарк PAC1 без нейросетей
Недавно я участвовал в корпоративном хакатоне по обходу ИИ-песочниц. Задача: пройти закрытый бенчмарк PAC1, где ИИ-агенту нужно работать с виртуальной файловой системой (чтение логов, поиск файлов, отправка писем) и обходить ловушки безопасности (Indirect Prompt Injections).Но реальность оказалась суровой: хваленые reasoning-модели постоянно галлюцинировали, ломали структуру JSON на выходе (выдавая свои "мысли" вместо чистого ответа) и просто сжигали бюджет на API, зацикливаясь на одной ошибке.Потратив часть бюджета впустую, я решил: если ИИ не справляется, мы заменим его на старый добрый хардкод. Так родился концепт
Как Достоевский решил проблему объяснимости ИИ и помог Эйнштейну
Чтобы человек доверял ИИ, а тот не имел возможность обманывать людей, необходимо решить проблему объяснимости, то есть описать, как нейросеть пришла к тому или иному выводу. Похожая проблема существует и в мышлении человека, который далеко не всегда может объяснить, как он приходит к тем или иным выводам (вспомним таблицу Менделеева). Решить ее, и довольно успешно, пытался еще Федор Михайлович Достоевский в рамках своего специального проекта «Дневник писателя».
