Революция в тестировании: от традиционного подхода к интеллектуальной эволюции
Всем Хабр! Меня зовут Константин Камнев, и я являюсь QA Lead в компании AXENIX.В этой статье мы поговорим о том, как тестирование программного обеспечения прошло долгий путь эволюции, начиная с простого поиска багов и ошибок в коде до современных интеллектуальных методов, которые делают этот процесс гораздо более сложным и многогранным.
Как использовать интеллектуальные карты в тестировании ПО
В современном мире разработки программного обеспечения эффективность команды зависит от ее способности четко понимать требования и тщательно документировать тестовые случаи. Одним из полезных инструментов для упрощения этих процессов является интеллектуальная карта (интеллект-, маинд карты, ментальные карты, mind map).
Инновации в тестировании САПР: путь к созданию автоматизированного решения для тестирования
ВведениеАвтоматизация тестирования в мире САПР – это вызов, который невозможно переоценить. Инженеры, архитекторы и проектировщики создают сложнейшие модели, а разработчики ПО ломают голову, чтобы их инструменты работали без сбоев. Но чем мощнее становится программное обеспечение, тем сложнее его тестировать. Проверять САПР вручную – всё равно что искать иголку в стоге сена, который кто-то ежедневно переворачивает. Мы быстро поняли, что такой подход не работает. Поэтому решили изменить систему и построить свою.
Как ИИ войти в тестирование: методики разработки автотестов
Привет! Я Антон Бородин, техлид проекта внедрения ИИ в процессы тестирования в РСХБ-Интех, занимаюсь применением ML/AI технологий. В этой статье расскажу о том, как мы внедряли технологии искусственного интеллекта в тестирование, предложу методики разработки API и UI-автотестов, основанные на ИИ, — текущие гипотезы, которые мы используем в работе. И, конечно, покажу, пример использования LLM для генерации автотестов.
Тестирование с интеллектом: Пилотный проект внедрения ИИ в РСХБ-Интех
Привет! Я Антон Бородин, техлид проекта внедрения ИИ в процессы тестирования в РСХБ-Интех, занимаюсь применением ML/AI технологий. В этой статье расскажу о том, как мы внедряли технологии искусственного интеллекта в тестирование, предложу методики разработки API и UI-автотестов, основанные на ИИ, — текущие гипотезы, которые мы используем в работе. И, конечно, покажу, пример использования LLM для генерации автотестов.
DeepSeek vs Mixtral: что безопаснее использовать для корпоративного чат-бота?
Языковая модель DeepSeek R1 наделала много шума в начале этого года. Сначала в AI-сообществе с восхищением обсуждали, как китайцам удалось получить качество генерации текста на уровне передовых западных моделей при меньших затратах на обучение. Затем восторг сменился жёсткой критикой о политической предвзятости, копировании моделей OpenAI и доступности истории запросов
AI-driven TDD — используем Code-LLM на максимум
С момента своего появления и по сей день подход Test-Driven Development (TDD) вызывает оживленные дискуссии в сообществе разработчиков, и до сих пор нет единого мнения о ее эффективности.Но что будет, если совместить TDD и AI-генерацию кода? В статье я покажу:Как соединить TDD и AI;Как AI-driven TDD улучшает процесс разработки;Как TDD влияет на качество сгенерированного AI кода.
