Интеграция OpenSearch: от функционального тестирования до проверки интеллекта поиска
Привет, меня зовут Ирина, я тестировщик в продуктовой команде iSpring.В этой статье я на реальном примере интеграции OpenSearch в LMS iSpring Learn расскажу, как протестировать полнотекстовый поиск, сохранив баланс между качеством и трудозатратами. Мы не только разберём базовые проверки, но и погрузимся в тестирование стемминга, релевантности, работы в распределённой системе и отказоустойчивости. Материал будет полезен тестировщикам и разработчикам, которые хотят понять, что скрывается за фразой «протестировать поиск».ВведениеМожно найти много информации о том, как настроить OpenSearch/Elasticsearch
Плохой промпт vs хороший: как контекст меняет тесты ИИ
Всем привет! Меня зовут Катя и я QA Tech lead в MD Audit. В прошлой статье я рассказала, какой подход помог мне сделать ИИ напарником по тестированию и поделилась формулой хорошего промпта для QA.Но остаётся вполне логичный вопрос — А какая вообще разница? Ну попрошу я написать ИИ тесты без контекста. Что изменится в полученном результате? Ведь где-то внутри всегда сидит ленивая версия нас и шепчет «И так сойдет». В этой статье я покажу, почему, зная формулу «Роль → Задача → Контекст → Формат
Как я научила ИИ быть моим напарником по тестированию
Всем привет! Меня зовут Катя и я ведущий инженер по тестированию в MD Audit. Хочу поделиться как я внедрила ИИ в процессы тестирования, чтобы не тратить время на рутинные задачи и больше заниматься любимым делом (кидать мемы в рабочие чаты).AI не заменит тестировщика. Но тестировщик, умеющий работать с AI, заменит десятерых. Эта статья кратко и без воды расскажет о том, как я встроила ИИ в процесс ручного тестирования, какому подходу научила свою команду и какие промты реально экономят часы рутинной работы. Что такое промт и почему это важноПромт
Почему Python так популярен в 2025?
Многие языки приходят и уходят, но Python является одним из тех языков, который давно зарекомендовал себя на рынке как один из лучших вариантов для разработчиков всех уровней (и не только).Неважно, работаете ли вы над интеллектуальными системами, процессами, управляемыми данными или пишете тесты, Python позволяет создавать вам это программное обеспечение. И, судя по всему, тренд его популярности не собирается снижаться. Так почему же разработчики и тестировщики продолжают выбирать его? Ответ на этот вопрос я и предлагаю рассмотреть далее в статье.Насколько Python популярен?
Лидерство в тестировании: управление своей карьерой
Добро пожаловать в серию статей «Лидерство в тестировании
ChatGPT Atlas: пока ещё не торт для тестировщиков
OpenAI представила ChatGPT Atlas - новый уровень интеграции искусственного интеллекта в браузер. По задумке, Atlas превращает привычный ChatGPT в универсального помощника, встроенного прямо в веб-страницы. Теперь чат можно вызвать в любой момент: он суммирует статьи, сравнивает контент, объясняет непонятное и даже может взаимодействовать с сайтами от имени пользователя.На бумаге всё выглядит как начало новой эпохи для тестировщиков. Но на практике пока ещё не торт.Что вообще делает Atlas
Художественный фильм «Импортозаместили» (побрюзжим)
Итак, прошло уже больше 2,5 лет с момента, когда слуги народа решили, что пора создавать отечественные аналоги популярных в народе сервисов, приложений, платформ.Решение, безусловно правильное, нужное, но вот реализация, как всегда.
Что такое Computer Use от Google, и в чем различие от Operator OpenAI и Comet Perplexity
Google выпустил Computer Use на Gemini 2.5 Pro для автоматизации действий в браузере. Его стали сравнивать с Operator от OpenAI и Comet от Perplexity.
Как оценить качество машинного перевода
Работая в области машинного перевода в компании Lingvanex, я постоянно читаю статьи в которых сравнивается качество разных переводчиков. Иногда отличие между ними составляет от 0.3 до 1% по какой-либо из метрик, но и это уже повод заявить, что их переводчик - лучший.При оценке качества машинного перевода важно не только сравнить результаты различных систем перевода, но и проверить, являются ли обнаруженные различия статистически значимыми. Это позволяет оценить, насколько полученные результаты достоверны и могут ли они быть применимы к другим наборам данных.
Автор curl Даниэль Стенберг сообщил, что ИИ-инструменты для проверки кода позволили обнаружить 50 ошибок в утилите
Автор curl Даниэль Стенберг сообщил
