19 лет в айти, чтобы прикинуться джуном: как искать баги в приложениях с помощью ИИ
Я — Solution Architect с 19 годами в IT, часто помогаю новичкам в тестировании. Джуны обычно жалуются на вагон теории, отсутствие практики и примеров, где основные алогритмы собраны вместе. Я решил исправить эту проблему: взял OWASP Juice Shop — уязвимое веб-приложение, развернул его через Docker на http://135.181.239.135:4000 и протестировал с помощью ИИ.
Эволюция Java в 2025 году: ключевые тренды и успешные кейсы
Java остаётся одним из ведущих языков программирования: 30% разработчиков называют его своим основным языком, а в индексе TIOBE он сохраняет свое положение в топ-5 языков.В 2025 году Java продолжает развиваться благодаря таким технологиям, как GraalVM и Project Loom
Может ли разработчик с большим стажем но без QA бэкграунда стать хорошим Quality Assurance инженером?
В современной разработке программного обеспечения роли четко распределены: разработчики пишут код, системные аналитики формируют требования, а QA‑инженеры обеспечивают качество. Но что происходит, когда компания решает нарушить это равновесие и нанять опытных разработчиков без QA бэкграунда в отдел тестирования? Наш опыт показал, что это может привести к неожиданным результатам.Исходная ситуация в компании
Как тестировать AI-приложения — Практический опыт Mentorpiece
Первая статья цикла про работу AI-QA-инженера (но написана без использования AI)Когда работаешь в IT уже почти 25 лет, то все обещаемые революционные изменения первое время воспринимаешь со значительным скепсисом. "Все - в мобайл, остальное умрёт" или "все - в крипту, в этом будущее" обычно заканчивается тем, что появляется очередное ответвление внутри IT, а старые направления никуда не деваются.
Как QA не утонуть в новом проекте. Часть 2: организация тестирования и документация
В первой части (eсли не читали — вот она) я говорила о том, как быстро изучить проект, получить доступы и изучить документацию. Теперь переходим к следующему этапу — организации тестирования.Порой всего просто слишком много и это вызывает хаос, в котором из вида теряются важные детали и появляется прокрастинация. Такие ситуации часто вызывают стресс и для того, чтобы этого избежать (или свести к минимуму) нужен план и понимание что, а главное для чего, нужно делать.
Измерение покрытия UI тестами. Следующий уровень
ВступлениеПредставьте: вы заходите в рабочий чат, а там коллега пишет — "Смотри, что я нашёл и прикрутил к нашим тестам! Кажется, у нас с покрытием беда." И кидает скриншот.
Как я использовал ИИ для создания рабочего эксплойта для CVE-2025-32433 до появления публичных PoC
Написание доказательства концепции для CVE-2025-32433Пью кофе, просматриваю Twitter, и вот он — твит от Horizon3:👉 https://x.com/Horizon3Attack/status/1912945580902334793У них есть доказательство концепции для CVE-2025-32433. Они говорят, что это было «удивительно просто». Но они не сбросили код. Хм.Естественно, я подумал: если это так просто... может ли ИИ просто написать это за меня?Эксплойты, создаваемые ИИ?Оказывается, да, это возможно.
Пробуем Junie от JetBrains на реальной задаче (или как я попал в рассказ Азимова)
JetBrains зарелизил новую версию своего AI-ассистента — и вместе с ним Junie, автономного нейросетевого агента-программиста, которому можно поручать небольшие рабочие задачи.Буквально вчера я получил к нему доступ и не смог не воспользоваться возможностью. Я даже не представлял, насколько это весело.Мой опыт с ИИ в разработкеЕсли не считать чаты ChatGPT и DeepSeek, из ИИ-помощников я пользовался Copilot в WebStorm на GPT-4o / Claude и, честно говоря, не был сильно доволен:авто-подсказки, на мой взгляд, не сильно лучше, чем встроенные в IDE;доступ к коду не сильно помогает ему отвечать на вопросы через чат;
87% валидных тест-кейсов: как ChatGPT справляется с их генерацией
АннотацияСоздание тест-кейсов на основе требований — важная, но трудоёмкая часть системного тестирования. В статье рассматривается, насколько эффективно с этой задачей на данный момент справляется большая языковая модель ChatGPT-4 Turbo. Для эксперимента использовались пять проектов с реальными SRS-документами, включающими функциональные и нефункциональные требования. С помощью цепочки промптов модель генерировала тест-кейсы для каждого юзкейса, а оценку качества проводили сами разработчики.
