Как Playwright MCP исследует ваш сайт и сам пишет тесты
Что, если бы тесты могли писаться сами, просто используя ваше приложение как реальный пользователь?В этой статье мы рассмотрим, как Playwright MCP (Model Context Protocol) в режиме агента может автономно исследовать приложение, обнаруживать ключевые функции и генерировать исполнимые тесты — без необходимости в ручном скриптинге.Мы разберём процесс генерации и запуска теста для приложения Movies, не обойдя без внимания то, как MCP выявляет крайние случаи, строит покрытие и даже находит баги, которые вы могли пропустить.Настройка окружения
Шесть уровней AI-квалификации тестировщика
Последнее время почти любой мой диалог с русскоязычными и англоязычными инженерами по тестированию выглядит так:— Вижу у вас в профиле тестирование AI-приложений. — Я: Да.— Имеется в виду использование AI-тулов для тестирования?— Я: Нет, это разные вещи.Сейчас в разработке буквально каждый квартал происходят какие-то изменения, связанные с AI. Поэтому сложно отличить хайп от того, что компании уже фактически используют в проде. Мне удалось поучаствовать в тестировании AI-приложений на нескольких международных проектах и понять, что действительно уже обрело жизнь.
Почему генерация тест-кейсов с ИИ — это не магия, а борьба с документацией
Я работаю с тестированием и автоматизацией уже много лет. В последние месяцы активно внедряю ИИ-инструменты в рабочие процессы своей команды — в том числе для генерации тест-кейсов на основе проектной документации. Казалось бы, задача очевидная: вот у нас есть документация, вот — языковая модель. Генерируем тесты, экономим время - и все счастливы. Однако реальность оказалась совершенно другой. Я раз за разом сталкивался с одними и теми же проблемами:сложные, неудобные, противоречивые документы,отсутствие четкой структуры,размытая терминология и вложенные таблицы,
Как вырастить QA-команду, которая не боится будущего
TL;DRПо мере развития сферы разработки и тестирования ПО QA-команды переходят от реактивного тестирования к роли стратегических катализаторов качества, формирующих его на всех этапах — от начального планирования до релиза.Чтобы стать стратегическими катализаторами качества, QA-специалисты должны не только свободно ориентироваться в технических аспектах и уделять внимание деталям, но и развивать продуктовое и бизнес-мышление, эффективно взаимодействовать с другими командами и постоянно учиться.Структурные стратегии, позволяющие командам становиться более гибкими и адаптивными, включают:
Полное руководство по всем видам тестирования
Программные проекты зависят от тщательного тестирования для обеспечения качества, надежности и удовлетворенности пользователей. Есть много разных типов тестирования, каждый из которых предназначен для обнаружения проблем на разных этапах жизненного цикла разработки.
Как я сломал диффузную модель с помощью алфавита
Однажды вечером я сидел перед ноутом и ел борщ, размышляя, в чем коренное отличие диффузных моделей от GPT-подобных трансформеров. Да, они хорошо умеют в генерацию изображений, а теперь даже текстов, но последовательности - это все еще их ахиллесова пята.Если вы не в курсе диффузной модели от Inception Labs, то есть такая. Первые эксперименты с ней меня очень ободрили - работала быстро, креативно, местами даже интересно. Но позже… запал пропал. Все чаще она теряла нить, путалась в логике и будто бы начинала играть в ассоциации с самой собой.
Генерация юнит-тестов с LLM: если бы посуда мылась сама
Привет, Хабр. На связи Даниил Кобылкин и Тимофей Тимошевский. Мы фронтенд‑разработчики в Одноклассниках.
C каждой розетки про MCP, но давайте по-человечески
Предыстория: Последние месяцы Model Context Protocol (MCP) — буквально из каждого утюга. YouTube, Twitter, конференции, документации — все жужжат:«MCP это прорыв»,«Новый стандарт дебага»,«Интеграция AI в тесты нового поколения»...Звучит круто. Но, как часто бывает, всё сложно, перегружено и на птичьем языке. Я решил подойти с другой стороны. Это не мой, это ответ GPT, на понятном языке и с небольшими правками с моей стороны. Без заумных фраз, зато с примерами, мясом и аналогиями. Запрос был простым:Объясни по-пацански, что это вообще такое?Как это реально помогает, а не просто выглядит модно?
Низкий порог входа, высокий риск — как уязвимость в Lovable открыла данные тысяч пользователей
Платформа Lovable, позиционируемая как low‑code решение для создания веб-приложений и сайтов, где основное взаимодействие с системой происходит через чат с искусственным интеллектом, столкнулась с критической уязвимостью, связанной с RLS-политиками. Она позволила получать и изменять данные без аутентификации — сотни проектов оказались под угрозой.
Когда ИИ тестирует лучше тебя: ищу баги в OWASP Juice Shop с помощью Cypress и Workik
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.
