С чего начать тестирование LLM: 5 проверок из практики
Пять проверок — первое, что я делаю на новом LLM-проекте
Генерация автотестов с ИИ: почему первый PR растянулся на две недели и что изменилось после анализа фреймворка
Всем привет! Я продолжаю свой цикл статей про применение ИИ в тестировании. Мы уже успели поговорить про:ИИ в тестировании: зачем мы пошли в пилот и почему начали с чата, а не с агентовКонтекст для LLM в тестировании: от калькулятора страховой премии до ТЗ на сотню страницТестирование требований с ИИ: что делать, когда контекст уже готовГенерация тестовой документации с ИИ
Evals: что должен знать каждый AI-инженер в 2026
В июле 2025 coding-агент в Replit проигнорировал явный запрет на изменения файлов (code-freeze) и удалил production-базу
Как тестировать 5 LLM-агентов одним набором тестов: capability-based подход
Один набор тестов проверяет всех агентов сразу — в этом суть capability-based подходаВ (https://habr.com/ru/articles/1049482/) я разбирала,
AI‑ассистент пишет код: 8 антипаттернов, из‑за которых он падает в проде
Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев, и в этой статье я расскажу про антипаттерны работы с AI‑ассистентом кода — те, из‑за которых сгенерированный код спокойно проходит ревью, мёржится с зелёными тестами, а потом превращается в ночной инцидент.
Автотесты: опыт построения системы качества для Kubernetes-платформы
На старте проекта у нас не было ни одного автотеста. При этом продукт уже представлял собой полноценную платформу контейнеризации на базе Kubernetes с большим количеством управляемых сервисов и единой консолью управления. Любое изменение могло затронуть базы данных, брокеры сообщений, системы хранения данных или внутренние управляющие компоненты платформы.
ИИ позволил Samsung сократить время на тестирование электронных изделий с 15 до 2 дней
Samsung Electronics начала масштабный переход на «автономные ИИ‑фабрики» и уже сократила время тестирования электронной продукции с 15 до 2 дней. Об этом
Как научить ИИ-ассистента писать тесты и моделировать угрозы безопасности в процессе кодинга
Главная уязвимость ИИ-кодогенерацииОсновная претензия к коду, написанному искусственным интеллектом, заключается в низком уровне его надежности и безопасности. Стремясь как можно быстрее выдать работающее решение, языковые модели часто пренебрегают тестами, игнорируют обработку крайних случаев и допускают критические уязвимости вроде SQL-инъекций или межсайтового скриптинга (XSS).
Генерация тестовой документации с ИИ
Всем привет! Продолжаю цикл статей про применение ИИ в тестировании. В первой я рассказывала о том, зачем мы пошли в пилот по применению ИИ в тестировании. Во второй — как собирать контекст. В третьей — как тестировать требования, когда контекст уже готов.Сегодня поговорим про следующий этап — генерацию тестовой документации: тест-кейсы, чек-листы, матрица покрытия и т.д. Небольшой спойлер: в конце статьи вас ждет ссылка на репозиторий с инструкциями и промтами.
