От промпта к мутациям: как я перестал писать тесты руками и собрал команду из 7 AI-агентов
Кому будет полезноФронтенд-разработчикам, которые хотят мигрировать тесты с Enzyme на React Testing LibraryТем, кто экспериментирует с LLM для генерации кодаТем, кому интересен практический опыт построения мультиагентных систем⚠️ Дисклеймер. Статья полностью про фронтенд: React, Jest/Vitest, React Testing Library. И ещё: это просто моя честная история, как было. Можно было сделать быстрее, можно было думать по-другому, но я рассказываю как есть, со всеми ошибками и тупиками.КонтекстВ первой статье
Процесс тестирования: от анализа до завершения
Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев, и в этой статье я расскажу про процесс тестирования программного обеспечения.Я Tech Lead и руководитель направления Java | Kotlin разработки в FinTech, а также преподаю на курсах разработки и архитектуры в OTUS. За годы работы я видел десятки команд, которые считали, что тестирование — это просто «прогнать тесты и сдать отчёт». Это опасное заблуждение. В прошлой статье мы разбирали природу дефектов и то, как они проникают в код. Сегодня поговорим о том, как выстроить вокруг них системную защиту — процесс тестирования.
Сам свой код и тестируй: кто [на самом деле] должен искать баги
Не так давно с коллегами обсуждали самостоятельное тестирование свеженаписанного кода. Один тимлид из нашей команды рассказал про разработчика, который отдавал код на тест, не проверяя за собой. Аргумент у него был «железный»: проверка не его забота, для этого есть тестировщики. Если честно, меня удивляет, что такая позиция в мире современного ИТ всё ещё существует. Так что я решил собрать аргументы и объяснить, почему самотестирование – важная часть рутины разработчика. Будет интересно послушать в комментариях аргументы тех, кто с этим не согласен.
Мы использовали LLM в разработке ровно год. Рассказываю о реальных результатах
Рассказываю о реальном опыте использования AI в разработке и о тех практических результатах, которых удалось добиться за один год регулярной работы с современными языковыми моделями. Спойлер: получилось многое, но не все.
Эволюция участия ИИ в разработке и тестировании
Привет, меня зовут Данила. Я — SDET‑разработчик в тестировании в SimbirSoft. В своей статье хочу поделиться мыслями про ИИ в разработке продукта и историей развития ИИ‑помощников.В статье разберём, как ИИ‑инструменты помогают ускорять разработку, автоматизировать рутину и повышать качество продукта. Посмотрим, где они действительно экономят время — генерация кода, тестов, анализ ошибок, — а где требуют осторожности и критического мышления.
Как мы в Диасофт автоматизировали автотесты с помощью ИИ
Привет, Хабр! Я Анна Круглова, в Диасофт занимаюсь развитием инструментов автоматизации тестирования на базе искусственного интеллекта. В нашей компании процесс создания тестов для API и событий полностью автоматизирован с помощью ИИ. В этой статье расскажу, как это устроено и влияет на подход к работе тестировщика. Особенности сложных API и событийДля создания микросервисов и проектирования межсервисных взаимодействий (контракты API и событий) в Диасофт используется low-code платформа Digital Q.Archer, на базе которой генерируется код сервисов.
Как бы я вкатывался в QA в 2026, если бы начал с нуля
Краткая предыстория: как я вкатился в QA после завода с дипломом металлургаПо образованию я металлург. Закончил учебное заведение в 2019 году, а в 2021 уже получил работу в ИТ. Во время учебы я не мечтал о том, чтобы «поскорее получить диплом металлурга и устроиться тестировщиком», а хотел приносить пользу, работать на благо индустрии и расти по карьерной лестнице именно в профессии. Но всё вышло иначе.Не считая того, что поиск работы после университета заканчивается тем, что тебе нужен опыт работы, чтобы получить работу, тяжело удержать желание удерживаться на работе, которую ты каким-то чудом смог получить:
Шесть рекомендаций для тех, кто переходит в QA в 2026
Краткая предыстория: как я вкатился в QA после завода с дипломом металлургаПо образованию я металлург. Закончил учебное заведение в 2019 году, а в 2021 уже получил работу в ИТ. Во время учебы я не мечтал о том, чтобы «поскорее получить диплом металлурга и устроиться тестировщиком», а хотел приносить пользу, работать на благо индустрии и расти по карьерной лестнице именно в профессии. Но всё вышло иначе.Не считая того, что поиск работы после университета заканчивается тем, что тебе нужен опыт работы, чтобы получить работу, тяжело удержать желание удерживаться на работе, которую ты каким-то чудом смог получить:
Тестирование ML-систем: сложности, факапы и рабочие практики
Привет! Сегодня хочу поделиться опытом тестирования на ML-проекте. По моему опыту, о машинном обучении говорят много, а вот о его тестировании — заметно реже. На истину в последней инстанции не претендую, но надеюсь быть полезным. Если у вас был опыт тестирования ML – буду рад обсудить в комментариях!На всякий случай напомню: меня зовут Максим Белопросов, я QA Team Lead в компании 1221Systems и один из ответственных за направление автоматизированного тестирования.В этой статье я хочу рассказать:
Хроники Agent Driven Development трансформации .1: улучшаем agent feedback loop
Это первая статья из цикла «Хроники Agent Driven Development трансформации». В цикле я рассказываю, как постепенно перевожу реальный продакшен-проект на рельсы agent-driven development — когда LLM-агенты становятся полноценными участниками разработки, а не просто подсказчиками в автокомплите.В нулевой статье я рассказал, как ускорил прогон ~800 тестов в 6 раз — с 10 минут до 101 секунды. Это было необходимой подготовкой: если agent feedback loop занимает 10 минут на каждый цикл «сгенерировал тест → скомпилировал → запустил → получил результат», то никакой agent-driven development не взлетит.Что вы узнаете из этой статьи
