ProQuality Community
رفتن به کانال در Telegram
Приветствуем в ProQuality Community – это обмен практиками тестирования между самыми разными специалистами! Присоединяйтесь к нам в youtube https://cutt.ly/8eTjvnl7 Сотрудничество: @andrey_talisman_ivanov
نمایش بیشتر2 856
مشترکین
-324 ساعت
-57 روز
-3230 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
اوت '26
اوت '26
+9
در 0 کانالها
ژوئیه '26
+24
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '26
+30
در 0 کانالها
Get PRO
مه '26
+8
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+15
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '26
+15
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+11
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+8
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+50
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+7
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+12
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+15
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '25
+14
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+60
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+22
در 0 کانالها
Get PRO
مه '25
+96
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+22
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '25
+197
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+16
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+19
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+15
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+64
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+31
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+130
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '24
+21
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+39
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+46
در 0 کانالها
Get PRO
مه '24
+45
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+29
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '24
+38
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+60
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+67
در 1 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+46
در 1 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+35
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '23
+33
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '23
+28
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '23
+19
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '23
+125
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '23
+38
در 0 کانالها
Get PRO
مه '23
+24
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '23
+69
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '23
+45
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '23
+39
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '23
+25
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '22
+81
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '22
+17
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '22
+43
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '22
+112
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '22
+223
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '22
+173
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '22
+62
در 0 کانالها
Get PRO
مه '22
+88
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '22
+8
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '22
+22
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '22
+152
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '22
+254
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '21
+311
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '21
+378
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '21
+530
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '21
+295
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '21
+134
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '21
+176
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '21
+114
در 0 کانالها
Get PRO
مه '21
+482
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '21
+540
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 27 اوت | 0 | |||
| 26 اوت | 0 | |||
| 25 اوت | +2 | |||
| 24 اوت | 0 | |||
| 23 اوت | 0 | |||
| 22 اوت | 0 | |||
| 21 اوت | 0 | |||
| 20 اوت | +2 | |||
| 19 اوت | 0 | |||
| 18 اوت | +1 | |||
| 17 اوت | 0 | |||
| 16 اوت | +1 | |||
| 15 اوت | 0 | |||
| 14 اوت | 0 | |||
| 13 اوت | 0 | |||
| 12 اوت | +2 | |||
| 11 اوت | 0 | |||
| 10 اوت | +1 | |||
| 09 اوت | 0 | |||
| 08 اوت | 0 | |||
| 07 اوت | 0 | |||
| 06 اوت | 0 | |||
| 05 اوت | 0 | |||
| 04 اوت | 0 | |||
| 03 اوت | 0 | |||
| 02 اوت | 0 | |||
| 01 اوت | 0 |
پستهای کانال
#automationTesting
Миграция с Selenium на Playwright часто выглядит простой: переписали локаторы, заменили WebDriver на новый фреймворк и вперёд. Но на практике большинство проблем переезжает вместе с кодом.
В сегодняшнем материале автор разбирает 7 типичных ошибок Java-команд при переходе на Playwright: от использования Thread.sleep и устаревших XPath-локаторов до неправильной работы с BrowserContext, авторизацией и тестовой изоляцией. На реальных примерах показано, почему смена инструмента не решает проблемы, если сохраняются старые подходы к автоматизации.
Playwright vs Selenium: 7 ошибок Java-миграции
| 2 |  #ProQuality_interview
Всем привет! С вами снова рубрика Scenario-based вопрос на собеседовании ✨
❓Вопрос: В гибкой методологии разработки вы получаете всего один день на тестирование задачи. Как вы организуете тестирование?
🚦Пример ответа:
✔️Разбейте задачу на тестируемые части, чтобы каждую часть можно было эффективно и результативно протестировать.
✔️Проводите параллельное тестирование, пока разработчик завершает задачи.
✔️Сначала сосредоточьтесь на "happy path" с корректными входными данными, чтобы убедиться, что основная функция работает.
✔️Автоматизируйте проверки на корректность, чтобы ускорить тестирование.
✔️Используйте исследовательское тестирование для оптимизации покрытия кода. | 175 |
| 3 | #proQuality_books #requirements
📖 Software Requirements (Developer Best Practices, 3rd Edition) (2013)
Авторы: Karl Wiegers, Joy Beatty
Количество страниц: 672
Язык издания: Английский
Полный цикл работы с требованиями к ПО: от сбора, анализа и документирования до валидации и управления изменениями.
Плюсы:
➕ Готовые шаблоны и советы, применимые в работе сразу же.
➕ Живой язык, реальные кейсы и истории из опыта авторов.
➕ Расширенные разделы по нефункциональным требованиям, работе с данными и бизнес-требованиям.
➕ Надежный справочник для управления проектом и снижения рисков.
Минусы:
➖ Объем и глубина некоторых базовых тем могут утомлять при последовательном чтении.
➖ Ряд положений покажется очевидным опытным специалистам.
➖ Местами ощущается авторская догматика без охвата всех точек зрения индустрии.
Для кого книга:
✔️ Для бизнес-аналитиков и инженеров по требованиям любого уровня.
✔️ Для тестировщиков, разработчиков и архитекторов, желающих лучше понимать процесс формирования требований.
✔️ Для менеджеров проектов, отвечающих за управление объемом работ и контроль рисков.
Об авторах:
Karl Wiegers — эксперт в разработке ПО, автор бестселлеров по лучшим практикам индустрии. Joy Beatty — лидер сообщества специалистов по требованиям, обучившая тысячи бизнес-аналитиков. | 181 |
| 4 | #ProQuality_news
🚀 Встречайте новый HTTP-метод — QUERY! Почему QA-инженерам стоит обратить на него внимание?
Если вы вдруг пропустили: в семействе HTTP-методов пополнение. Появился новый метод HTTP QUERY. Он решает давнюю головную боль проектирования API, с которой сталкивался, пожалуй, каждый тестировщик.
В чем была проблема?
Представьте, что вам нужно протестировать эндпоинт поиска со сложной фильтрацией (много параметров, массивы, вложенные объекты).
❌ Использовать GET? Длина URL ограничена, а передавать Request Body в GET-запросе — плохая практика (серверы и прокси часто его просто игнорируют или отбрасывают).
❌ Использовать POST? Это решает проблему размера, но ломает семантику REST (POST должен изменять состояние) и лишает нас кэширования, которое есть у GET.
Что меняет HTTP QUERY?
Он работает как GET (является безопасным, идемпотентным и поддерживает кэширование), но при этом официально поддерживает тело запроса (Payload / Request Body)! Теперь сложные фильтры, GraphQL-запросы и тяжелые поисковые параметры можно передавать по стандарту.
🔍 Что это значит для нас, тестировщиков (QA):
1️⃣ Новые тест-кейсы на кэширование: В отличие от поисковых POST-запросов, ответы на QUERY могут и должны кэшироваться. Это нужно будет проверять отдельно.
2️⃣ Проверка тулинга: Придется убедиться, что ваши любимые инструменты (Postman, Swagger, Charles, фреймворки вроде RestAssured или Playwright) корректно переваривают новый метод.
3️⃣ Секьюрность и логирование: Параметры из URL всегда попадали в логи веб-серверов. Тело запроса (Body) часто не логируется по умолчанию. Стоит проверять, как логируются новые QUERY-запросы и не скрывается ли там что-то важное для дебага.
🔗 HTTP QUERY: Why QA Engineers Should Care About the New HTTP Method
💬 Уже слышали про метод QUERY? Как думаете, как быстро этот метод станет стандартом в индустрии? Делитесь мыслями в комментариях! 👇 | 194 |
| 5 |  بدون متن... | 290 |
| 6 | #softwareTesting
Когда идёт речь про микросервисы, большинству читателей представляется сложная архитектура связей между различными блоками, внешними системами, другими микросервисами и базой данных. То есть первым делом мы, конечно же, думаем о backend микросервисах.
В данной статье описываются методология и практический опыт нагрузочного тестирования UI-микросервисов на реальном примере инцидента с троттлингом процессора, включая парсинг манифеста и загрузку статических ассетов в JMeter.
Новая эра: нагрузочное тестирование UI‑микросервисов | 293 |
| 7 | #ProQuality_tools
🔥 Webwright от Microsoft: ИИ-агент, который сам пишет и запускает тесты на Playwright
Коллеги, наткнулись на отличный практический разбор про Webwright. Автор поделился честным опытом использования нового инструмента от Microsoft, и результаты действительно интригуют.
Что за зверь этот Webwright?
Это компактный Python-фреймворк (всего около 1500 строк кода). Он меняет привычный подход к браузерным ИИ-агентам: вместо того чтобы заставлять LLM парсить сырой DOM или управлять браузером через "слепые" клики, Webwright дает нейросети доступ к терминалу, чтобы она сама писала и выполняла код на Playwright.
Как это показало себя на практике?
Автор протестировал инструмент на реальном интернет-магазине. Задачей было пройти 18-шаговый сценарий наполнения корзины продуктами и оформления заказа.
Итог: полная автоматизация сложного флоу всего по одному предложению на входе. 🤯
Ключевые инсайты из статьи:
1️⃣ Экономия токенов: Запуск Webwright в автономном режиме (standalone) тратит в 8 раз меньше токенов, чем при его использовании в качестве навыка (skill) внутри Claude Code или Codex.
2️⃣ Паттерн самопроверки (Self-verification): Инструмент использует крутую архитектуру — он создает план с чекпоинтами, пишет и выполняет код, а затем выступает в роли судьи, оценивая успешность шага по скриншотам.
3️⃣ Craft mode: Возможность создавать переиспользуемые CLI делает тулзу полезной не только для разовых тестов, но и для регулярных задач.
Подход, при котором ИИ мыслит на уровне написания автотестов, а не просто "кликает по координатам", выглядит как большой шаг вперед для стабильности AI-автоматизации.
🔗 My Honest Take on Webwright After Running It on a Real Web App and spending few human hours
💬 Как вам такой подход? Готовы ли доверить написание и выполнение e2e-тестов ИИ-агенту, который сам пишет код и проверяет себя по скриншотам? Или классическое ручное написание тестов всё еще единственный путь к стабильному CI? Делитесь мыслями в комментариях! 👇 | 304 |
| 8 | #proQuality_books #softwareTesting #ai
📖 Navigating Quality Engineering in the AI Era (2024)
Автор: Evgeny Tkachenko
Количество страниц: 139
Язык издания: Английский
Книга о трансформации роли QA-инженера в эпоху ИИ и DevOps. Охватывает автоматизацию на базе AI, прогнозную аналитику, CI/CD и этические аспекты использования ИИ.
Плюсы:
➕ Простой язык и быстрое чтение — книга легко усваивается.
➕ Реальные примеры и личные истории автора, применимые в текущих проектах.
➕ Крепкая связка теории с практикой тестирования AI-систем.
➕ Ценные инсайты по Shift-Left и DevOps.
Минусы:
➖ Нет названий конкретных AI-инструментов для практического применения.
➖ Теме ИИ посвящены лишь две главы — остальное о DevOps и Agile.
Для кого книга:
✔️ Для QA/QE-инженеров любого уровня, адаптирующихся к трендам AI и DevOps.
✔️ Для QA-лидов и тест-менеджеров, выстраивающих процессы управления качеством.
✔️ Для всех IT-специалистов, развивающих quality mindset.
Об авторе:
Evgeny Tkachenko — Head of Quality Engineering, помогает организациям внедрять современные подходы к тестированию и адаптироваться к технологическим изменениям. | 283 |
| 9 | #ProQuality_news
🔮 Будущее тестирования: К чему готовиться QA-инженерам в 2026 году?
Daniel Knott выпустил видео с разбором того, куда движется индустрия тестирования под давлением ИИ-технологий. Спойлер: паниковать рано, наша профессия никуда не исчезнет, но адаптироваться придется всем.
Вот 4 главных тренда, которые изменят нашу работу:
🤖 1. Три новых вектора приложения сил для QA
ИИ — это надолго, и он будет доминировать. Три главные зоны фокуса для тестировщиков прямо сейчас:
• Автономные ИИ-агенты: нужно учиться работать с ними и внедрять в процессы.
• Тестирование сгенерированного кода: ИИ пишет код быстро, но часто с багами и уязвимостями — кто-то должен это проверять.
• Тестирование ИИ-приложений: валидация продуктов, в которые уже встроены LLM и умные фичи (где результат часто недетерминирован).
🔄 2. Слияние Shift-Left и Shift-Right
Классические споры о том, куда сдвигать тестирование, в прошлом. Будущее за непрерывным качеством на всех этапах. Но особую важность приобретает Shift-Right: обсервабилити (observability), мониторинг в реальном времени и тестирование прямо в Production.
🛡 3. Хаос-инжиниринг и Безопасность (DevSecOps)
Поскольку объем сгенерированного ИИ кода растет в геометрической прогрессии, растут и риски утечек. Безопасность больше не забота отдельного отдела. А в мире сложных облачных микросервисов всё большую популярность набирает Chaos Engineering — намеренное внесение сбоев для проверки устойчивости системы.
🧠 4. Эволюция роли: от QA к Стратегу
Мы привыкли к изменениям (вспомните переход от десктопа к вебу, мобилкам и облакам). Технические навыки всё еще актуальны, но смещаются в сторону новых инструментов.
Но главной суперсилой (The Skill Asset) тестировщика в эпоху ИИ становится глубокое понимание бизнеса и доменной области. Инструменты автоматизируются, а вот экспертизу в продукте ИИ заменить пока не может.
🔗 The Future of Software Testing
💬 А как вы видите будущее QA? Согласны, что доменная и бизнес-экспертиза теперь важнее умения просто писать код автотестов? Делитесь мыслями и прогнозами в комментариях! 👇 | 274 |
| 10 |  بدون متن... | 596 |
| 11 | Желаем всем отличных выходных!🦎
Сегодня вы можете ознакомиться с решением задачи про свечи
Все самые интересные задачи и вопросы, в том числе те, с которыми можно столкнуться на собеседовании, мы публикуем в рубрике #ProQuality_tasks | 331 |
| 12 | #automationTesting
В распределённых системах значительная часть бизнес-логики уходит за кадр — в асинхронные события, которые летят через Kafka. Если событие не дошло до топика или пришло с неверным payload, пользователь этого не увидит, а бизнес-процесс сломается.
В нашем сегодняшнем материале автор поделиться архитектурным разбором реализации Kafka Consumer для тестовой автоматизации, включая решения проблем SSL-сертификатов, конфликтов consumer group и асинхронных таймингов.
Kafka Consumer в тестовой автоматизации: архитектурный разбор | 331 |
| 13 | Выбирайте один из вариантов ниже, делитесь идеями и решениями в комментариях под постом 👇
В ближайшую пятницу мы опубликуем ответ на задачу 🤓 | 363 |
| 14 | #ProQuality_tasks
Всем привет! С вами снова рубрика задачки ProQuality ✨
Задача про свечи 🕯
У Дианы 100 свечей. Каждый вечер она зажигает одну свечу. Из остатков шести сгоревших свечей она всегда может сделать новую.
Через сколько дней закончится запас свечей? | 350 |
| 15 | #proQuality_books #softwareTesting #dataQuality
📖 Data Quality Fundamentals: A Practitioner's Guide to Building Trustworthy Data Pipelines (2022)
Авторы: Barr Moses, Lior Gavish, Molly Vorwerck
Количество страниц: 308
Язык издания: Английский
Авторы предлагают комплексный подход к качеству данных в масштабе организации: Data Observability, SLA/SLI/SLO для данных, автоматические графы происхождения и детекторы аномалий.
Плюсы:
➕ Практический фокус на ETL/ELT процессах и хранилищах данных.
➕ Сильная концептуальная база по SLA/SLI/SLO для данных.
➕ Реальные кейсы и интервью с экспертами отрасли.
➕ Помогает руководителям обоснованно инвестировать в фреймворки качества данных.
Минусы:
➖ Страдает от самоповторов и слабой редактуры.
➖ Заметный маркетинговый тон в пользу определенной платформы.
➖ Связка качества данных с Data Mesh выглядит натянутой.
Для кого книга:
✔️ Для data и data quality инженеров и аналитиков, уставших от «поломанных» отчётов и недостоверных данных.
✔️ Для руководителей, выстраивающих прозрачные процессы мониторинга данных в компании.
✔️ Для начинающих специалистов, погружающихся в основы Data Observability.
Об авторах:
Barr Moses, Lior Gavish и Molly Vorwerck — сооснователи платформы Monte Carlo, активно развивающие отраслевые стандарты мониторинга и контроля качества данных. | 351 |
| 16 | #ProQuality_news
🤖 Agentic Testing: Место ИИ-агентов в пирамиде тестирования (опыт Slack)
Команда инженеров Slack опубликовала статью о том, как они прогнали более 200 E2E-тестов с помощью автономных ИИ-агентов (на базе моделей Claude). Цель — понять, готовы ли агенты заменить классические автотесты. Спойлер: не готовы, но у них есть своя суперсила.
🎯 Главное отличие: Путь vs. Цель
Традиционные тесты жестко проверяют маршрут (кликни сюда -> введи текст -> проверь ассерт).
ИИ-агенты проверяют цель (например, «отправь сообщение в тред и убедись, что оно там»). Агент сам анализирует DOM, адаптируется к изменениям верстки и каждый раз может находить разные пути для выполнения задачи.
📊 Что показал эксперимент Slack?
Инженеры сравнили автономных агентов (через Playwright MCP и CLI) и детерминированные тесты, код которых был просто сгенерирован ИИ.
1️⃣ Надежность: На сложных UI-сценариях связка «Агент + Playwright MCP» показала лучшую стабильность (от 0 до 12% падений). А вот статичные автотесты, сгенерированные ИИ заранее, с треском провалились — 48% падений из-за малейших изменений стейта приложения.
2️⃣ Скорость и Цена (шок-контент): Агенты работают медленно (от 5 до 11 минут на тест). Но главное — это безумно дорого! Из-за того, что агенту постоянно нужно «скармливать» слепки DOM и историю шагов, один прогон агента стоил Slack от $15 до $30! 🤯
🔺 Новый слой пирамиды тестирования
Slack делает однозначный вывод: ИИ-агенты пока не могут (и не должны) заменять быстрые и дешевые E2E-тесты в CI/CD пайплайнах.
Вместо этого агенты формируют новый, четвертый слой на самой вершине пирамиды тестирования. Их идеальный юзкейс сегодня:
• Exploratory Testing (исследовательское тестирование) сложных сценариев
• Автоматический дебаг плавающих (flaky) багов
• Воспроизведение хитрых дефектов прямо с продакшена
🔗 Agentic Testing: Where Agents Fit in the E2E Testing Stack
💬 Как вам стоимость в $15–30 за один проход автотеста? И как вам идея добавить четвертый уровень в классическую пирамиду тестирования? Делитесь мыслями в комментариях! 👇 | 340 |
| 17 |  بدون متن... | 379 |
| 18 | #softwareTesting #automationTesting
Apache Kafka — это система управления потоками данных, которая позволяет приложениям обмениваться сообщениями в реальном времени.
В новой статье автор рассмотрит основы Apache Kafka, её архитектура, принципы работы, подходы и инструменты для тестирования сообщений в топиках (включая ручные и автоматизированные методы), а также приводятся практические примеры интеграционных тестов с использованием Testcontainers, Java и Awaitility.
Apache Kafka: как настроить тестирование сообщений в топиках | 402 |
| 19 | #automationTesting
Kubernetes — это платформа для автоматического развертывания, масштабирования и управления контейнеризированными приложениями.
В данной статье описываются опыт построения системы автоматизированного тестирования для Kubernetes-платформы, включая выбор инструментов (Python, PyTest, Playwright), организацию выделенного тестового окружения, интеграцию с CI/CD, формирование отчётности.
Автотесты: опыт построения системы качества для Kubernetes-платформы | 366 |
| 20 | #ProQuality_case
🚀 AI-Native Testing: Как Amazon полностью перестраивает QA-процессы под искусственный интеллект
Carlos Arguelles (Senior Principal Engineer в Amazon) опубликовал крутую статью-выжимку своего недавнего доклада. Главный инсайт: ИИ уже генерирует код в 10 раз быстрее, но наша инфраструктура тестирования за этим не поспевает.
Если скорость разработки растет, а тесты становятся узким горлышком — бизнес всегда будет жертвовать качеством ради скорости релизов. Чтобы этого избежать, Amazon внедряет концепцию автономных ИИ-агентов и 5 столпов AI-native тестирования:
1️⃣ Test Coverage (Покрытие): Amazon уходит от жестких UI-фреймворков. Вместо хрупких скриптов они используют инструкции на естественном языке. LLM получает промпт: «Найди книгу про Гарри Поттера, положи в корзину и проверь, что она там». Никаких локаторов — только plain English. Это радикально снизило уровень flaky-тестов.
2️⃣ Test Stability (Стабильность): Копии продакшена никогда не бывают идеальными. Поэтому Amazon делает смелую ставку на тестирование прямо в Production. Через сложную систему роутинга они гоняют тестовый трафик на реальных сервисах, обрезая критичные сайд-эффекты (например, списание денег с реальных карт).
3️⃣ Test Adequacy (Адекватность тестов): Как проверить, что тесты, написанные ИИ, вообще находят ошибки? Через продвинутое мутационное тестирование. Amazon разработали инструмент (в шутку названный Bug Injector 3000), который намеренно вносит хитрые баги в код, чтобы проверить, пропустит ли их пайплайн.
4️⃣ Test Efficiency (Эффективность): Традиционные фермы девайсов для мобильного тестирования не масштабируются при ускорении разработки в 10 раз. Выход — переход от физических устройств на десятки тысяч виртуальных девайсов в контейнерах.
5️⃣ Non-determinism (Недетерминированность): Классическая бинарная логика «pass/fail» плохо работает с ИИ-фичами (вроде умных чат-ботов). QA-инженерам нужно учиться тестировать недетерминированные системы, где результат может каждый раз немного отличаться.
🤯 Забавный фейл из практики Amazon: На первых этапах внедрения ИИ-агенту поручили протестировать логин, но дали неверный пароль. Вместо того чтобы выдать ожидаемый Test Failed, агент проявил инициативу: нашел кнопку «Создать аккаунт», попытался зарегистрироваться, а когда это не помогло — пошел в чат поддержки разбираться с живым оператором! 😂 Теперь разработчикам приходится ставить жесткие «ограждения» (guardrails) для ИИ-тестировщиков.
🔗 AI-Native Testing: Adapting our Validation Practices for Accelerated Development
💬 Давайте обсудим! Готовы ли доверить прохождение ваших UI-тестов ИИ-агентам, или хардкодный Playwright/Cypress с нами еще надолго? Делитесь мыслями в комментариях! 👇 | 336 |
