Comments 19
Спасибо за статью. А распишите, пожалуйста, какими AI инструментами вы пользовались?
Добрый день! Тут все зависит от задачи:
Для работы в IDE раньше пользовался GitHub Copilot, сейчас перешел на AI Assistant от GetBrains, потому лучше интегрируется в мой текущий стек
Для автоматизации рабочих процессов связка
api.chatgpt+n8n, очень удобно для генерации моков, тестов, массовой обработки JSON, анализа логовДля текстов, идей, поиска обычный ChatGPT
Я пользовался Github Copilot для VS, он мне не понравился. Очень много ресурсов ест, очень плохо разбирается с кодом. У него прям проблема с большими классами и он явно теряется там. Плюс он плохо умеет понимать, какие фреймворки используются и пытается придумывать свое решение вместо уже имеющегося. Еще и проблема с постоянным коннектом до него, часто запросы отваливаются. Как вам AI Assistant? Насколько для больших проектов он хорош, какие плюсы и минусы?
Здравствуйте! Спасибо за статью) Только начинаю вливаться в эту профессию) А может.....может легче стать каким - нибудь повелителем всех этих ИИ и уже руководить и контролировать результат...есть такие профессии? И еще вопрос, а что если нам совсем обрубят интернет и останутся только РУ домены, IT в РФ выживет? По сути ведь все гуглят в мировых источниках...
Не выживет, но по совсем другой причине.
Сразу в каменый век вернутся? Напишите пожалуйста, почему вы так думаете?
Дальнейшее развитие экономического кризиса в РФ и нарастание изоляции страны приведёт к тому, что на ИТ в стране просто не останется ни денег, ни ресурсов.
Сразу в каменый век вернутся?
Мне нравится ход ваших мыслей, но не думаю, что мы откатимся дальше технологий железного века. Более вероятным мне кажется сохранение технологий, сельского хозяйства и общественных отношений уровня средневековья (IX-X века н.э.) Всё то, что не требует развитой науки, промышленности и точного машиностроения.
Думаю, что идея стать "повелителем ИИ" вполне жизнеспособная :) На рынке уже давно востребованы ML-инженеры, специалисты по Data Science и AI-интеграции. Например, в финтехе большая часть риск-менеджмента и антифрода уже давно строится на нейросетях
Что касается сценария с "обрубленным" интернетом, честно, сложно дать однозначный прогноз. Пример с YouTube показал, что даже при ограничениях находят способы обхода. Думаю, в случае серьезных ограничений IT-комьюнити также будет искать технические решения, чтобы сохранить доступ к зарубежным источникам знаний
Статья построена на ошибочном предположении, что именно чат гпт уменьшил число вакансий ручных тестировщиков. Это не так (как минимум это не единственная причина).
Когда в проект / продукт внедряют тестирование - почти сразу становится очевидно:
Чтобы обеспечить качество - надо много тестов, есть некая критическая масса, когда они реально начинают помогать
Ручное тестирование - крайне нудная штука и на это уходит очень много времени
Поэтому почти сразу приходит мысль, что это надо автоматизировать.
А все остальное, в том числе и чат гпт - это инструменты, которые позволяют организовать и оптимизировать эту основную идею.
Согласен, автоматизация - это естественный путь развития тестирования, и сама идея действительно не нова. Вопрос в том, как и за какую цену её реализовать :)
Если сравнить написание автотестов 10 лет назад и сегодня - это совершенно разные задачи, с разным инструментарием, скоростью и стоимостью внедрения. И вот здесь современные AI-инструменты, включая ChatGPT, могут сильно ускорить и удешевить процесс, даже если они не являются основной причиной сокращения вакансий для ручных тестировщиков.
Спасибо за статью. Наверное нужно еще отметить, что не нужно забывать про безопасность и конфиденциальность данных. Нельзя все бездумно загружать в AI (продовский код, примеры данных в json и тд). ИБ за это точно не похвалит.
Полностью согласен - вопрос безопасности критичен.
Для этого существуют корпоративные лицензии аля ChatGPT Enterprise, где они гарантируют, что данные сотрудников не используются для обучения моделей. Не знаю на сколько это правда, но даже в этом случае все зависит от внутренней политики компании и согласования с ИБ.
Поржал над заголовком. Не бывает много тестирования, если чатгпт научат хотя бы баги воспроизводить (убрав из описания страшное слово "sometimes") и изолировать (перебрав варианты воспроизведения и оставив минимальный) – уже праздник, ценность освоивших его тестировщиков резко возрастёт.
Некоторые до сих пор путают QAщика с тестировщиком. Ручной QAщик по большей части разбирается в приемке задачи в целом, знании нефункциональных требований и UX моментов. Особенно он важен в проекте где много команд и все это интегрируется в одну фичу в итоге. Авто тесты показывают зелёные циферки и только, а приёмочные кейсы с негативными сценариями вскрывают проблемы. И по большей части это нефункциональные тесты, завязанные на проблемах самих устройств (например мобилок). Кейсы на это написать не является возможным как и обучить ии. Тонкости с прокруткой экрана и появлением доп элементов со дна в зависимости от старых айфонов с кнопкой и без нее; или как выглядит интерфейс при большом дропдауне; или правильно ли интегрировали кастомный дейтпикер; или проверка разрешений до 11 андроида и после где ван тайм пермишн. Возможно нереально дорогущие проекты уже наработали какую никакую базу для всего этого, чтобы автоматизировать. Но средним и тем более дешевым проектам всё ещё дешевле платить тому кто вручную сделает приёмку фичи и вскроет критические проблемы
Кстати автоматизация мобилок очень и очень ограничена в своих возможностях и заменить ее сможет только ИИ робот с руками и пальцами
AI и QA: убьёт ли ChatGPT профессию тестировщика?