OpenAI представила ChatGPT Atlas - новый уровень интеграции искусственного интеллекта в браузер. По задумке, Atlas превращает привычный ChatGPT в универсального помощника, встроенного прямо в веб-страницы. Теперь чат можно вызвать в любой момент: он суммирует статьи, сравнивает контент, объясняет непонятное и даже может взаимодействовать с сайтами от имени пользователя.

На первый взгляд - мечта QA-инженера, но не торт.

Привет, Хабр! 👋

Меня зовут Вадим Лунин, и в обычной жизни я возглавляю команду тестирования в Альфа-Банке(Беларусь). Но есть у меня одна вредная привычка - в свободное время, которое я с трудом выкраиваю между работой и сном, я упорно мучаю свою библиотеку для автоматизации дебага Playwright тестов playwright-ai-auto-debug.

Началось всё с простой мысли: "А что если научить AI помогать с падающими тестами?" Теперь это превратилось в полноценный проект с Dependency Injection, стратегиями, фабриками и прочими словами, которые заставляют меня чувствовать себя настоящим архитектором (хотя по факту я просто тестировщик, который не может остановиться).

И вот, свет увидела версия 3.2.4. Что в ней такого особенного? Давайте разбираться!

Недавно вышло видео “Playwright v1.56: From MCP to Playwright Agents” и на первый взгляд оно выглядит как революция:
ИИ-агент, который сам понимает, что тестировать, сам пишет тесты, сам их чинит. Никаких локаторов, никаких апдейтов при каждом изменении DOM - просто запускаешь и смотришь, как тесты выполняются.

Но если вы хоть раз поддерживали живой тестовый проект в крупной компании, то вы уже чувствуете, где тут подвох.

Привет, Хабр! Меня зовут Вадим, я уже много лет в тестировании и сейчас работаю Head of QA в Альфа-Банке (Беларусь). За эти годы я успел поработать с десятками инструментов, написать сотни тест-кейсов и... потратить неприлично много времени на рутину, которую можно было автоматизировать ещё вчера.

Знаете, есть такая особенность нашей профессии - мы автоматизируем всё вокруг, но часто забываем автоматизировать собственную боль. Сегодня хочу поделиться решением одной из таких "болей", с которой сталкивается каждый QA-инженер, работающий с ТестОпс: необходимость вручную синхронизировать тест-кейсы после каждого прогона автотестов.

Отладка E2E-тестов может быть трудоёмкой задачей. При падении тестов Playwright нередко приходится вручную анализировать сообщения об ошибках и стек-трейсы, искать причины неудач (например, неправильно подобранный селектор, увеличенные задержки или неожиданные изменения в DOM) и пробовать разные варианты исправлений. Традиционно QA-инженерам приходится копировать текст ошибок и обращаться к документации или чат-ботам вроде ChatGPT с вопросами вроде «почему селектор не нашёлся» или «как увеличить таймаут». Это занимает время и отнимает ресурсы команды.

Я заметил, что вокруг новых AI-инструментов для кодинга (типа Cursor AI, ChatGPT, Claude) идёт жаркая дискуссия. Классические программисты порой скептически смотрят на тех, кто активно пользуется генеративным ИИ вместо ручного кодирования. Некоторые считают таких «вайбкодеров» мешком софта без понимания: мол, они просто копипастят то, что выдаёт ИИ. Попробую разобраться в этом лично: ведь для многих из нас эти инструменты открывают новые возможности.

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.

Последние месяцы Model Context Protocol (MCP) — буквально из каждого утюга.
YouTube, Twitter, конференции, доки — все жужжат:

MCP — это прорыв, новый стандарт дебага, интеграция AI в тесты нового поколения и прочее.

Звучит круто. Но, как это часто бывает, — всё сложно, перегружено и на птичьем языке.

В этой статье — простой, честный взгляд на MCP: без зауми, с примерами и аналогиями, которые реально помогают врубиться в тему.

Привет! Я Вадим Лунин, QA Manager в Альфа Банке в Беларуси. Это продолжение цикла статей по инструментам, которые мы используем для тестирования наших продуктов в Альфа Банке. В настоящей статье я хочу рассказать вам, какие инструменты мы используем для тестирования производительности и почему мы сделали такой выбор.

Привет! Я Вадим Лунин, QA Manager в Альфа Банке в Беларуси. Это продолжение цикла статей по инструментам, которые мы используем для тестирования наших продуктов в Альфа Банке. В настоящей статье я хочу рассказать вам, какой инструмент мы используем для управления тестированием и почему мы сделали такой выбор.

Привет! Я Вадим Лунин, QA Manager в Альфа Банке в Беларуси. Это продолжение цикла статей по инструментам, которые мы используем для тестирования наших продуктов в Альфа Банке. В настоящей статье я хочу рассказать вам, какие инструменты мы используем для автоматизации тестирования и почему мы сделали такой выбор.

Всем привет! Меня зовут Вадим Лунин. Я — QA Manager из Альфа Банка в Беларуси. Этой статьёй  хочу начать цикл статей по инструментам, которые мы используем для тестирования наших продуктов в Альфа Банке.

Дублирование тест — кейсов в Allure TestOps при использовании Playwright (JS/TS). Описание проблемы и решение.