Привет! Это снова Михаил Федоров. В первой статье я рассказал про архитектуру QA Assist — системы из 11 AI-агентов для автоматизации тестирования. Во второй — честно показал, как «4 часа подключения» превращаются в неделю корпоративной реальности.

Сегодня поговорим о штуке, которая на первый взгляд не имеет отношения к AI. О пирамиде тестирования. О том, почему классическая теория QA внезапно оказывается критически важной, когда вашим тест-дизайнером становится языковая модель с контекстным окном.

Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Федоров, я руковожу центром компетенций QA. В предыдущих статьях я рассказывал про QA Assist — AI-ассистента для тестирования. Сейчас идёт пилот на реальном проекте, копятся метрики и грабли — но писать об этом пока рано. Результаты будут, а пока давайте поговорим о чём-то другом.

Однажды друг в шутку спросил: «А тестировщики вообще могут верить в Бога? Это же не совместимо, нет?»

Вопрос оказался глубже, чем кажется. Не потому что я хочу обсудить религию на техническом ресурсе (спокойно, не буду). А потому что ответ на него выводит на кое-что полезное: неявные допущения, на которых стоит наша работа, и которые мы почти никогда не ставим под сомнение.

Эта статья — про границы знания в тестировании: что мы на самом деле знаем, что принимаем на веру, а что — на доверие. И почему разница между этими понятиями важнее, чем кажется.

Привет! Это снова Михаил Федоров. В предыдущей статье я рассказал об архитектуре QA Assist — системе из 11 AI-агентов, которая берёт на себя 80% рутины QA-инженера. Среди метрик была строчка: «Подключение тестирования на новый проект — ~4 часа настройки, первые баги уже в бэклоге».

Красиво, правда? Прямо слайд для презентации. Давайте проверим эту цифру на реальном проекте — и посмотрим, насколько я был честен с вами (спойлер: не совсем).

Привет! Меня зовут Михаил Федоров, я руковожу центром компетенций QA. Мы решили не нанимать ещё двух тестировщиков, а написать систему AI-агентов, которая берёт на себя 80% рутины QA-инженера – от анализа требований до Merge Request с готовыми автотестами. В этой статье расскажу, как устроена архитектура, какие грабли мы собрали, и что из этого вышло на практике.