Автотесты писали, чтобы экономить время. Но в какой-то момент поняли, что тратим на их обслуживание больше, чем экономим. 

Тест упал в CI — открываешь Allure, идёшь на стенд через VPN, авторизуешься, лезешь в DOM, ищешь, какой локатор отвалился. Полчаса-час на один тест. Прошёл релиз, и ещё пара дней уходит на то, чтобы починить локаторы после того, как фронтенд поменял вёрстку. А когда с утра видишь 200 красных тестов при нетронутом коде, начинается расследование. 

В этот момент хочется отдать всё это AI-ассистенту и заняться делом. Мы так и сделали, но панацеи не вышло. ИИ снимает часть рутины и экономит часы, но на сложных кейсах он ошибается, ходит по кругу и с уверенным видом выдаёт несуществующие локаторы за настоящие. 

Всем привет! На связи Егор Лаптев — QA Fullstack Java в SENSE на проекте крупного российского банка.

В статье рассказываю, где ассистент помогает, а где создаёт больше проблем. Показываю, как он устроен внутри и разбираю шесть рабочих сценариев с кодом. Отдельно выделил ограничения и стоимость нововведений. 

В примерах стек Selenide, Cucumber, REST Assured, Allure, Kafka и Moon в Kubernetes, но сами принципы переносятся на любую связку UI- и API-тестов.

Привет, Хабр! На связи Егор Лаптев — QA Fullstack Java в SENSE на проекте крупного российского банка.

End-to-end тесты UI проверяют только то, что видно на экране: кнопка нажалась, форма открылась, данные отобразились. Но 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 этой статье расскажу, как мы научились проверять Kafka-события прямо в автотестах — без Kafka UI, kcat и обёрточных сервисов, одной зависимостью и так, чтобы это работало в корпоративной сети с SSL. Покажу архитектуру коннектора, разберу три основных проблемы (SSL-сертификаты, конфликты consumer group и асинхронные тайминги), и поделюсь моделью работы инженера в связке с AI-агентом.

Кому будет полезно: QA-инженерам и специалистам по автоматизации, которые тестируют распределённые системы и хотят проверять Kafka-события прямо в автотестах; и инженерам, которым интересна практическая модель работы в связке с AI-агентом — как она ускоряет разработку тестовой инфраструктуры.

Привет, Хабр. Меня зовут Егор, я QA Fullstack Java в SENSE на проекте российского банка.

Год назад я был уверен, что ИИ-агент в QA — это либо маркетинг, либо повод искать новую профессию. Сегодня он у меня в проекте разбирает упавшие тесты, актуализирует локаторы и пишет шаблонные кейсы по спецификациям. Расскажу, как мы прошли путь от «он не справляется с добавлением поля в класс» до 1600 рабочих тестов за сутки на хакатоне. А еще расскажу, что в итоге агент так и не научился делать.