Обновить
8K+
3
Алена Метенева@alenameteneva

Пользователь

2,5
Рейтинг
1
Подписчики
Отправить сообщение

Контекст для LLM в тестировании: от калькулятора страховой премии до ТЗ на сотню страниц

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение10 мин
Охват и читатели7.6K

Всем привет! Продолжаю цикл статей про применение ИИ в тестирование. Сегодня поговорим про тестирование требований, а именно про первый и самый важный этап — подготовку контекста. 

В своей статье под контекстом я буду подразумевать структурированную информацию о продукте: описания компонентов, бизнес-правила, сценарии использования, связи между сущностями — то есть всё то, что нужно ИИ для понимания предметной области.

Читать далее

ИИ в тестировании: зачем мы пошли в пилот и почему начали с чата, а не с агентов

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Охват и читатели6.3K

Всем привет! Меня зовут Алена Метенева, я руководитель направления по тестированию в Росгосстрахе. Я специализируюсь на внедрении ИИ-инструментов в процессы тестирования. И сегодня хочу рассказать вам о том, как мы в Росгосстрахе провели пилот по внедрению нейросетей в тестирование и как сейчас масштабируем результаты на другие команды.

Читать далее

MongoDB: магия вне Хогвартса в IT

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение9 мин
Охват и читатели7.4K

Привет, Хабр!

Меня зовут Алена Метенева, я работаю старшим инженером по обеспечению качества в компании SM Lab в проекте «Кассы». Я тестирую бэкенд и интеграции и там, где это возможно, автоматизирую тесты на Java. Сегодня я хочу рассказать вам о том, как MongoDB помогает мне с этим процессом.

Что такое MongoDb

Думаю, многие работали с MongoDB (Монга) и знают, что это нереляционная СУБД, которая использует для хранения данных JSON-структуру: вместо таблиц и строк, как в реляционных базах данных, в MongoDB есть коллекции (набор документов, эквивалент таблицы реляционной базы данных) и документы (внутри коллекции они могут отличаться друг от друга размером, содержанием и количеством полей), которые состоят из пар «ключ–значение».

Для чего Монга тестировщику 

Основное преимущество Монги в том, что она позволяет хранить разнородные данные в одной коллекции, и поэтому хорошо подходит для хранения справочников, различных конфигов, фиче-тоглов и адресов для подключения к смежным сервисам. В моем случае приложение, которое я тестирую, считывает эти параметры из MongoDB в рантайме. А это значит, что я могу управлять поведением системы, если буду менять эти параметры прямо во время тестов.

Что я имею в виду?

Представьте, что вы тестируете интеграцию с другой системой. Если все работает стабильно, то пройти позитивные сценарии будет проще всего. А если вы хотите протестировать кейс, в котором смежная система выдает ошибку 503 (Service Unavailable) – это будет уже сложнее. Хорошо, если вы управляете обеими системами и можете просто перезагрузить одно приложение и попытаться достучаться до него через второе. А если система не ваша? В таком случае принято использовать моки. Но есть и третий вариант: если ваше приложение для подключения к другому берет ссылку из MongoDB, то эту ссылку можно просто подменить, добавив в нее лишние символы, чтобы получить ту самую ошибку 503 или 404 (Not Found), например.

Читать далее

Информация

В рейтинге
1 497-й
Зарегистрирован
Активность

Специализация

Quality Assurance Engineer
Senior
Java
PostgreSQL
MongoDB
REST
Junit
Apache Maven
Git