и посмотреть медиа
TestGrow - тестирование ПО
и посмотреть медиа
Канал платформы по тестированию ПО. Материалы для тестировщиков.
Канал платформы по тестированию ПО. Материалы для тестировщиков.
AI бот для озвучки текста и клонирования голоса в Telegram. Создавай аудио с помощью нейросети быстро и просто.
Ресурс платформы TestGrow по тестированию софта. Полезные материалы и советы для QA специалистов.
Всем привет! Недавно в десктоп-приложении от Anthropic для AI моделей Claude появилась возможность напрямую подключать различные MCP-коннекторы для получения информации из разных источников. В пятницу я решил посмотреть, насколько хорошо они работают. Моя цель заключалась в том, чтобы Claude AI с нуля написал проект автоматизации тестирования для моего проекта Store Manager (на базе Pytest и Playwright) на основе документации и описания ручных регрессионных тестов. Вот что получилось. За пару часов Claude полностью создал структуру проекта и не просто базовую, а модульную: с вынесенной core-функциональностью, расширенным логированием, клиентами для работы с API и базой данных. Также были реализованы утилиты, хелперы, генератор тестовых данных, интеграция с CI/CD и динамическая настройка переменных окружения. Уже через 2 часа, после 3–4 итераций небольших правок (например, улучшение логирования, пара багфиксов, переработка общих шагов для переиспользования в тестах и другие мелочи), у меня были полностью готовые автоматизированные тесты по моим ручным регрессионным сценариям - всего получилось 29 API-тестов, которые я успешно запустил и получил корректный результат выполнения. Что я использовал: - Подключил MCP-коннектор к Google Docs, откуда подтянулись требования к релизу и ручные регрессионные тесты (выгрузил просто из TestIT). - Подключил MCP-коннектор Filesystem для полного доступа Claude AI к проекту автоматизации. Я не написал ни одной строки кода — код писался прямо в проект автоматически. - В контексте проекта я указал, как должна выглядеть структура проекта по автоматизации тестирования. - Также планировал автоматизировать UI-тесты, но коннектор подключения к Google Chrome работал нестабильно, как итог не удалось получить селекторы. Скорее всего, проблема была на стороне самого коннектора, надеюсь, это скоро поправят. Итог: Работу, которую раньше выполнял синьор-автоматизатор примерно за неделю, Claude сделал за 2 часа, пусть и без UI-тестов. В целом я мог бы выполнить JS для сбора селекторов с HTML-страницы и Claude AI сам бы разобрался и написал UI-тесты, но это потребовало бы моего прямого вмешательства, чего я хотел избежать. Поэтому, как я уже говорил не раз: будущее точно за AI в ИТ-профессиях. Те, кто готов меняться и интегрировать ИИ в свою работу, добьются больших успехов. Если вы еще не пробовали использовать AI как ассистента в своей работе, то настоятельно рекомендую начать. Уже сейчас AI способен решать довольно сложные задачи за пару часов, на что раньше уходила неделя. Если интересна данная тема, то еще больше про работу с AI и его тестировании рассказываю на канале @testingofai Полезная информация: Курс по evaluation AI | С чего начать изучение AI | Инструменты для оценки AI
Открыть канал и посмотреть медиаТолько зарегистрированные пользователи могут делиться своим мнением.
Станьте первым, кто поделится своим впечатлением об этом ресурсе!