AI / Искусственный Интеллект

#ГриненкоПро №18: Автотесты с ИИ-агентами с Дмитрием Андрияновым, руководителем команды в Яндекс 360 https://www.youtube.com/watch?v=EZXj-bTG82w Как покрыть legacy и не сломать продукт, может ли ИИ-агент написать автотесты не хуже человека — и как заметить момент, когда он просто подгоняет проверки под зелёный статус? Разбираем практический подход к тестированию с нейросетями: от продуктовых сценариев и legacy-кода до CI, code review и evals. Дима — эксперт по автоматизации тестирования, автор трека об автотестах в Школе разработки интерфейсов Яндекса и ведущий канала @test_automation_pro. В выпуске: — Почему тестировать нужно продуктовые сценарии, а не внутреннее устройство приложения — Как превратить правила и договорённости команды в инструкции для ИИ-агента — Как восстановить функциональные требования в большом legacy-проекте — Когда использовать модульные, интеграционные и E2E-тесты — Почему пирамида тестирования — это результат правильных решений, а не самостоятельная цель — Чем приёмочное тестирование отличается от регрессионного и где остаётся ответственность человека — Как встроить ИИ в CI, code review, анализ покрытия и разработку небольших задач — Почему доверие к агенту необходимо заново проверять после смены модели или системного промпта — Как evals помогают контролировать недетерминированные системы — Могут ли разработчики с ИИ заменить QA-команду — Когда агент сможет провести фичу от бизнес-требования до продакшна без участия разработчика Традиционно приглашаю обсудить в чате сообщества @grinenko_pro. И, конечно, не забывайте поставить 🧡 Приятного просмотра! @devspotting