AI-004 Промпт-инженерия для тестировщиков: автоматизация и повышение качества с помощью ИИ

Овладейте искусственным интеллектом для максимально эффективного тестирования ПО. Что такое генеративный ИИ и LLM Как работают LLM (на пальцах): трансформеры, обучение, контекст Обзор популярных моделей: ChatGPT, Gemini, Claude, YandexGPT, Qwen — их особенности для QA Этические аспекты, ограничения, галлюцинации Практика: Знакомство с интерфейсами LLM Первые промпты: простые запросы Сравнение ответов разных моделей Анализ точности и полезности ответов Генерация чек-листов, тест-кейсов, сценариев Создание входной и выходной документации Автоматическое формирование отчетов по результатам тестирования Практика: Написание промптов для генерации чек-листов Создание тест-кейсов из требований Автоматическое формирование отчета по багам Адаптация промптов под разные модели Генерация тест-данных Симуляция пользовательского поведения Формулировка и оформление баг-репортов Уточнение шагов воспроизведения Практика: Генерация набора тестовых данных Получение идей для нестандартного тестирования Оформление и улучшение баг-репортов Переписывание непонятных описаний Генерация автотестов (Selenium, Playwright и др.) Помощь в написании SQL-запросов, API-запросов Работа с шаблонами и примерами (few-shot prompting) Цепочка рассуждений (Chain-of-Thought) Практика: Написание простых автотестов с помощью ИИ Генерация API-запросов по спецификации Проверка и оптимизация SQL-запросов Создание шаблонов для повторяющихся задач Проверка соответствия стандартам UX/UI Поиск типичных ошибок дизайна Генерация идей для улучшения юзабилити Практика: Использование ИИ для проверки доступности и удобства Анализ скриншотов (при наличии multimodal моделей) Генерация предложений по улучшению интерфейса Промпты для анализа логики кода Выявление уязвимостей и антипаттернов Проверка соответствия требованиям Обнаружение дублирования, проблем в тестах Практика: Анализ фрагментов кода на безопасность и качество Проверка тест-сценариев на наличие антипаттернов Декомпозиция требований на user stories Оценка и доработка сгенерированных тестов Встраивание ИИ в ежедневную работу тестировщика База промптов для разных задач Шаблоны и менеджеры промптов Внедрение в команду: обучение, внедрение, мотивация Практика: Разработка персонального набора полезных промптов Работа с системами управления задачами через ИИ Обсуждение: как внедрить промпты в свою команду Мозговой штурм: идеи автоматизации и оптимизации Реальные кейсы использования промптинга в QA Лучшие практики, распространенные ошибки Критическое мышление при работе с ИИ Практика: Финальное задание: Создать комплексный набор тест-кейсов Сгенерировать отчет по багам Проверить качество тестов и кода Обсуждение решений, обмен опытом Демонстрация полученных результатов