Мы научили агента писать тесты так, как их пишет наша команда

Каждому iOS-разработчику знакома ситуация: задача уже готова, кажется, что самое сложное уже позади. Но затем наступает этап написания unit-тестов. Мы пробовали поручить это ChatLLM, но модель генерировала код, который не компилировался: придумывала несуществующие Mock-объекты, игнорировала архитектурные соглашения проекта и использовала не те тестовые утилиты.

Проблема оказалась не в модели, а в отсутствии контекста. Вместо очередного набора промптов мы создали систему правил на базе AGENTS.md и SKILL.md. Это превратило генерацию тестов из разового запроса в воспроизводимый инженерный процесс.

В статье расскажу, как мы организовали работу AI-агента, какие проблемы встретили и почему хорошие правила сегодня важнее выбора «самой умной» модели.

Статья: https://habr.com/ru/companies/tbank/articles/1091898/
Платформа: тестирование

👨‍🦯‍➡️ AppFiles: код, инструменты, практики, производительность