#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