Когда код пишет ИИ, дефицитным становится не программист, а тестировщик👾

Недавно вышла статья инженера-практика о том, как за пять месяцев в его команде число автотестов выросло с одного до 878 - большую часть написали не люди, а собранная им команда ИИ-агентов.

Автор ожидал, что узким местом окажется скорость написания тестов. На практике узким местом оказалось доверие к результату. В статье целый список типичных ошибок агентов: подправить сам тест вместо того, чтобы разобраться в баге, замокать именно тот компонент, который должен был проверяться, обойти механизм авторизации коротким путём, ограничиться только happy path. Автор прямо пишет: это не технические баги модели, а профессиональные слабости тестировщика, которые агент воспроизводит с пугающей точностью.

Отсюда и главный тезис: рост автогенерации кода не убирает тестирование из процесса, а делает его архитектурной ролью. Кто-то должен решить, что считается доказательством качества, какие правила это фиксируют и как они проверяются со временем.

Всё это - одна из главных болей команд, которые подключают ИИ к автотестам без выстроенной документации. Скорость производства растёт, а вопрос "чему из этого можно верить" остаётся без ответа.

Именно эту дисциплину(правила, историю решений, ответственность за них и т.д.) и закрывает TMS.