#ProQuality_interview

🤖 Ищете способы прокачать навыки работы с ИИ в тестировании? Делимся с вами двумя отличными подборками!

Обе полны полезных инструментов, бесплатных курсов, статей в блогах и других ресурсов, которые помогут вам оставаться в тренде. Забирайте в сохранёнки:

1️⃣ Awesome AI Testing (GitHub)
Глобальный курируемый репозиторий, в котором собраны самые актуальные ИИ-инструменты, фреймворки и платформы для QA.
🔹 Что внутри?
🔹 Генерация тестов и Test Data: инструменты от EvoMaster до Qodo и CodiumAI.
🔹 Self-healing: библиотеки для «самоисцеляющихся» тестов, которые автоматически чинят сломанные локаторы (Healenium, CodeceptJS).
🔹 Тестирование через MCP (Model Context Protocol): решения вроде Playwright MCP и Chrome DevTools MCP, позволяющие ИИ-агентам напрямую управлять браузером.
🔹 Оценка ИИ (LLM-as-Judge): фреймворки для тестирования самих нейросетей, проверки галлюцинаций и безопасности.
👉 Все тулзы удобно промаркированы: легко отличить Open Source от платных коммерческих продуктов.

🔗 Ссылка на репозиторий awesome-ai-testing

2️⃣ AI Learning Plan for Testers
Пошаговый и практичный план обучения. Отличная точка входа для тех, кто хочет структурировать свои знания.
🔹 Что внутри?
🔹 Бесплатные курсы: расставлены в правильном порядке — от базового курса «Gen AI for Testers» до погружения в ИИ-агенты и автоматизацию.
🔹 Полезные сообщества: где искать единомышленников (например, AI Chapter от Ministry of Testing).
🔹 Навыки для агентов (Agent Skills): готовые наборы инструкций (например, Caveman или Ponytail), которые учат правильно ставить задачи ИИ, чтобы он не писал лишний код.
🔹 Чит-листы (Cheat Sheets): огромная база шаблонов по промпт-инжинирингу и фреймворкам выбора LLM.

🔗 AI Learning Plan for Testers

💬 А как вы развиваетесь в AI? Используете нейросети (Copilot, Claude, ChatGPT) в своих ежедневных QA-задачах? Какие курсы или инструменты можете посоветовать коллегам? Делитесь находками в комментариях! 👇