🤖 Автоматизировал проверку проектов 17 команд студентов за вечер

2 недели назад был на AI Talent Camp одна из задач экспертов (в том числе моя) была тестировать и оценивать продукты 17 команд. Вручную это боль: долго, бывает субъективно, еще тратить время для формирования нормального отчёта.

Собрал систему автоматического тестирования: Claude Agent SDK + Playwright MCP (кстати еще вышел недавно Playwright CLI, он работает шустрее, поэтому сейчас целесообразнее использовать его). Агент сам открывает сайт студентов в браузере, кликает, вводит данные, заполняет формы, делает скриншоты и выставляет оценки по трём измерениям: UX, Functionality, Performance.

Два режима тестирования:
🔍 Blind: агент заходит как новый пользователь, без контекста. Проверяет первое впечатление, понятность интерфейса.
📖 Contextual: агент читает README проекта и проверяет, реально ли работают заявленные фичи.

Причём агент не просто смотрит, он сам готовит нужные тестовые данные, вставляет их в сервис и валидирует результат. Полноценное E2E-тестирование.

По итогу автоматика выставляет оценку в лидерборд, пишет развёрнутый комментарий и генерирует полный отчёт тестирования в формате PDF со скриншотами прямо из сервисов.

В лидерборде видно скор каждой команды, а в деталях пояснения к каждой оценке и возможность скачать отчёты.

Стек: Claude Agent SDK, Playwright MCP, FastAPI, PostgreSQL

📎 Презентация о том, как это устроено