Всем привет!

Недавно в десктоп-приложении от Anthropic для моделей Claude появилась возможность напрямую подключать различные MCP-коннекторы для получения информации из разных источников. В пятницу я решил посмотреть, насколько хорошо они работают.

Моя цель заключалась в том, чтобы Claude AI с нуля написал проект автоматизации тестирования для моего проекта Store Manager (на базе Pytest и Playwright) на основе документации и описания ручных регрессионных тестов.

Вот что получилось.
За пару часов Claude полностью создал структуру проекта и не просто базовую, а модульную: с вынесенной core-функциональностью, расширенным логированием, клиентами для работы с API и базой данных. Также были реализованы утилиты, хелперы, генератор тестовых данных, интеграция с CI/CD и динамическая настройка переменных окружения.

Уже через 2 часа, после 3–4 итераций небольших правок (например, улучшение логирования, пара багфиксов, переработка общих шагов для переиспользования в тестах и другие мелочи), у меня были полностью готовые автоматизированные тесты по моим ручным регрессионным сценариям - всего получилось 29 API-тестов, которые я успешно запустил и получил корректный результат выполнения.

Что я использовал:
- Подключил MCP-коннектор к Google Docs, откуда подтянулись требования к релизу и ручные регрессионные тесты.
- Подключил MCP-коннектор Filesystem для полного доступа Claude AI к проекту автоматизации. Я не написал ни одной строки кода — код писался прямо в проект автоматически.
- В контексте проекта я указал, как должна выглядеть структура проекта по автоматизации тестирования.
- Также планировал автоматизировать UI-тесты, но коннектор подключения к Google Chrome работал нестабильно, как итог не удалось получить селекторы. Скорее всего, проблема была на стороне самого коннектора, надеюсь, это скоро поправят.

Итог:
Работу, которую раньше выполнял синьор-автоматизатор примерно за неделю, Claude сделал за 2 часа, пусть и без UI-тестов. В целом я мог бы выполнить JS для сбора селекторов с HTML-страницы и Claude сам бы разобрался и написал UI-тесты, но это потребовало бы моего прямого вмешательства, чего я хотел избежать.

Поэтому, как я уже говорил не раз: будущее точно за AI в ИТ-профессиях. Те, кто готов меняться и интегрировать ИИ в свою работу, добьются больших успехов. Если вы еще не пробовали использовать AI как ассистента в своей работе, то настоятельно рекомендую начать. Уже сейчас AI способен решать довольно сложные задачи за пару часов, на что раньше уходила неделя.


Полезная информация:
Курс по evaluation AI |
С чего начать изучение AI | Инструменты для оценки AI