Когда в компании 12 фреймворков, 7 самописных костылей и 1 «ну это же временно», автоматизация превращается в кладбище тестов.
Авторы таких решений обычно приходят с магией: централизовали, подключили RAG, MCP, LLM — и теперь модель «понимает контекст». Звучит красиво. На практике это просто попытка заставить ИИ разбираться в бардаке, который люди сами же и навалили 🫠
Суть без маркетинга: сначала убираешь зоопарк инструментов, потом строишь единый контур, и только после этого можно звать LLM в работу. Иначе она не ускоряет QA — она ускоряет ошибки.
Вывод простой: будущий тестировщик — это не «человек, который пишет промпты», а инженер, который умеет держать домен в порядке, иначе любой ИИ будет тестировать мусор быстрее, чем ты его найдёшь.
Если бы это было в арбитраже, это выглядело бы так: 14 трекеров, 9 таблиц, 3 кабинета и один «умный» бот, который просто размазывает статистику по всем фронтам 😈
Traffic Разбор
@TrafficRazborPro
Когда в компании 12 фреймворков, 7 самописных костылей и 1 «ну это же временно», автоматизация превращается в
Этот пост опубликован в Telegram-канале Traffic Разбор. Подписаться можно по ссылке: @TrafficRazborPro.