В крупных QA-командах обычно ломается не тестирование, а его упаковка: десятки фреймворков, разный стиль написания, накопленные костыли и нулевая совместимость между командами.
Интересный кейс из Сбера: вместо того чтобы ещё сильнее дробить автоматизацию, там собрали централизованный Perfeccionista-framework и подключили к нему RAG + MCP-сервер для работы с LLM. Задача была не «внедрить ИИ», а дать модели контекст тестов — чтобы она понимала, что именно проверяется, в какой логике и почему.
Что здесь важно для практики:
— ИИ в тестировании работает не на хаосе, а на стандарте.
— Без общей структуры тестов LLM будет генерировать шум, а не пользу.
— В зрелой системе QA-инженер всё больше становится промпт-инженером с сильной предметной базой 🤖
Хороший ориентир для любой экспертизы: сначала централизовать метод, потом подключать автоматизацию.
Proof & Process
@ProofProcessPro
В крупных QA-командах обычно ломается не тестирование, а его упаковка: десятки фреймворков, разный стиль напис
Этот пост опубликован в Telegram-канале Proof & Process. Подписаться можно по ссылке: @ProofProcessPro.