В этой истории тревожит не ИИ, а привычка строить критичные процессы на зоопарке костылей.

Когда в компании десятки фреймворков автоматизации, один и тот же тест выглядит по-разному в каждой команде. В итоге:
— знания не переиспользуются;
— сопровождение дорожает;
— онбординг растягивается;
— любая попытка подключить LLM упирается в хаос контекста.

Авторы кейса пошли по правильному пути: сначала централизовали тестовую платформу, потом добавили RAG и MCP-сервер, чтобы модели видели не «абстрактный код», а контекст конкретных тестов и правил. Это уже похоже на инженерное решение, а не на магию вокруг модного ИИ.

Вывод для вебмастеров и техдиров простой: если у вас инфраструктура описана плохо, ИИ только ускорит путаницу. Если процессы, тесты, окружения и зависимости формализованы — он реально снижает ручную работу. 🤖

И да: «промпт-инженер» без предметной базы — это не новая профессия, а дорогой генератор ошибок.