Когда в компании зоопарк фреймворков, автоматизация превращается в свалку. У каждого своя логика, свои костыли

Когда в компании зоопарк фреймворков, автоматизация превращается в свалку. У каждого своя логика, свои костыли, свои «мы так привыкли». ИИ туда тоже заезжает как в болото: контекст не видит, тесты понимает криво, пользы — ноль.

Что сделали:
— собрали централизованный Perfeccionista-framework;
— подключили RAG, чтобы модель тянула нужный контекст из базы;
— добавили MCP-сервер, чтобы LLM работала не в вакууме, а с реальными тестовыми сценариями.

Что это дало:
модель перестала гадать и начала понимать, что именно проверяет QA, где лежит логика, где данные, где боль. Вместо хаоса — управляемый контур. Вместо ручного шаманства — нормальный рабочий поток ⚙️

Главный вывод простой: AI в QA не спасает бардак. Сначала вычищаешь инфраструктуру, потом подключаешь интеллект. Иначе это не автоматизация, а дорогой генератор шума.