В крупной QA-команде главная проблема часто не в самих тестах, а в зоопарке фреймворков. Когда под одну задачу

В крупной QA-команде главная проблема часто не в самих тестах, а в зоопарке фреймворков. Когда под одну задачу живут 5–10 похожих инструментов, растут не скорость, а стоимость поддержки: дубли кода, расхождение практик, ручные костыли.

Что сделали: собрали централизованное решение на базе Perfeccionista-framework, добавили RAG и MCP-сервер, чтобы LLM работала не «в вакууме», а с контекстом тестов. ИИ перестал угадывать — он стал понимать, где лежат сценарии, как устроены зависимости и что именно нужно QA-инженеру 🤖

Логика простая: без единого слоя знаний LLM помогает точечно, но масштабируется плохо. С контекстом из тестовой платформы она становится инструментом ускорения, а не ещё одним источником шума.

Вывод для рынка понятный: будущее QA — не просто автоматизатор, а инженер, который умеет связывать доменную экспертизу, промпты и инфраструктуру. ИИ не заменяет тестировщика, а сжимает рутину там, где раньше уходили часы на поиск, сверку и адаптацию кейсов.