Коротко:
Мы разработали систему для автоматического определения набора тестов на основеgit diff. Связали модули проекта с бизнес-фичами через трассировку выполнения кода во время тестов. Теперь любой релиз можно оценить на достаточность покрытия e2e-тестами. Решили вопрос селективного запуска на всех уровнях пирамиды тестирования. Что важно — маппингtests->feature->filesсоздаётся и поддерживается автоматически при поддержке тестов, без дополнительной ручной работы.
Рубрика «тестирование» - 3
Автоматическая регрессия по git-diff. Как мы связали код, фичи и тесты, открыв путь к Continuous Delivery (Full)
2025-11-01 в 7:13, admin, рубрики: allure, continious delivery, playwright, regression testing, tia, TMS, тестирование
Cursor: Обзор и возможности
2025-10-22 в 15:03, admin, рубрики: AI-инструменты, cursor, IDE, автоматизация, интеграция, искусственный интеллект, код, Программирование, разработка, тестированиеChatGPT Atlas: пока ещё не торт для тестировщиков
2025-10-22 в 8:03, admin, рубрики: AI, chatgpt, OpenAI, qa, тестирование, тестирование веб-приложений, тестирование сайтовOpenAI представила ChatGPT Atlas - новый уровень интеграции искусственного интеллекта в браузер. По задумке, Atlas превращает привычный ChatGPT в универсального помощника, встроенного прямо в веб-страницы. Теперь чат можно вызвать в любой момент: он суммирует статьи, сравнивает контент, объясняет непонятное и даже может взаимодействовать с сайтами от имени пользователя.
На бумаге всё выглядит как начало новой эпохи для тестировщиков. Но на практике пока ещё не торт.
Что вообще делает Atlas
Как мы искали лучшие способы классификации
2025-10-22 в 6:00, admin, рубрики: yandexgpt, искусственный интеллект, тестированиеВсем привет!
В предыдущих статьях мы уже рассказывали о том, какими метриками можно пользоваться для оценки ответов AI-продуктов.
В большом количестве метрик для решения такой задачи предварительно надо оценить, к какой категории относится тот или иной ответ.
В этой статье мы преследовали две цели:
-
На примере показать, как применяются такие метрики и как с помощью них можно оценить качество работы модели.
Сам себе Шерлок: 7 способов найти логи и поймать баг на iOS
2025-10-20 в 7:08, admin, рубрики: apple, iOS, qa, xcode, логи, мобильные приложения, разработка мобильных приложений, тестирование, Тестирование мобильных приложенийЛоги: что, зачем и как
Логи — это текстовые сообщения, которые пишет само приложение во время своей работы. Они как внутренний дневник: приложение само рассказывает, что оно делало, какие данные отправляло, что получило в ответ, куда не смогло достучаться, какие условия сработали или не сработали.
Вот пример креш‑лога из .ips‑файла, который показывает критическую ошибку в некогда популярной игре Pokemon GO:
Читать полностью »Что общего у тестирования ПО и… свитера. Рассказываю, как хобби помогает мне в работе и наоборот
2025-10-17 в 12:03, admin, рубрики: DIY, diy-проекты, вязание, вязание крючком, тестирование, Читальный залПривет, меня зовут Анастасия. В MWS я ведущий инженер в ИТ-кластере «Бизнес-платформы». А еще у меня есть хобби, которым я занимаюсь вот уже семь лет, и это — вязание крючком. Шок-контент, но это, казалось бы, «бабушкино» занятие во многом похоже на тестирование и разработку в целом. Сегодня я решила рассказать, в чем именно сходство и как любовь к вязанию помогает мне лучше делать свою работу.
Explyt 5.0 на Joker: поддержка Rider и новый тестовый агент
2025-10-17 в 9:59, admin, рубрики: ai-ассистент, C#, intellij idea plugin, java, java plugin, агенты, искусственный интеллект, Программирование, тестированиеВсем привет! Рады представить новую версию Explyt 5.0 с поддержкой Rider 🚀 новым тестовым агентом, Web search & Web fetch и другими приятными улучшениями.
Поддежка Rider
Разработка и тестирование приложений на C# стали легче и эффективней.
Агентский режим генерации и исправления тестов для Java/Kotlin
Requestly: гайд для тестировщиков
2025-10-17 в 8:55, admin, рубрики: http, requestly, тестирование, тестирование веб-приложений, Тестирование мобильных приложений, тестирование сайтов
Основные метрики DeepEval для тестирования AI. Возможности и способы применения
2025-10-15 в 6:00, admin, рубрики: AI, ai-агенты, conversational ai, mcp-server, multimodal large language models, multimodal llm, искусственный интелект, искусственный интеллект, тестированиеВсем привет!
DeepEval - фреймворк для оценки работы AI с открытым исходным кодом.
Содержит в себе множество метрик и бенчмарков для оценки качества работы AI моделей, а также предоставляет инструменты для аналитики изменений качества работы в течение разных периодов времени.
В предыдущей статье мы уже частично осветили имеющиеся у DeepEval метрики (метрики для оценки RAG).
В этой статье постараемся объяснить, какой еще функционал предлагается DeepEval для работы с AI.
Помимо указанных ранее в DeepEval присутствуют следующие метрики:
-
Agentic
- Task Completion
- Tool Correctness
- Argument Correctness