AI для тестирования
Используйте АІ, чтобы уменьшить рутину, ускорить тестирование и вывести QA-процессы на новый уровень
Евгения Вишневская
Senior QA Engineer в
AI for testing course для:
В ПРОГРАММУ КУРСА ВХОДЯТ:
-
AI в тестировании с нуля
Поймете, как AI меняет роль QA-специалистов, какие процессы он может автоматизировать и как безопасно интегрировать его в свою работу.
-
Генерация тестов, API-запросов и SQL-кодов
Научитесь создавать тест-кейсы, API-тесты и SQL-запросы через ChatGPT, Copilot, Claude и другие AI-инструменты.
-
Автоматизация документации и отчетности
Узнаете, как генерировать тест-планы, отчеты, user stories и acceptance-критерии в форматах Markdown или Confluence, уменьшая время на рутину.
-
Интеграция AI
Интегрируете AI в CI/CD, GitHub, Jira и лог-анализ. В финале курса создадите собственного QA-ассистента или автоматизированный процесс тестирования с AI.
ЛЕКТОР
Евгения Вишневская
Senior QA Engineer в Google
-
в Google отвечает за качество и тестирование продуктов, использующих искусственный интеллект и большие языковые модели (LLM)
-
создавала QA-стратегии с нуля для AI-проектов в FinTech, MedTech и Supply Chain, разрабатывала документацию и учебные программы для команд
-
автор чек-листов для FinTech, MedTech, IoT и Blockchain, ставших основой внутренних ревью-процессов и сокративших количество пропущенных edge cases
Программа AI for testing course:
-
01 занятие
Знакомство. Введение в AI в QA: возможности, вызовы и роли
- Поймете, как AI меняет роль QA-специалиста и процессы тестирования
- Разберете основные понятия AI (ML, NLP, LLM, Computer Vision) в контексте тестирования
- Ознакомитесь с текущими трендами и вызовами использования AI в QA
- Научитесь писать базовые запросы (prompts) для AI в тестовых сценариях
-
02 занятие
Аудит собственных задач: где AI может помочь уже сегодня
- Проанализируете свои QA-задачи и определите, где AI может оказаться полезным
- Узнаете, как создавать собственную AI Use Map для тестовых процессов
- Поймете матрицу «простота внедрения / эффективность» для выбора AI-решений
- Ознакомитесь с типами AI-инструментов для ручного, автоматизированного и нефункционального тестирования
-
03 занятие
Этика, ошибки, контроль качества AI-результатов
- Поймете, почему нельзя полностью доверять AI в тестировании
- Разберетесь, что такое AI-галлюцинации и как проверять достоверность результатов
- Ознакомитесь с этическими аспектами использования AI в QA (bias, прозрачность, ответственность)
- Научитесь применять принцип тестирования тестов для проверки AI-ответов
-
04 занятие
Генерация тест-кейсов: с user story, флоу
- Узнаете, как превратить user story или баг в набор тест-кейсов
- Разберете, какие типы тестов может сгенерировать AI (положительные, отрицательные, edge cases)
- Поймете, как формулировка промпта влияет на качество результата
- Научитесь представлять тесты в форматах Markdown, таблиц или YAML
- Сможете адаптировать AI-ответы для реального тестирования
-
05 занятие
Генерация API-запросов + тестов
- Научитесь генерировать API-запросы и тесты на основе Swagger/OpenAPI
- Узнаете, как проверять структуру ответа, статусы и обработку ошибок
- Поймете, как AI помогает ускорить создание тестов для API
- Сможете писать качественные промпты для тестирования API
-
06 занятие
AI и SQL: запросы к БД, генерация тестовых данных
- Научитесь формулировать запросы к AI для генерации SQL-кода
- Узнаете, как создавать таблицы и тестовые данные с помощью AI
- Ознакомитесь с методами валидации данных в БД на основе сценариев
- Поймете, как AI может помочь в анализе данных: поиск аномалий, повторов, трендов
- Сможете использовать промпт-шпаргалку для задач тестирования SQL
-
07 занятие
Автоматическое создание документации: тест-планы, отчеты, резюме тестов
- Научитесь формулировать промпты для создания тест-планов, стратегий и отчетов
- Узнаете, как оформлять тестовую документацию в формате Markdown
- Ознакомитесь с возможностями интеграции документов AI в Confluence / Google Docs
- Поймете, как автоматизировать создание отчетности с помощью AI
-
08 занятие
UI-тестирование с AI
- Сможете генерировать UI-тесты на основе описания интерфейса
- Выясните, как AI помогает сравнивать скриншоты и находить визуальные дефекты
- Ознакомитесь с принципами доступности (WCAG) и их проверкой через AI
- Научитесь создавать промпты для анализа layout, UX и accessibility
-
09 занятие
Автоматизация тестов через AI
- Научитесь формулировать промпты для генерации автоматизированных тестов
- Поймете, когда целесообразно генерировать код тестов через AI, а когда писать вручную
- Разберете риски AI-ошибок в сгенерированном коде и способы ревизии
- Ознакомитесь с возможностями интеграции AI с инструментами автоматизации (Selenium, Testim)
-
10 занятие
AI в security-тестировании
- Ознакомитесь с OWASP Top 10 и поймете типичные уязвимости веб-приложений
- Научитесь формулировать промпты для поиска SQL Injection, XSS и других уязвимостей
- Узнаете, как AI может помогать в проверке конфигов, токенов и prompt injection
- Поймете роль AI в обеспечении безопасности во время тестирования
-
11 занятие
AI в командных процессах: Jira, Slack, Docs
- Научитесь генерировать Jira-тикеты с описанием, типом и acceptance criteria
- Узнаете, как AI может создавать отчеты для командной коммуникации в Slack
- Ознакомитесь с автоматизацией документации (changelog, meeting notes, user guides)
- Поймете, как AI помогает оптимизировать командное взаимодействие в QA-процессах
-
12 занятие
AI в DevOps-процессах: CI/CD, лог-анализ, GitHub
- Научитесь формулировать промпты для анализа логов и поиска причин сбоев
- Выясните, как AI помогает в CI/CD для обнаружения ошибок и генерации фиксов
- Ознакомитесь с использованием GitHub Copilot для Pull Request summary
- Сможете применять AI для автоматизации log-analysis и incident response
-
13 занятие
Построение своего AI-процесса
- Научитесь определять процессы, которые можно автоматизировать с помощью AI
- Узнаете, как создать MVP-процесс или AI-ассистента для QA
- Поймете, как приоритизировать задачи и оценивать эффективность AI-внедрения
- Сможете подготовить свой кейс к реализации в виде финального проекта
-
14 занятие
Защита курсовых работ (финальных проектов)
- Сможете презентовать свой AI-кейс в формате, понятном команде
- Узнаете, как оценить эффективность автоматизации: время, качество, стабильность
- Ознакомитесь с опытом других студентов и научитесь давать конструктивный фидбек
- Поймете, как выглядит реальное внедрение AI в QA-процессы
регистрация
Подключайтесь к курсу, чтобы интегрировать AI в свои QA-процессы и сосредоточиться на качестве, а не на рутине.
СТАРТ КУРСА — В ИЮНЕ 2026 ГОДА