Дисклеймер: этот текст — личное заявление, основанное на моём опыте за последние полтора месяца. Он не претендует на статистическую значимость и не подтверждён прямыми исследованиями, однако отражает реальную трансформацию, которую я наблюдаю в профессии тестировщика под влиянием ИИ-инструментов.

Последние полтора месяца я работаю в медиаиндустрии и тестирую фуллстек-продукт: веб-приложение, мобильное приложение, стриминговые видео-сервисы и бэкенд. Но главное изменение не в продукте, а в том, как я работаю. Я больше не пишу код руками. Я управляю ИИ-агентами через Cursor и чаты, принимая решения на каждом шагу. Поэтому я официально заявляю о смене своей роли: теперь я QA & AI-Driven Test Architect.

Раньше я называл себя Hands-On Lead — инженером, который сам пишет микросервисы, ETL-инструменты и тесты. Но за эти недели я понял: скорость моей работы больше не упирается в руки. Она упирается в скорость принятия решений, качество проверки гипотез, генерацию идей и, главное, в мой накопленный за 16 лет базис тестировщика.

Первые дни с Cursor напоминали поливочный шланг: ИИ генерировал поток кода, но он был неуправляем. Пришлось отвергать решения агентов — невнятные названия шагов, отсутствие описаний тестов, неверные последовательности в e2e-сценариях. Тогда я осознал: моя ценность не в умении писать, а в умении направлять. Я разработал правила для ИИ, основанные в том числе на моей собственной технике тест-дизайна — карте путешествия пользователя (CJM). Теперь каждый e2e-тест содержит описание в стиле user story, а шаги осмысленны. Агенты подхватывают глобальные правила: docstring в стиле Google на русском. Код стал самодокументируемым.

Какие задачи я решаю теперь?

1. Репликация тестовых контуров для распараллеливания задач. Раньше это заняло бы полгода, теперь — неделю. 2. Организация архитектуры тестов и наполнение агентских настроек правилами ведения тест-дизайна. 3. Экономия токенов в простых задачах: изолирую чаты, ограничиваю контекст. 4. Доведение стендов до успешного запуска по критериям: логи без ошибок, все сервисы отвечают 200. 5. Доведение тестов до зелёных. 6. Определение причин красных тестов: oracle (неверные ожидания), стенд (недостающий конфиг), dev-контракт (нет обработки исключений), методика (забытый cleanup).

Причины красных тестов распределяются примерно поровну, и умение их классифицировать — это то, что не может сделать ИИ без моего опыта.

Мой главный риск — доверить ИИ принятие решений. Тесты — это статичные артефакты, сито для багов. ИИ может их генерировать, но не отвечает за адекватность. Поэтому я остаюсь ответственным за качество. Я уверен: ИИ заменит тестировщиков, которые не станут архитекторами. Но тех, кто научится управлять ИИ, ждёт новая роль.

Я заявляю об этом переходе осознанно. Моя новая специализация — QA & AI-Driven Test Architect: инженер, который не пишет код, а проектирует системы, в которых ИИ пишет код, а я гарантирую надёжность. Это и есть будущее профессии.