Привет, охотники!🏹

Если вы сейчас находитесь в некой прокрастинации и не можете начать использовать ИИ-инструменты в своей работе, то вот готовый план для внедрения ИИ в процессы тестирования

Для простоты разделим шаги по этапам жизненного цикла тестирования 1. Анализ требований 2. Тест-кейсы и чек-листы 3. Подготовка тестовых данных 4. Автоматизация тестов 5. Код-ревью автотестов 6. Оформление документации по результатам тестирования 7. Скиллы

Начать можно всего с двух инструментов: n8n (о том, что такое n8n: [https://set.ki/post/NFXwZPa]) и терминальный агент/десктоп-приложение с ИИ-моделью (по типу gemini, opencode) - здесь и далее “чат с ИИ”

Чат с ИИ можно применять на любом из этапов, а вот n8n будет удобно использовать не везде (ведь результат работы ИИ нужно проверять и иногда исправлять)

Примеры того, как можно использовать n8n

- Анализ требований: сборка, которая отправляет новые задачи в ИИ и публикует/отправляет на почту комментарий с анализом тз. Например, может оценивать наличие конкретных пунктов, проверять опечатки и несоответствия. Как создать свою сборку в n8n с ИИ-моделью за 0 рублей рассказывала тут: [https://set.ki/post/NwMfFaV]

- Тест-кейсы и чек-листы: сборка, которая берет данные не только из тз, но и просматривает список существующих тест-кейсов. На основе этого создает недостающие и собирает их в тестовый цикл

- Код-ревью автотестов: по триггеру создания нового пулреквеста в репозитории сборка анализирует изменения из него и дает оценку в соответствии с требованиями проекта

Отдельным пунктом стоят скиллы. Почему? Дело в том, что, когда вы начнете внедрять ИИ в свои процессы, вы заметите, что часто при тестировании просите чат с ИИ сделать одно и то же. И тут есть два пути - автоматизировать через n8n, либо написать “заготовку” - скилл. Как написать скилл рассказывала вот тут: [https://set.ki/post/HfpaiYF]

Желаю вам улучшить процессы тестирования и не бояться новых инструментов