Автотесты с ИИ-агентами: как покрыть legacy и не сломать продукт | Дмитрий Андриянов, Яндекс 360
· 1 h 07 min · S1 E18
Episode Автотесты с ИИ-агентами: как покрыть legacy и не сломать продукт | Дмитрий Андриянов, Яндекс 360
Может ли ИИ-агент написать автотесты не хуже человека — и как заметить момент, когда он просто подгоняет проверки под зелёный статус? Разбираем практический подход к тестированию с нейросетями: от продуктовых сценариев и legacy-кода до CI, code review и evals.
Говорим с Дмитрием Андрияновым — руководителем группы в Яндекс 360, экспертом по автоматизации тестирования и автором канала test_automation_pro — о том, как научить агентов командным практикам, выбрать подходящий уровень тестов и сохранить человеческую ответственность за решение «готово к продакшну».
В ЭТОМ ВЫПУСКЕ
— Почему тестировать нужно продуктовые сценарии, а не внутреннее устройство приложения
— Как превратить правила и договорённости команды в инструкции для ИИ-агента
— Как восстановить функциональные требования в большом legacy-проекте
— Когда использовать модульные, интеграционные и E2E-тесты
— Почему пирамида тестирования — это результат правильных решений, а не самостоятельная цель
— Чем приёмочное тестирование отличается от регрессионного и где остаётся ответственность человека
— Как встроить ИИ в CI, code review, анализ покрытия и разработку небольших задач
— Почему доверие к агенту необходимо заново проверять после смены модели или системного промпта
— Как evals помогают контролировать недетерминированные системы
— Могут ли разработчики с ИИ заменить QA-команду
— Когда агент сможет провести фичу от бизнес-требования до продакшна без участия разработчика
ТАЙМКОДЫ
00:00 — Хайлайты и начало
01:25 — Дмитрий Андриянов: опыт в автоматизации тестирования
02:09 — Могут ли агенты писать тесты не хуже людей
05:33 — Почему тестировать нужно продуктовые сценарии
09:55 — Требования, разработчики и ответственность за качество
14:56 — Исчезнет ли QA из-за ИИ
15:14 — Как команда учит агента писать стабильные тесты
18:57 — Ошибки нейросети и проблема доверия
24:22 — Когда агент сможет выкатить фичу от идеи до продакшна
25:13 — Как подступиться к большому legacy-проекту
27:47 — Шаг первый: восстановить функциональные требования
29:39 — Как сделать приложение тестируемым
35:47 — Пирамида тестирования: результат, а не цель
37:20 — Рефакторинг для дешёвых и быстрых тестов
39:16 — Стоит ли временно покрывать legacy E2E-тестами
43:51 — Приёмочное и регрессионное тестирование
48:19 — ИИ в CI и автоматизации пайплайна
50:27 — Нейросетевое code review и бот, который делает задачи
52:52 — Что происходит с доверием после смены модели
55:35 — Evals для недетерминированных систем
58:29 — Как Дмитрий использует ИИ вне работы
01:02:42 — Как закрывать старые side-проекты за два-три дня
01:03:41 — Space Engineers, телеметрия и улучшение игрового скрипта
01:06:10 — Главный миф об автотестах
01:06:37 — Итоги
ССЫЛКИ ГОСТЯ
• Канал
• GitHub
• Habr
• Доклад «Как сделать автотесты полезными. Эволюция автотестов в Яндекс ID»
О ПОДКАСТЕ
• Telegram-канал про ИИ
• Чат сообщества
• Сайт — grinenko.pro
#автотесты #ИИагенты #тестирование #AIразработка #CodeReview
Links in the notes 7
Shows are listed from Apple Podcasts' charts and directory, and Podcast Index where it is used. Every show and episode belongs to its publisher and plays from the publisher's own feed; this site hosts none of them. Explicit shows are for adult profiles only, and children’s profiles hear only children’s shows. More about this list.