Открыто

ИИ-агенты в тестировании [Ольга Назина]

Тема в разделе "Нейросети и искусственный интеллект", создана пользователем Топикстартер, 12 ноя 2026 в 05:30.

Цена: 10 000р-59%
Взнос: 4 075р

Основной список: 3 участников

  1. 12 ноя 2026 в 05:30
    #1
    Топикстартер
    Топикстартер Член клуба

    Складчина: ИИ-агенты в тестировании [Ольга Назина]

    final.png

    Работа с файлами и инструментами проекта позволяет агенту выполнять действия и проверять их результат. На курсе Ольги Назиной вы разберётесь, как поручать ему задачи тестирования, сохранять повторяющиеся инструкции и замечать ошибки в его работе.

    Для кого этот курс:

    Для тестировщиков любого уровня, которые еще не работали с ИИ-агентами. Все расскажу с нуля: чем полезен, где помогает — и можно сразу применять!

    Перестань писать тесты вручную.
    Пусть это делает ИИ-агент, а ты руководи.

    Практический курс для тестировщиков, которые хотят делать за день то, на что раньше уходила неделя. С реальными агентами и рабочими кейсами.

    Почему это нужно освоить сейчас?

    Тестирование меняется быстрее, чем выходят обновления ПО.

    Как было раньше
    Как стало с ИИ-агентом
    • Пишешь автотест 4 часа
      Агент пишет за 15 минут, ты проверяешь
    • Разбираешь логи TeamCity вручную
      Агент сам находит причину падения
    • Ищешь, в какой таблице лежат данные
      Агент сразу даёт готовый SQL-запрос
    • Боишься, что ИИ тебя заменит
      Ты управляешь ИИ — и становишься дороже на рынке
    Что ты сможешь после курса:
    1. Тестировать вручную в разы быстрее:
      Агент изучит проект и даст точные пошаговые инструкции для воспроизведения сценариев и багов
    2. Получать мгновенные ответы по проекту:
      Использовать ИИ как личного наставника, который объяснит, «как это работает», и подскажет, где смотреть данные
    3. Легко работать с БД и API:
      Агент сам напишет нужный SQL-запрос для проверки данных или сгенерирует SOAP-запрос, даже если вы не знаете синтаксис наизусть
    4. Делегировать рутину агенту:
      Запускать ИИ, чтобы он писал автотесты рядом с существующими, пока вы занимаетесь сложными и интересными задачами
    5. Систематизировать знания через Skills:
      Сохранять повторяющиеся инструкции и правила проекта, чтобы не объяснять одно и то же каждый раз
    6. Подключать внешние сервисы через MCP:
      И общаться с Jira через агент
    7. Понимать, где ИИ врёт:
      Видеть его ограничения, ловить на ошибках и жестко контролировать результат (а он будет ошибаться, и мы научимся это замечать)
    Важная информация про доступ к инструментам:

    Топовые ИИ-агенты (Cursor, Codex, Claude) официально недоступны в России.
    Я не буду учить вас обходить эти ограничения — это незаконно.

    Почему курс всё равно стоит пройти?
    • На работе могут обеспечить доступ. Многие компании уже покупают корпоративные лицензии. Когда это случится — вы будете готовы работать сразу
    • Принципы работы одинаковы. Промпты RGC, skills, MCP работают в любом агенте. Освоите на альтернативах — легко перейдёте на топовые
    • Покажу лучшие практики. Вы увидите возможности Cursor/Codex и сможете оценить, стоит ли компании инвестировать в доступ
    • Альтернативы тоже рабочие. Bionic, Doka, GigaCode, Kimi — честно покажу, что работает сейчас. Вау-эффекта не дадут, но задачи решать помогут
    Рекомендация:
    Если у вас есть доступ к Cursor/Claude — делайте ДЗ в них. Если нет — работайте с альтернативами из курса.

    Почему именно этот курс?
    • Веду курсы давно: около 10 лет. Знаю, где студенты спотыкаются, и убираю «грабли» заранее
    • Умею объяснять сложное просто: токены, контекст, MCP — всё по полочкам
    • Нескучные слайды: мемы, схемы, живые примеры, интерактив. Никаких стен текста
    «Сложное — просто. Скучное — никогда. Это мой принцип уже много лет».

    Формат

    1 видеолекция в неделю (2–3 часа) + практика + самостоятельные задания.

    2 занятия (4 часа теории) + много практических заданий для самостоятельной работы.

    Теоретическую информацию можно посмотреть в любое удобное время.

    ИИ не заменит тестировщика.
    Но тестировщик с ИИ заменит тестировщика без ИИ.

    1. А если я ручной тестировщик, а не автоматизатор? Подойдет ли мне курс?

    Да! ИИ-агент — это идеальный помощник именно для ручного тестирования: он поможет разобраться, как работает функционал, напишет SQL-запрос для проверки данных, составит SOAP-запрос или даст пошаговую инструкцию для воспроизведения бага. Вы сразу сможете применять это в работе. И даже автотесты сможете написать, если понадобится (хотя базу в автоматизации стоит получить, это обсудим подробнее в лекциях)

    2. Нужно ли что-то знать заранее?

    Не нужно, все разбираем с нуля. Курс подойдет даже тем, кто не общался с ИИ совсем — даже с текстовыми чатами. Мы начинаем с самых основ.

    3. Можно ли работать на Mac или Linux?

    Ограничений по операционной системе нет. Все инструменты работают на Windows, macOS и Linux. Выбирайте то, что вам привычно.

    4. Будет ли интересно, если я проходил «Применение ChatGPT в тестировании»?

    Да, курсы не пересекаются. Там мы разбирались, как общаться с текстовым чатом. Здесь мы работаем с агентами — это принципиально другой уровень. Теорию, которую можно делегировать чату, мы почти не трогаем.

    5. А если в России не работают Cursor и ChatGPT?

    В курсе есть отдельный честный блок по российским инструментам: Bionic, Doka, GigaCode, Kimi. Мы разберём, что реально работает. Принципы одинаковы везде — освоите на доступных, легко перейдёте на топовые позже.

    Программа:

    Часть 1. ИИ-агенты в тестировании:
    • Что такое ИИ, нейросеть, языковая модель (простым языком)
    • Чем агент отличается от чата (доступ к файлам, цикл: задача → действие → инструмент → проверка)
    • Обзор моделей: Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Perplexity
    • Контекст и токены: как они влияют на цену и качество ответов
    • Практика на проекте Folks: поднимаем проект, пишем REST-тест, разбираем SQL
    • 6 рабочих кейсов: разбор коммитов, поднятие ветки, анализ логов TeamCity, настройка туннеля
    • Где ИИ ошибается и как это ловить (контроль действий агента)
    • Что реально работает в России: обзор Bionic, Doka, GigaCode, Kimi
    Часть 2. Skills, MCP и настройки:
    • Промпты по схеме RGC: Role, Goal, Context. Разбор слабых и сильных запросов
    • Файл agents.md: память проекта (язык, инструменты, запреты)
    • Skills: сохранение рутинных инструкций (резюме логов, алгоритм сборки)
    • MCP: единый стандарт подключения Jira, Slack, GitHub без написания кода
    • Что делать, если разработчики не пускают в код, а ИИ-агента хочется
    • Итог: как применять агента, с чего начинать, на что обращать внимание
    Что получите:
    • Видеозаписи лекций
    • Ссылки на дополнительные материалы
    • Практические задания для самостоятельной работы
    Организатор:
    • ИП Назина Ольга Евгеньевна
    Автор Ольга Назина
    • Веду курсы давно: около 10 лет. Знаю, где студенты спотыкаются, и убираю «грабли» заранее
    • Умею объяснять сложное просто: токены, контекст, MCP — всё по полочкам
    Старт 24 ноября 2026 года

    Цена 10000 руб.
    Скрытая ссылка
     
  2. Последние события

    1. Рыбак
      Рыбак участвует в складчине.
      12 ноя 2026 в 13:19
    2. Serg-PSA13
      Serg-PSA13 участвует в складчине.
      12 ноя 2026 в 12:06
    3. Dronn
      Dronn участвует в складчине.
      12 ноя 2026 в 10:45
    4. skladchik.com
      Назначен организатор складчины.
      12 ноя 2026 в 06:45

    Последние важные события

    1. skladchik.com
      Назначен организатор складчины.
      12 ноя 2026 в 06:45