Корпоративное обучение ИИ для тестировщиков и QA-команд

Помогаем отделам тестирования внедрить нейросети в ежедневные QA-процессы: анализ требований, подготовку тест-кейсов и данных, работу с логами, автотестами и отчётностью.

Обсудить обучение QA-команды Смотреть программу

3–4 недели. Группа от 150 000 ₽.

Что это

Корпоративное обучение ИИ для тестировщиков — это практикум Extyl для отдела QA компании. Команда внедряет нейросети в анализ требований, тест-кейсы, данные, логи, автотесты и отчётность. Преподаватель показывает задачу, ученики повторяют её на сценариях компании, а решение оставляет человек.

Индивидуально обучаем отдел тестирования компаний: инженеров по тестированию (QA), разработчиков систем тестирования и QA, и руководителей отделов (QA-лидов).

Чему научится команда

  • Автотесты с помощью ИИ Промпт с контекстом и критерием готовности. По нему — автотест сценария: вход в систему или фильтр.
  • В 3–5 раз быстрее ручного кода ИИ-генерация с таким промптом сокращает время написания теста по сравнению с кодом вручную.
  • Причина падения по трейсу Находите, где сломался тест, и просите ИИ починить локатор.
  • Отчёт о прогоне в Telegram Статус, длительность, сколько прошло и упало. Секреты в сообщение не попадают.
  • Пайплайн с откатом релиза Проверка окружения на чистом раннере и возврат к стабильной версии, если тесты упали.

Инструменты

  • Cursor
  • ChatGPT
  • Codex
  • Claude
  • Claude Code
  • Copilot
  • n8n

Программа

Корпоративное обучение тестировщиков на сквозном демо-проекте. Живой показ (позитивные и негативные прогоны с имитацией ошибок) и 5 прикладных спринтов. Три модуля: фундамент, автотесты с помощью ИИ, CI/CD и автооткаты.

Фундамент и архитектура: бизнес-логика автотестов

Погружение в архитектуру проекта, настройка среды и базовые правила безопасности. Обучение QA-команды начинается с этой базы: без неё нейросеть для автотестов даёт хрупкий код.

Vibe-coding в QA: создание тестов с помощью ИИ

Центральный модуль. Автоматизация тестирования с ИИ: рутину делегируем в Cursor.

CI/CD, наблюдаемость и автооткаты

Выводим тесты на сервер: CI для автотестов, прозрачная отчётность и защита релизов.

Сертификат

Выдаём официальные документы, подтверждающие квалификацию в области применения ИИ.

Лицензия на образовательную деятельность № Л035-01298-77/03900545 от 03.12.2025. Департамент образования и науки города Москвы, бессрочная.

Кто ведёт практикум

Леонид Журавлев. Ведущий тестировщик Extyl (QA Lead)

6+ лет в коммерческом тестировании. С 2025 года сократил написание и прогон тест-кейсов в 3 раза за счёт нейросети на проектах, где сам отвечает за качество.

Показывает, как оценить набор тестов, а не принять первый список от LLM.

Частые вопросы

Что такое нейросети для тестировщиков?

Нейросети для тестировщиков — это работа QA с LLM на своих задачах: шаги проверки, тестовые данные и баг-репорт. Промпт задаёт формат, QA решает, что попадает в трекер. Нейросеть не закрывает дефект.

Чем практикум отличается от обзора сервисов?

Группа из одной компании приносит свои требования. Промпт, тест-кейсы и баг-репорт разбираем на них. LLM остаётся черновиком. Copilot и n8n подключаем, только если они уже есть у QA.

Какие данные нельзя отправлять в нейросеть?

В нейросеть не уходят пароли и персональные поля тестовых данных. Промпт подставляет учебный пример. QA сверяет баг-репорт. n8n не кладёт секрет в запрос к LLM.

Кто ведёт занятия и что показывают в конце?

Занятия ведёт Леонид Журавлев. Тестировщик показывает тест-кейсы, баг-репорт и то, как отбраковал ответ LLM. Промпт из библиотеки повторяет тот же формат.

Как внедрить ИИ в отдел тестирования?

Отдел проходит практикум на своих задачах. Преподаватель показывает сценарий, ученики повторяют его руками. Промпт остаётся у команды, а не в личном чате. В работу берут только то, что проверил QA.

Какие нейросети подходят тестировщикам?

На занятиях разбираем Cursor, ChatGPT, Codex, Claude, Claude Code, Copilot и n8n. Модель пишет черновик, решение оставляет QA.

Как ИИ помогает писать тест-кейсы?

Промпт задаёт контекст, шаги проверки и формат. По нему модель готовит черновик тест-кейса и тестовых данных. QA решает, что попадает в трекер.

Можно ли передавать требования и логи в ChatGPT?

Пароли и персональные поля в нейросеть не отправляют. В промпт подставляют учебный пример. Секреты не кладут в запрос и в сообщение мессенджера. Требования и логи разбирают только в том объёме, который компания разрешила вынести из контура.

Как измерить эффективность ИИ в QA?

Эффект смотрят по скорости подготовки проверки, качеству и объёму рутины. На первом экране указаны ориентиры программы: −50% времени на рутинные задачи и +30% покрытия тестами.

Чем корпоративный практикум отличается от курса для тестировщика?

Практикум покупает компания для своего отдела: инженеров по тестированию, разработчиков систем тестирования и QA-лидов. Разбирают требования этой команды, а не открытый набор для одного человека.

Какие риски у AI-generated автотестов?

Первый ответ модели не берут в работу, если тест хрупкий. QA проверяет локаторы, данные и секреты. Нейросеть не закрывает дефект и не подменяет решение человека.

Как создать библиотеку промптов для QA-команды?

Промпт для автотестов задаёт контекст, ограничения, критерий готовности и формат отчёта. Его хранят у команды: в закрытом чате и на Яндекс Диске, а не в личном чате сотрудника.