Документация Тестов с ИИ: От Скриншотов до Инсайтов

from ai_documentation import ScreenshotAnalyzer
import cv2

class TestScreenshotDocumentation:
    def setup_method(self):
        self.analyzer = ScreenshotAnalyzer(
            model='vision-transformer-large',
            ocr_enabled=True
        )

    def test_automatic_bug_documentation(self):
        """ИИ генерирует полный отчет о баге из скриншота"""
        screenshot = cv2.imread('test_failures/checkout_error (как обсуждается в [Self-Healing Tests: AI-Powered Automation That Fixes Itself](/blog/self-healing-tests)).png')

        analysis = self.analyzer.analyze_bug_screenshot(
            image=screenshot,
            context={
                'test_name': 'test_checkout_flow',
                'step': 'Отправка платежа',
                'expected': 'Страница подтверждения заказа'
            }
        )

        print(analysis.description)
        # Вывод:
        # "Отображается сообщение об ошибке: 'Обработка платежа не удалась. Попробуйте снова.'
        # Расположено в красном баннере вверху страницы оформления заказа.
        # Кнопка отправки отключена (серая).
        # Форма кредитной карты показывает ошибку валидации на поле CVV (красная обводка).
        # Консоль браузера показывает JavaScript ошибку: 'TypeError: Cannot read property amount of undefined'"

        # ИИ генерирует структурированный отчет о баге
        bug_report = analysis.generate_bug_report()

        assert 'Обработка платежа не удалась' in bug_report['summary']
        assert 'поле CVV' in bug_report['reproduction_steps']
        assert bug_report['severity'] == 'High'
        assert 'JavaScript ошибку' in bug_report['technical_details']

const { VisualRegressionAI } = require('visual-ai-testing');

describe('Визуальная Документация', () => {
  const visualAI = new VisualRegressionAI({
    baselineDir: 'screenshots/baseline',
    diffThreshold: 0.02
  });

  it('документирует визуальные регрессии автоматически', async () => {
    const currentScreen = await (как обсуждается в [Visual AI Testing: Smart UI Comparison](/blog/visual-ai-testing)) page.screenshot();
    const baselineScreen = 'checkout_page_baseline.png';

    const analysis = await (как обсуждается в [AI-Assisted Bug Triaging: Intelligent Defect Prioritization at Scale](/blog/ai-bug-triaging)) visualAI.compareAndDocument({
      baseline: baselineScreen,
      current: currentScreen,
      pageName: 'Страница Оформления Заказа'
    });

    if (analysis.hasDifferences) {
      console.log(analysis.report);
      /*
      Обнаружены Визуальные Различия:

      1. Изменился Цвет Кнопки
         - Расположение: Секция оплаты, кнопка отправки
         - Изменение: Цвет фона #0066CC → #FF0000
         - Влияние: Высокое (изменился основной CTA)
         - Вероятная причина: Модификация CSS

      2. Увеличился Размер Текста
         - Расположение: Название продукта
         - Изменение: font-size 16px → 18px
         - Влияние: Низкое (незначительное типографическое изменение)

      3. Сместилась Позиция Элемента
         - Расположение: Поле ввода промокода
         - Изменение: Сдвинуто на 15px вниз
         - Влияние: Среднее (изменение макета)
         - Возможная причина: Добавлен промо-баннер сверху
      */

      expect(analysis.categorizedChanges).toEqual({
        critical: 1,
        medium: 1,
        minor: 1
      });
    }
  });
});

from ai_documentation import VideoAnalyzer

class TestVideoDocumentation:
    def setup_method(self):
        self.video_analyzer = VideoAnalyzer(
            model='action-recognition-v3',
            ocr_enabled=True
        )

    def test_extract_steps_from_video(self):
        """Извлечение шагов теста из записанного выполнения"""
        video_path = 'test_recordings/login_test_run.mp4'

        steps = self.video_analyzer.extract_test_steps(
            video_path=video_path,
            test_name='Поток Входа Пользователя'
        )

        # ИИ идентифицирует и документирует каждый шаг
        assert len(steps) == 5

        assert steps[0].action == 'Перейти на страницу входа'
        assert steps[0].timestamp == '00:00:02'

        assert steps[1].action == 'Ввести имя пользователя: test@example.com'
        assert steps[1].element == 'Поле ввода (тип email)'

        assert steps[2].action == 'Ввести пароль'
        assert steps[2].sensitive_data_masked is True  # ИИ автоматически маскирует пароли

        assert steps[3].action == 'Нажать кнопку "Войти"'

        assert steps[4].action == 'Проверить переход на панель управления'
        assert steps[4].status == 'Success'

from ai_documentation import TestReportGenerator

class TestIntelligentReporting:
    def test_generate_insights_from_results(self):
        """ИИ анализирует результаты тестов для выявления паттернов"""
        generator = TestReportGenerator()

        test_results = load_test_results('last_30_days')

        report = generator.generate_insights_report(
            results=test_results,
            include_recommendations=True
        )

        print(report.patterns)
        """
        ВЫЯВЛЕННЫЕ ПАТТЕРНЫ:

        1. Паттерн Нестабильного Теста
           - Тест: test_user_profile_update
           - Паттерн: Падает в 30% случаев в Chrome, 0% в Firefox
           - Вероятная причина: Состояние гонки в асинхронном выполнении JS
           - Рекомендация: Добавить явное ожидание подтверждения сохранения профиля

        2. Сбои Специфичные для Окружения
           - Тесты: набор checkout_*
           - Паттерн: 15% сбоев на staging, 0% на dev
           - Вероятная причина: Таймаут платежного шлюза на staging (>5с)
           - Рекомендация: Увеличить таймаут или замокать платежный сервис

        3. Временные Сбои
           - Тест: test_daily_report_generation
           - Паттерн: Падает между 00:00-01:00 UTC
           - Вероятная причина: Окно резервного копирования БД
           - Рекомендация: Пропускать тест во время окна обслуживания
        """

        assert len(report.recommendations) >= 3