Введение в Prompt Engineering для QA

Искусственный интеллект революционизировал тестирование ПО, но получение полезных результатов от AI-моделей требует овладения искусством инженерии промптов. Как QA-специалист, умение создавать эффективные промпты может кардинально повысить вашу продуктивность при работе с такими инструментами, как ChatGPT, GitHub Copilot (как обсуждается в AI Copilot for Test Automation: GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer and the Future of QA) или специализированными AI-ассистентами для тестирования.

Инженерия промптов — это практика проектирования входных данных, которые направляют AI-модели (как обсуждается в AI Code Smell Detection: Finding Problems in Test Automation with ML) к производству желаемых результатов. В QA этот навык превращает AI (как обсуждается в AI-powered Test Generation: The Future Is Already Here) из новинки в практический инструмент, помогающий с генерацией тест-кейсов, анализом багов, документацией и созданием кода автоматизации.

Эта статья научит вас проверенным техникам создания эффективных AI-промптов, специально адаптированных для задач обеспечения качества, с реальными примерами и лучшими практиками.

Понимание Поведения AI-Модели

Как Языковые Модели Обрабатывают QA-Запросы

Перед созданием промптов важно понять, как AI-модели интерпретируют запросы, связанные с QA:

  • Окно контекста: Модели имеют ограниченную память (обычно 4K-128K токенов). Сначала предоставляйте важный контекст.
  • Смещение обучения: Модели обучены на разнообразных данных, но могут отдавать предпочтение определённым подходам к тестированию.
  • Детерминизм: Один и тот же промпт может давать разные результаты. Используйте контроль температуры для стабильности.
  • Знание домена: Модели знают общие практики QA, но могут не знать специфики вашего технологического стека.

Распространённые Ошибки в QA-Промптах

ОшибкаПримерПоследствия
Расплывчатые требования“Сгенерируй тесты для логина”Общие, неполные тест-кейсы
Отсутствие контекста“Напиши код Selenium”Код, не соответствующий вашему фреймворку
Неясная область“Протестируй эту функцию”Нечёткое или избыточное покрытие тестами
Нет формата вывода“Создай тест-кейсы”Непоследовательная структура, сложная в использовании

Основные Техники Prompt Engineering

1. Паттерн КОНТЕКСТ-ЗАДАЧА-ФОРМАТ

Эта трёхчастная структура обеспечивает полные, практичные ответы:

КОНТЕКСТ: [Фоновая информация о вашей системе]
ЗАДАЧА: [Конкретное действие, которое должен выполнить AI]
ФОРМАТ: [Как вы хотите структурировать вывод]

Пример:

КОНТЕКСТ: Платформа электронной коммерции с React-фронтендом, Node.js-бэкендом, PostgreSQL базой данных.
Поток регистрации пользователя включает верификацию email и опциональный социальный логин (Google, Facebook).

ЗАДАЧА: Сгенерируй позитивные и негативные тестовые сценарии для функциональности регистрации пользователя.

ФОРМАТ: Предоставь тест-кейсы в синтаксисе Gherkin со структурой Given-When-Then,
организованные по приоритету (Критический, Высокий, Средний).

2. Few-Shot Learning для Генерации Тестов

Предоставьте примеры желаемого результата для направления AI:

Сгенерируй API тест-кейсы по следующему паттерну:

Пример 1:
Тест: GET /api/users/{id} - Валидный пользователь
Предусловие: ID пользователя 123 существует
Запрос: GET /api/users/123
Ожидается: 200 OK, возвращает объект пользователя с id, name, email
Валидация: Схема ответа соответствует UserDTO, производительность < 100мс

Пример 2:
Тест: GET /api/users/{id} - Несуществующий пользователь
Предусловие: ID пользователя 999 не существует
Запрос: GET /api/users/999
Ожидается: 404 Not Found, сообщение об ошибке "User not found"
Валидация: Ответ об ошибке следует стандартному формату ошибок

Теперь сгенерируй аналогичные тест-кейсы для эндпоинта POST /api/users.

3. Ролевой Промптинг

Назначьте AI конкретную роль для выравнивания ответов с QA-экспертизой:

Действуй как senior инженер по автоматизации тестирования с 10-летним опытом в Python и Pytest.

Наш проект использует:
- Фреймворк Pytest с фикстурами
- Паттерн Page Object Model
- Selenium WebDriver 4.x
- Отчёты Allure

Проверь этот тестовый код и предложи улучшения для поддерживаемости и надёжности:

[вставь свой тестовый код]

Сфокусируйся на: использовании фикстур, стратегиях ожидания, обработке ошибок и управлении тестовыми данными.

4. Промпты на Основе Ограничений

Укажите ограничения для получения сфокусированных, практичных решений:

Создай стратегию автоматизации тестирования для нашего мобильного приложения с этими ограничениями:

ОГРАНИЧЕНИЯ:
- Бюджет: $0 (только бесплатные/open-source инструменты)
- Команда: 2 QA-инженера, ограниченный опыт программирования
- Временные рамки: 3 месяца на внедрение
- Цель покрытия: Только критичные пользовательские сценарии
- Платформы: Android и iOS

Рекомендуй инструменты, подход и 3-месячный roadmap.

Практические Промпты для Типовых QA-Задач

Генерация Тест-Кейсов

Анализ Граничных Значений:

Сгенерируй тест-кейсы граничных значений для следующей функции:

Функция: calculateShippingCost(weight, distance)
- weight: 0.1 до 50.0 кг (десятичное)
- distance: 1 до 5000 км (целое)
- Возвращает: стоимость доставки в USD

Включи: минимум, максимум, чуть ниже/выше границ, и типичные значения.
Формат как таблица с колонками: ID Теста, Вес, Расстояние, Ожидаемый Результат, Категория.

Тестирование Переходов Состояний:

Создай тест-кейсы переходов состояний для системы управления заказами:

Состояния: Создан → Подтверждён → Отправлен → Доставлен → Завершён
Альтернативные потоки: Любое состояние → Отменён, Доставлен → Возвращён

Включи: валидные переходы, невалидные переходы, граничные случаи.
Предоставь как: диаграмму состояний (синтаксис Mermaid) + таблицу тест-кейсов.

Анализ и Триаж Багов

Промпт Анализа Первопричин:

Проанализируй этот баг-репорт и предложи потенциальные первопричины:

БАГ-РЕПОРТ:
Заголовок: Checkout периодически падает в мобильном Safari
Частота: ~30% попыток
Окружение: iOS 15+, браузер Safari
Шаги: Добавить товар в корзину → Перейти к оформлению → Ввести платёжные данные → Клик "Оформить Заказ"
Фактически: Крутящийся загрузчик, нет ответа, консоль показывает "Network request failed"
Ожидается: Страница подтверждения заказа

Система: React SPA, REST API, хранилище сессий Redis, база данных PostgreSQL

Предоставь:
1. Топ-3 вероятных первопричины с оценкой вероятности
2. Конкретные области для исследования (фронтенд, бэкенд, сеть и т.д.)
3. Диагностические шаги для подтверждения каждой гипотезы
4. Быстрые тесты для воспроизведения

Генерация Тестовых Данных

Создание Реалистичного Датасета:

Сгенерируй реалистичные тестовые данные для профилей пользователей с этими требованиями:

СХЕМА:
- userId: UUID
- email: валидный формат, смесь доменов
- firstName, lastName: реалистичные имена из разных культур
- dateOfBirth: возраст 18-80, различные форматы
- phoneNumber: международные форматы (US, UK, India)
- address: полная с улицей, городом, регионом, почтовым кодом, страной

Сгенерируй 20 записей включая:
- 10 валидных профилей
- 5 с граничными случаями (очень длинные имена, спецсимволы и т.д.)
- 5 с проблемами валидации (невалидный email, несовершеннолетний и т.д.)

Формат как JSON-массив.

Ревью Кода и Рефакторинг

Проверка Качества Тестового Кода:

Проверь этот Selenium-тест на анти-паттерны и предложи улучшения:

```python
def test_login():
    driver.get("https://example.com/login")
    time.sleep(2)
    driver.find_element(By.ID, "username").send_keys("admin")
    driver.find_element(By.ID, "password").send_keys("admin123")
    driver.find_element(By.ID, "loginBtn").click()
    time.sleep(3)
    assert "Dashboard" in driver.page_source

Сфокусируйся на:

  • Стратегии ожидания (замени sleep на явные ожидания)
  • Стратегии локаторов (используй надёжные селекторы)
  • Ассерции (улучши методы верификации)
  • Организация кода (Page Object Model)
  • Управление тестовыми данными (вынеси учётные данные)

Предоставь рефакторенный код с объяснениями.


## Продвинутые Техники

### Chain-of-Thought Промптинг

Для сложного анализа направляйте AI через пошаговое рассуждение:

Давай разработаем стратегию тестирования для rate limiting API. Подумай об этом пошагово:

Шаг 1: Какие ключевые поведения нам нужно верифицировать в rate limiting? Шаг 2: Какие типы тест-кейсов покроют эти поведения (позитивные, негативные, граничные)? Шаг 3: Какие тестовые данные и сценарии нам понадобятся? Шаг 4: Как мы автоматизируем это эффективно? Шаг 5: Какие метрики будут указывать на хорошее покрытие?

Проработай каждый шаг, затем предоставь комплексный план тестирования.


### Итеративное Уточнение

Начните широко, затем сужайте фокус через последующие промпты:

Начальный промпт: “Какие типы тестирования следует включить для функционала обработки платежей?”

Уточняющий промпт: “Сфокусируйся на интеграционных тестах. Какие конкретные сценарии для интеграции с Stripe?”

Промпт уточнения: “Для сценария ‘повтор неудачного платежа’, предоставь детальные шаги теста и конфигурации моков.”


### Библиотека Шаблонов Промптов

Создайте переиспользуемые шаблоны для типовых QA-задач:

**Шаблон: Контрактное Тестирование API**

Сгенерируй контрактные тесты для {API_ENDPOINT} с этими спецификациями:

API: {METHOD} {PATH} Запрос: {REQUEST_SCHEMA} Ответ: {RESPONSE_SCHEMA} Бизнес-Правила: {RULES}

Включи тесты для:

  1. Валидный запрос со всеми полями
  2. Валидный запрос с пропущенными опциональными полями
  3. Невалидный запрос (неправильные типы, отсутствующие обязательные поля)
  4. Граничные значения для числовых/строковых полей
  5. Валидация схемы ответа

Фреймворк: {TESTING_FRAMEWORK}


## Измерение Эффективности Промптов

### Метрики Качества для AI-Сгенерированных Тестов

| Метрика | Хороший Индикатор | Плохой Индикатор |
|---------|-------------------|------------------|
| Покрытие | Учитывает граничные случаи, пути ошибок | Только сценарии happy path |
| Специфичность | Конкретные значения, чёткие ассерции | Расплывчатые ожидания |
| Исполняемость | Запускается с минимальными правками | Требует значительной доработки |
| Релевантность | Соответствует вашему tech stack | Общий, несовместимый код |
| Полнота | Включает setup, teardown, данные | Отсутствуют критичные компоненты |

### A/B-Тестирование Ваших Промптов

Сравнивайте разные подходы к промптам:

Версия A (расплывчатая): “Напиши тесты для логина”

Версия B (конкретная): “Сгенерируй Pytest тест-кейсы для эндпоинта API логина (/auth/login) включая валидные учётные данные, невалидные учётные данные, отсутствующие поля, попытки SQL-инъекций. Используй parametrize для тестовых данных.”

Измеряй: Сэкономленное время, необходимые правки, скорость обнаружения дефектов.


## Лучшие Практики и Подводные Камни

### Делать

✅ **Будь конкретным**: Включай tech stack, фреймворки, паттерны

✅ **Предоставляй контекст**: Делись релевантной архитектурой системы

✅ **Указывай формат**: Определяй структуру вывода (Gherkin, код, таблица)

✅ **Включай примеры**: Показывай желаемый стиль вывода

✅ **Устанавливай ограничения**: Бюджет, время, навыки команды

✅ **Итерируй**: Улучшай промпты на основе результатов

✅ **Валидируй вывод**: Всегда проверяй AI-сгенерированный контент

### Не Делать

❌ **Не предполагай знания**: AI не знает ваши внутренние системы

❌ **Не пропускай валидацию**: Никогда не используй вывод AI без проверки

❌ **Не переоценивай**: AI помогает, но не заменяет QA-экспертизу

❌ **Не игнорируй приватность**: Избегай шаринга чувствительных данных в промптах

❌ **Не жди совершенства**: AI делает ошибки, особенно в граничных случаях

## Заключение

Инженерия промптов становится важнейшим навыком для современных QA-специалистов. Овладев техниками, такими как структурированные промпты, few-shot learning и ролевые инструкции, вы сможете использовать AI для драматического повышения продуктивности в генерации тест-кейсов, анализе багов и автоматизации тестирования.

Помните: AI — это мощный ассистент, а не замена QA-экспертизе. Лучшие результаты получаются при сочетании хорошо составленных промптов с человеческим суждением, знанием домена и критическим мышлением.

Начните экспериментировать с этими техниками сегодня, создайте свою библиотеку промптов и делитесь успешными паттернами с командой. По мере эволюции AI-моделей, QA-специалисты, освоившие инженерию промптов, получат значительное конкурентное преимущество.

## Дополнительные Ресурсы

- Руководство по Prompt Engineering от OpenAI: Лучшие практики от лидеров AI
- Библиотеки промптов для тестирования на GitHub
- QA-сообщества, делящиеся AI-паттернами промптов (Ministry of Testing, Test Automation University)
- Ваша собственная коллекция промптов: Документируйте то, что работает в вашем контексте

*Овладей промптами, овладей тестами. Будущее QA — это коллаборативный интеллект.*