Тестирование LLM, валидация недетерминированных AI-результатов и обеспечение качества ML-систем
ML модельные эксперименты: статистическая значимость, online/offline оценка, feature flags, стратегии развертывания
GitHub Copilot и CodeWhisperer для автоматизации: реальные примеры, рост продуктивности, лучшие практики
Находи анти-паттерны в тестах с ИИ: дублирование кода, слабые проверки, проблемы поддерживаемости, рекомендации по рефакторингу
Умный анализ логов: обнаружение аномалий, распознавание паттернов, анализ первопричин, снижение алертов, инструменты
Автоматизация приоритизации багов: предсказание серьёзности, обнаружение дубликатов, рекомендации по назначению, оптимизация SLA
Выявляй нестабильные тесты с ML: анализ паттернов, предсказание сбоев, первопричины, стратегии стабилизации
Mutation testing с ИИ: умная генерация мутантов, измерение эффективности тестов, пробелы в покрытии
Конвертируй требования в тесты с NLP: парсинг user story, генерация сценариев, BDD-автоматизация