Тестирование LLM, валидация недетерминированных AI-результатов и обеспечение качества ML-систем
ML модельные эксперименты: статистическая значимость, online/offline оценка, feature flags, стратегии развертывания
Находи анти-паттерны в тестах с ИИ: дублирование кода, слабые проверки, проблемы поддерживаемости, рекомендации по рефакторингу
GitHub Copilot и CodeWhisperer для автоматизации: реальные примеры, рост продуктивности, лучшие практики
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
Автогенерация паттернов Page Object: анализ DOM, оптимизация селекторов, снижение затрат на поддержку, инструменты
Освойте AI-промпты для QA: эффективные запросы для генерации тестов, анализа багов, документации, лучшие практики