AI-004

Промпт-инженерия для тестировщиков: автоматизация и повышение качества с помощью ИИ

Овладейте искусственным интеллектом для максимально эффективного тестирования ПО.

Удостоверение о прохождении

Смотреть пример

16 академ. часов

Онлайн

Подробнее

О чём курс

Уникальный курс, сочетающий теорию и практику, поможет вам эффективно использовать промпт-инженерию в повседневной работе.

Научитесь быстро формулировать точные промпты и использовать готовые модели генеративного ИИ для тестов и самовосстановления сценариев.

Курс предназначен для тестировщиков, желающих расширить свои навыки и повысить продуктивность с помощью искусственного интеллекта.

Предварительная подготовка

Базовые знания тестирования (ручного или автоматизированного)

Для кого

Тестировщик

Тест-менеджер

DevOps-инженер

Улучшаемые навыки

Искусственный интеллект

Генеративный ИИ

Машинное обучение

Автоматизация тестирования

Автотесты

Промпт-инжиниринг

Нейросети

Обработка данных

CI/CD

Тестирование производительности

Программа курса

01 Введение в промптинг для тестировщика

Что такое генеративный ИИ и LLM

Как работают LLM (на пальцах): трансформеры, обучение, контекст

Обзор популярных моделей: ChatGPT, Gemini, Claude, YandexGPT, Qwen — их особенности для QA

Этические аспекты, ограничения, галлюцинации

Практика:

Знакомство с интерфейсами LLM

Первые промпты: простые запросы

Сравнение ответов разных моделей

Анализ точности и полезности ответов

02 Промптинг для документации и отчетности

Генерация чек-листов, тест-кейсов, сценариев

Создание входной и выходной документации

Автоматическое формирование отчетов по результатам тестирования

Практика:

Написание промптов для генерации чек-листов

Создание тест-кейсов из требований

Автоматическое формирование отчета по багам

Адаптация промптов под разные модели

03 Поддержка ручного тестирования и баг-репортов

Генерация тест-данных

Симуляция пользовательского поведения

Формулировка и оформление баг-репортов

Уточнение шагов воспроизведения

Практика:

Генерация набора тестовых данных

Получение идей для нестандартного тестирования

Оформление и улучшение баг-репортов

Переписывание непонятных описаний

04 Автоматизация и технические задачи

Генерация автотестов (Selenium, Playwright и др.)

Помощь в написании SQL-запросов, API-запросов

Работа с шаблонами и примерами (few-shot prompting)

Цепочка рассуждений (Chain-of-Thought)

Практика:

Написание простых автотестов с помощью ИИ

Генерация API-запросов по спецификации

Проверка и оптимизация SQL-запросов

Создание шаблонов для повторяющихся задач

05 Тестирование UI/UX и интерфейсов

Проверка соответствия стандартам UX/UI

Поиск типичных ошибок дизайна

Генерация идей для улучшения юзабилити

Практика:

Использование ИИ для проверки доступности и удобства

Анализ скриншотов (при наличии multimodal моделей)

Генерация предложений по улучшению интерфейса

06 Анализ кода и тестов с помощью ИИ

Промпты для анализа логики кода

Выявление уязвимостей и антипаттернов

Проверка соответствия требованиям

Обнаружение дублирования, проблем в тестах

Практика:

Анализ фрагментов кода на безопасность и качество

Проверка тест-сценариев на наличие антипаттернов

Декомпозиция требований на user stories

Оценка и доработка сгенерированных тестов

07 Интеграция промптов в процесс QA

Встраивание ИИ в ежедневную работу тестировщика

База промптов для разных задач

Шаблоны и менеджеры промптов

Внедрение в команду: обучение, внедрение, мотивация

Практика:

Разработка персонального набора полезных промптов

Работа с системами управления задачами через ИИ

Обсуждение: как внедрить промпты в свою команду

Мозговой штурм: идеи автоматизации и оптимизации

08 Финальная практика и закрытие курса

Реальные кейсы использования промптинга в QA

Лучшие практики, распространенные ошибки

Критическое мышление при работе с ИИ

Практика:

Финальное задание:

Создать комплексный набор тест-кейсов

Сгенерировать отчет по багам

Проверить качество тестов и кода

Обсуждение решений, обмен опытом

Демонстрация полученных результатов

09 Итого на курс 16 часа: теория –7,5ч (47%), практика – 8,5 ч (53%)

49 500 ₽

44 550 ₽ — для физ. лиц

Записаться на курс

Чему вы научитесь

01 Формулировать эффективные запросы (промпты) для разных моделей ИИ

02 Применять генеративный ИИ для создания и исправления автотестов

03 Настраивать и дообучать готовые нейросетевые модели

04 Интегрировать ИИ-инструменты в существующие CI/CD-пайплайны

05 Анализировать результаты самовосстанавливающихся тестов

06 Оптимизировать процесс тестирования с помощью автоматических сценариев

49 500 ₽

44 550 ₽ — для физ. лиц

Записаться на курс

49 500 ₽

44 550 ₽ — для физ. лиц

Юр. лицо — 49 500 ₽

Физ. лицо — 44 550 ₽

Открытая дата

Ознакомлен с политикой обработки персональных данных

Cоглашаюсь с условиями обработки персональных данных

Наши ученики работают в:

Наши клиенты

Промпт-инженерия для тестировщиков: автоматизация и повышение качества с помощью ИИ

49 500 ₽

О чём курс

Предварительная подготовка

Для кого

Улучшаемые навыки

Программа курса

49 500 ₽

Чему вы научитесь

49 500 ₽

Записаться на курс

Наши ученики работают в:

Наши клиенты

Не нашли что искали? — Просто напишите и мы поможем