Овладейте искусственным интеллектом для максимально эффективного тестирования ПО. 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 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 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 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 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 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 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 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

Научитесь разработке с помощью нейросетей на курсе по Вайб Кодингу от Нетологии - получите практические навыки для разработчиков будущего

Практический онлайн-курс, на котором вы за 5,5 месяцев научитесь предотвращать кибератаки и укреплять безопасность информационных систем.

Профессия «Нейрофронтендер» — фронтенд-разработка с использованием ИИ.

Практический онлайн-курс, на котором вы с нуля за 4 месяца освоите профессию QA-тестировщика в своем темпе и с поддержкой куратора.

Максимизируйте эффективность архитектурных задач с помощью LLM.

Что такое генеративный ИИ и LLM. Как работают LLM (на пальцах): трансформеры, обучение, контекст. Обзор моделей: ChatGPT, Gemini, Claude, YandexGPT, Qwen — что выбрать архитектору? Этические аспекты, ограничения, галлюцинации.

Практика: Знакомство с интерфейсами LLM. Первые промпты: простые запросы. Сравнение ответов разных моделей. Анализ точности и полезности ответов.

Анатомия эффективного промпта: инструкция, контекст, примеры. Zero/One/Few-shot prompting. Управление ролью и форматом вывода (JSON, XML, Pydantic). Распространенные ошибки при составлении промптов.

Практика: Создание простых архитектурных описаний. Генерация краткой спецификации компонента. Задание роли ("архитектор", "эксперт по безопасности"). Тестирование влияния температуры и длины контекста.

Цепочка рассуждений (Chain-of-Thought) для принятия решений. Автоматизация создания ADR, RFC, README. Поддержание актуальной документации. Работа с доменной лексикой и стилем компании.

Практика: Генерация ADR по шаблону. Создание RFC на новую фичу. Автоматическое обновление README. Сравнение и доработка результатов разных моделей.

Генерация UML/C4-диаграмм (PlantUML, Mermaid). Описание архитектуры визуально и текстово. Согласование формата между разработчиками и заказчиками.

Практика: Генерация C4-контекстной диаграммы. Создание последовательности вызовов (sequence diagram). Перевод текстового описания в графический вид. Доработка и проверка корректности диаграмм.

Поиск проблем в существующем коде и архитектуре. Выявление дублирования, узких мест, антипаттернов. Использование ИИ для анализа соответствия стандартам.

Практика: Анализ фрагментов кода на безопасность и качество. Выявление антипаттернов в архитектуре. Проверка соответствия требованиям и гайдлайнам. Предложение альтернативных решений.

Как внедрить ИИ в ежедневную работу архитектора. База промптов для типовых задач. Шаблоны и менеджеры промптов. Работа с несколькими LLM-агентами.

Практика: Разработка библиотеки промптов под свои задачи. Автоматизация части архитектурного ревью. Интеграция с внутренними системами и Git. Обсуждение: как сделать процесс предсказуемым.

Безопасность и ответственность при использовании ИИ. Юридические, коммерческие и этические аспекты. Стратегии внедрения ИИ в архитектурные процессы. Обучение команды и работа с сопротивлением.

Практика: Обсуждение кейсов: безопасное использование ИИ. Мозговой штурм: как внедрить ИИ в свою команду. Создание чек-листов для применения ИИ. Анализ возможных рисков и способов их минимизации.

Критическое мышление при работе с ИИ. Возможности и ограничения современных инструментов.

Практика: Финальное задание: Получить архитектурную задачу. Сгенерировать ADR и RFC. Создать диаграммы и описание решения. Проанализировать потенциальные проблемы. Обсуждение решений, обмен опытом. Демонстрация полученных результатов.

На курсе Нейросети для разработчиков вы узнаете, как при помощи ИИ создавать промты, автоматизировать тестирование, писать документацию

Образовательная программа, на которой вы освоите разработку игр на Unreal Engine 5 за 9 месяцев.

Освойте использование ИИ для ускорения разработки и повышения качества кода с нашим курсом! Что такое LLM и как они помогают разработчику Обзор: OpenAI Codex, GitHub Copilot, Cursor, Trae, Windsurf Этические аспекты и ограничения Галлюцинации в коде: как распознавать и проверять Практика: Знакомство с интерфейсами Первые промпты для генерации функций Сравнение ответов разных инструментов Анализ точности и полезности Особенности каждого инструмента: OpenAI Codex — мощь генерации Cursor — IDE-подобный подход к взаимодействию с GPT Trae — работа с контекстом и Git Windsurf — визуальное управление кодом Как выбрать подходящий под задачи команды Практика: Генерация простых скриптов и функций Работа с Git через ИИ Улучшение существующего кода Автоматизация повторяющихся задач Базовые техники промпт-инжиниринга Few-shot, Chain-of-Thought, Role prompting Как задавать конкретные задачи Примеры успешных промптов Практика: Генерация утилит по описанию Создание CLI-инструментов Написание REST API из промпта Оценка и доработка сгенерированного кода Как масштабировать проекты с помощью ИИ Управление модулями, зависимостями, версиями Поддержка актуальной документации Работа с несколькими файлами и контекстом Практика: Генерация архитектурных решений Рефакторинг больших частей кода Проверка совместимости между модулями Поддержка README и CONTEXT-документов Как создавать Implementation Plan Учет тестирования, зависимостей, покрытия Интеграция с GitHub и Jira Проверка логики решения до написания кода Практика: Генерация плана реализации Проверка на логические ошибки Переписывание и уточнение плана Использование плана как основы для Pull Request Архитектурная документация (README, AGENTS, CONTEXT) Как поддерживать её в актуальном состоянии Документирование изменений вместе с кодом Интеграция с CI/CD Практика: Автоматическое обновление README Генерация CONTEXT-файлов Проверка соответствия документации коду Обновление артефактов при каждом коммите Как внедрить ИИ в daily routine Проверка и одобрение кода от ИИ Ответственность за результат Работа с несколькими LLM-агентами Практика: Разработка фичи через "задача → план → выполнение" Отправка результата в Git Проверка и рецензирование Обсуждение: как сделать процесс предсказуемым Лучшие практики использования ИИ в разработке Критическое мышление при работе с ИИ Возможности и ограничения современных инструментов Практика: Финальное задание: Получить задачу Составить Implementation Plan Сгенерировать код Проверить и отправить в Git Обсуждение решений, обмен опытом Демонстрация полученных результатов