От тестовой документации к автоматизации тестирования

  • 01

    Генерация тестов и тестовой документации с трассировкой

    ИИ создаёт тестовые сценарии, шаги и ожидаемые результаты из согласованных требований СУТр — тестирование по требованиям, а не от файла в чате. Черновик — объект системы управления тестированием Devprom TMS со статусом, версией и владельцем рецензии.
  • 02

    Человек закрывает рецензию, ИИ — черновик

    Тест-лид проверяет покрытие, пробелы и критерии приёмки. Только после утверждения тестовый сценарий уходит в планы, исследовательское тестирование, регрессионное тестирование и автоматизацию тестирования. На аудите видно, кто принял результат генерации тестов ИИ и к какой версии требования он относится.
  • 03

    Исследовательское тестирование через ИИ

    Агент опирается на контекст системы управления тестированием: требования, тестовые сценарии, известные дефекты, зоны слабого покрытия и недавние изменения. Строит гипотезы, предлагает сессии и маршруты исследования, фиксирует находки с трассировкой — управляемое исследовательское тестирование, а не «побродить по UI» без источника правды.
  • 04

    Регрессионное тестирование через ИИ

    При изменении требований или исправлении дефектов ИИ собирает и актуализирует набор регрессионного тестирования по графу связей: затронутые требования, связанные сценарии, дефекты, пробелы покрытия. Понятно, что перепрогнать и что переписать — без ручной охоты «по памяти». Методика — на странице покрытия требований тестами.
  • 05

    Написание автотестов ИИ: Playwright тесты и аналоги

    По утверждённому сценарию агент генерирует код автотестов для UI- и API-тестирования в стиле Playwright тестирования (и похожих инструментов автоматизации тестирования: Selenium и др.): шаги, локаторы, проверки, данные, привязку к сценарию и требованию. Черновик уходит в ревью и CI; результат прогона возвращается в тот же объект проверки в TMS.
  • 06

    Написание автотестов совместно: ИИ + человек

    Инженер по автоматизации тестирования правит локаторы Playwright, нестабильные ожидания и доменные проверки; ИИ дописывает однотипные автотесты Playwright и обновляет шаги под новую версию сценария. Итог снова проходит рецензию и связывается с системой управления тестированием — скорость генерации тестов без потери ответственности за качество.
  • 07

    Автоматизация тестирования: запуск из контура TMS

    Автотесты на Playwright (или другом раннере) стартуют из тестового сценария или набора: запрос во внешний runner/CI, импорт результатов обратно, единый отчёт с ручными проверками. Автоматизированное тестирование не обрывается на репозитории — связь «требование → сценарий → автотест → прогон» остаётся в управлении тестированием.
  • 08

    MCP: ИИ-агент внутри контура тестирования

    Встроенный MCP-сервер подключает агента к задачам генерации тестов, исследовательского и регрессионного тестирования, написания и актуализации автотестов. Семантический поиск по артефактам помогает находить пробелы. Поддерживаются российские и локальные LLM — в том числе в закрытом периметре.
  • 09

    Демо: покажем, как готовить этот процесс

    На вашем сценарии пройдём цепочку ИИ в тестировании: тестовая документация → исследовательское / регрессионное тестирование → написание автотестов (ИИ или ИИ+человек) → запуск Playwright тестов из TMS и отчёт покрытия. Увидите, какой контекст нужен агенту и с чего начать пилот автоматизации тестирования.

Вопросы

Генерация тестов и тестовой документации из требований СУТр с трассировкой; исследовательское и регрессионное тестирование через ИИ-агента по контексту системы управления тестированием; написание автотестов и Playwright тестов — агентом и совместно с человеком; запуск из TMS и импорт результатов; семантический поиск; российские и локальные LLM; встроенный MCP-сервер. Всё — внутри Devprom TMS.

Да. Типовой сценарий — ИИ готовит или дописывает Playwright тесты и код UI/API-автотестов (допустимы и другие инструменты автоматизации тестирования: Selenium и др.), инженер рецензирует, прогон идёт из CI/runner, результаты возвращаются в отчёт TMS со связью к тестовому сценарию и требованию. Стек команды сохраняется — Devprom даёт контекст и управление тестированием, а не заменяет фреймворк.

Агент получает контекст из системы управления тестированием: актуальные требования, тестовые сценарии, дефекты, зоны без покрытия, недавние изменения. На этой основе предлагает сессии и гипотезы, фиксирует находки со связями к объектам проекта. Это не замена интуиции тестировщика, а ускорение подготовки и документирования исследовательского тестирования в управляемом контуре.

ИИ собирает и актуализирует набор регрессионного тестирования по графу связей: что затронуто изменением требования или дефекта, какие тестовые сценарии устарели, где пробел покрытия. Цель — релевантная регрессия и живая трассировка, а не ночь полного прогона устаревших кейсов. Человек утверждает состав набора перед массовым запуском.

Нет. Агент готовит черновик кода Playwright тестов (или вашего фреймворка) по утверждённому сценарию и контексту TMS. Дальше — ревью инженера по автоматизации тестирования, прогон в CI, возврат результата в объект проверки. Ответственность за стабильность и достаточность автоматизированного тестирования остаётся за человеком.

Когда важны хрупкие локаторы Playwright, flaky-ожидания, доменные проверки, нестабильные окружения или уже есть стиль инструментов автоматизации тестирования команды. ИИ ускоряет однотипные кейсы и актуализацию под новую версию тестового сценария; человек держит архитектуру, устойчивость и критерии «достаточно автоматизировано».

Чат даёт текст или код без владельца, статуса и связи с актуальной версией требования. В Devprom черновик от ИИ — объект системы управления тестированием: трассировка, рецензия, переход в план, исследовательское тестирование, регрессионное тестирование и автопрогон. Результат можно защитить на приёмке и аудите.

Нет. Использование ИИ в тестировании ускоряет генерацию тестов, исследовательское и регрессионное тестирование и написание автотестов. Ответственность за риски, достаточность покрытия и приёмку остаётся за ролью человека. Система не даёт «тихо» принять несходящийся результат без статуса и владельца.

Да. Поддерживается работа с российскими и локальными языковыми моделями. MCP и ИИ-функции опираются на артефакты вашего контура Devprom, а не на выгрузку спецификации во внешний чат без контроля.

Там — рамка «ИИ пишет требования и код, человек проверяет в СУТр/ALM». Здесь — искусственный интеллект в тестировании: тестовая документация, исследовательское и регрессионное тестирование, автоматизация тестирования и автотесты. Общая рамка — на странице ИИ в разработке ПО.

Как из требования получить тестовый сценарий с трассировкой; как агент использует контекст TMS для исследовательского и регрессионного тестирования; как появляется черновик Playwright тестов и как выглядит совместная правка ИИ+человек; как прогон из CI/runner и покрытие возвращаются в систему. Разберём, что готовить к пилоту автоматизации тестирования.

Система управления тестированием — Devprom TMS, требования — Devprom СУТр, покрытие — покрытие требований тестами, рамка ИИ в разработке — ИИ в разработке ПО. Здесь — сквозной процесс «тестовая документация → ИИ-проверки → автотесты» и вход на демо.