На главную Наши проекты:
Журнал   ·   Discuz!ML   ·   Wiki   ·   DRKB   ·   Помощь проекту
ПРАВИЛА FAQ Помощь Участники Календарь Избранное RSS
msm.ru
! Внимательно прочитайте правила раздела
1. Запрещается публиковать материалы защищенные авторскими правами.
2. Запрещается публиковать новостные материалы без ссылки на источник
Модераторы: ANDLL, B.V.
  
    > Команда «Андагар» внедрила ИИ-агента для QA: ускоряет регресс, ретест багов и экономит бюджеты
      Команда «Андагар» внедрила ИИ-агента для QA: ускоряет регресс, ретест багов и экономит бюджеты

      Команда компании «Андагар», специализирующаяся на разработке ПО, создала и внедрила в собственные проекты ...

      Команда компании «Андагар», специализирующаяся на разработке ПО, создала и внедрила в собственные проекты ИИ-агента, который анализирует внесенные изменения в код и автоматически формирует QA-сводку. Новый ИИ-агент качественно анализирует изменения, указывает на возможные риски, рекомендует проверки и делает QA-экспертизу в несколько раз быстрее. Об этом CNews сообщили представители «Андагар».

      Бот за минуту исследует код и коммиты, погружается в контекст и с помощью искусственного интеллекта анализирует изменения, которые внес разработчик. ИИ-агент выделяет затронутые бизнес сценарии и связанный функционал, а затем отправляет структурированный и понятный отчет в мессенджер.

      В отчете от агента команда получает заключение по возможным рискам, где, почему и в каком объеме требуется регресс, а также список затронутых модулей и готовый чек-лист для проверки как измененного функционала, так и смежного.

      При этом после правки ошибки теперь не требуется полный ретест всей задачи: агент показывает степень влияния и конкретные зоны проверки.

      Как правило тестировщики не изучают исходный код (метод “черного ящика”) и принимают решения об объеме проверок исходя из своего опыта и знания системы. При этом проверки зачастую избыточны, и тестировщики перестраховываются: затрагиваются те области бизнес-логики, на которые не повлиял функционал, либо количество комбинаций входных параметров проверки измененного функционала чрезмерен.

      Например: изменения затронули одну из 5 ролей пользователей для доступа к истории платежей. Не зная, какие конкретно произошли изменения в коде, тестировщик обычно проверяет все роли с применением техник тест-дизайна.

      Бот же покажет, что изменение повлияло только на одну роль пользователя, а значит нет смысла тестировать остальные роли и комбинации параметров в них. Таким образом, вместо проверки порядка 30 сценариев, останется проверить только 3.

      К тому же ИИ-агент формулирует свои рекомендации в понятных терминах: «платежный модуль», «карточка товара», «корзина» или «личный кабинет». Это позволяет тестировщику оперативно сориентироваться, выбрать и применить необходимый набор тестовых сценариев, а не разбираться в названиях переменных и методов. Мы не тратим время на ненужные проверки. Новички получают ясные ориентиры, а опытные QA-инженеры экономят дорогостоящее время», – прокомментировали в команде качества.

      В команде также отмечают, что внедренный ИИ-агент уже показывает заметную экономию в бюджетах проектов: «Расходы тестировщиков на ретест сократились в 3 раза. Как на перепроверку и исправление бага, так и на тестирование связанного функционала. Сейчас эксперты “Андагара” успешно использует ИИ-агента в продуктах собственной разработки: bill4you.ru и go2den.com».

      Адрес новости:
      https://corp.cnews.ru/news/line/2026-03-16_komanda_andagar_vnedrila

      1 пользователей читают эту тему (1 гостей и 0 скрытых пользователей)
      0 пользователей:


      Рейтинг@Mail.ru
      [ Script execution time: 0,0115 ]   [ 14 queries used ]   [ Generated: 17.03.26, 10:49 GMT ]