Ускоряем написание тест-кейсов, чек-листов и баг-репортов в 3 раза используя Claude AI
Зарегистрироваться бесплатноКаждый Manual QA сталкивается с этими рутинными задачами, которые съедают кучу времени:
Пока другие тестируют «по старинке», вы можете делегировать нейросетям до 70% рутинных процессов и фокусироваться на сложной логике.
Сканирование ТЗ за секунды, автоматический поиск противоречий и логических дыр.
Создание детальных чек-листов, позитивных и негативных тест-сценариев в один клик.
Мгновенное формирование четких шагов для воспроизведения (STR) и описаний для разработчиков.
Генерация уникальных и скрытых сценариев тестирования, о которых легко забыть вручную.
Никакой сложной теории — только реальные навыки работы с ИИ, которые ты применишь уже завтра:
Научишься скармливать Claude хаотичные требования от продактов и за 1 минуту получать структурированную основу для тестирования фичи.
Поймешь, как с помощью ИИ мгновенно находить негативные, граничные и специфические тест-кейсы, которые обычно пропускают мануальщики.
Разберешь кейс, как загрузить в нейросеть макет из Figma или багнутый интерфейс и мгновенно получить список несоответствий и проверок.
Узнаешь, как заставлять Claude за секунды генерировать кастомные JSON-файлы, списки пользователей и базы данных под любые нужды QA.
Перестанешь тратить часы на механическое написание букв руками и освободишь время для более глубоких и интересных задач на проекте.
Проходите материал тогда, когда удобно вам. Никаких жестких дедлайнов, графиков или привязки к вебинарам.
Пошаговая самостоятельная практика в формате симулятора. Шаг за шагом выполняете задания и видите результат.
Никакой сухой теории. Вы работаете с реальными требованиями, тест-кейсами и дефектами из повседневной QA-практики.
Получаете готовые инструкции и настроенные промпты для мгновенной интеграции Cursor + Claude в свою работу.
Вам не нужны навыки программирования или автоматизации — мы начинаем с нуля на базе AI-инструментов
Кто устал от рутины, хочет избавиться от «дня сурка» при написании тест-кейсов и ускорить работу в несколько раз.
Идеальный мост к автоматизации. Вы поймете логику работы с кодом в Cursor без необходимости годами учить языки программирования.
Если анализ требований, генерация сценариев и заполнение баг-репортов занимают всё ваше рабочее (и внерабочее) время.
Для тестировщиков, которые хотят получить уникальный на рынке скилл (AI QA Workflow), выделиться на собеседованиях и зарабатывать больше.
Посмотрите разбор реального технического интервью. Как стандартные ответы Manual QA превращаются в мощный AI-driven подход, который выделяет кандидата среди сотен других.
Давайте разберем практический кейс. Перед вами стандартная форма регистрации нового пользователя:
Какие именно проверки вы выберете для релиза этого функционала? Опишите вашу стратегию.
Я начну с позитивных тестов: проверю успешную регистрацию с валидными данными, корректный редирект на дашборд после клика и создание записи о пользователе в базе данных.
Далее перейду к негативным сценариям: попытка отправки формы с пустыми полями, ввод невалидного формата email (без @ или точки), проверка слишком короткого или слабого пароля, а также кейс, когда пароли в полях Password и Confirm не совпадают. Также обязательно протестирую регистрацию на уже существующий в системе email — система должна вернуть ошибку уникальности.
' OR '1'='1 в инпут имени и email, чтобы проверить, не сломается ли логика запроса к БД. В поле имени также протестирую простой XSS-скрипт <script>alert(1)</script>, чтобы убедиться, что фронтенд экранирует теги и не выполнит этот код в браузере.Пройди экспресс-тест из 5 вопросов и узнай свой текущий индекс автоматизации рутины.
Вы тратите более 60% своего времени на задачи, которые AI при правильной настройке закрывает за считанные минуты. Это ведет к выгоранию и тормозит рост зарплаты. Вам срочно необходим переход на AI Workflow.
Начать практикумАртем работал Manual QA в аутсорсинговой компании 3 года. День за днем одно и то же: ручной регресс, оформление бесконечных багов, простыни чек-листов. На работе начался жесткий завал, а попытки попросить прибавку упирались в ответ: «Ты просто кликаешь мышкой, рынок переполнен мануальщиками». Появилось стойкое ощущение тупика и выгорания.
Артем понял, что классическая автоматизация требует слишком много времени на изучение сложного кода с нуля. Вместо этого он решил сделать ставку на новые технологии и пришел на обучение по ИИ-воркфлоу. Он научился правильно использовать нейросети для своей ежедневной работы: декомпозировать сложные фичи, мгновенно генерировать краевые тест-кейсы и автоматизировать подготовку тестовых сред.
Освободив до 60% своего времени от рутины благодаря ИИ, Артем смог сфокусироваться на архитектуре и глубоких проверках. В резюме появился уникальный навык: AI-Driven QA Specialist. Это выделило его среди тысяч конкурентов. Спустя месяц прохождения интервью Артем получил оффер в европейский продукт с удаленкой и доходом ровно в 2 раза выше прежнего.
«Раньше на написание чек-листов по новым фичам от продактов уходил почти весь день. С помощью Claude по правильным промптам генерирую базу за 15 минут, остается только поправить детали. Сэкономила кучу времени, пропал страх белого листа».
«Думал, ИИ — это просто игрушка. Но когда загрузил скриншот сложного интерфейса и Claude выдал мне 20 негативных тест-кейсов, о которых я даже не подумав, я изменил мнение. На регресс теперь уходит в 2 раза меньше времени».
«Внедрил генерацию тестовых данных через ИИ на проекте. Команда в восторге. Больше никаких ручных составлений JSON-файлов на 100 строк. Жду полноценный курс, чтобы поднять планку и наконец перейти в автоматизацию».
Получи бесплатный доступ к интерактивному практикуму
«Как автоматизировать работу Manual QA с помощью AI»
