Научитесь создавать AI-агентов, которые помогают автоматизировать QA-задачи и ускорять тестирование.
Практический онлайн-курс для QA Engineer и Automation QA, которые хотят использовать AI Agents, MCP, Playwright и современные AI-инструменты для автоматизации тестирования.
Не просто изучайте ChatGPT. Научитесь создавать AI-powered QA workflows, в которых AI-агент анализирует требования, создаёт тестовые сценарии, работает с тестовым кодом, запускает автотесты, анализирует результаты и помогает находить причины ошибок.
AI Agent — это ваш AI-помощник, который не просто отвечает на вопросы, а выполняет работу.
В отличие от обычного AI-чата, AI Agent может работать по заданному workflow: получать задачу, анализировать контекст, использовать инструменты, выполнять последовательность действий и оценивать результат.
На курсе вы научитесь создавать AI-powered QA workflows и интегрировать AI Agents, MCP и Playwright в реальную работу QA Engineer.Вы научитесь использовать AI не просто как чат, а как инструмент, который помогает анализировать требования, создавать тестовые сценарии, писать автотесты, запускать их, анализировать результаты и находить причины ошибок.
Разберём архитектуру AI Agents и научимся создавать агентов под реальные задачи QA Engineer.
Научитесь превращать последовательность ручных действий QA в AI-powered workflow, который может выполнять целую цепочку задач.
Разберём Model Context Protocol и способы подключения AI к внешним инструментам, данным и тестовой инфраструктуре.
Используем Playwright как инструмент для построения AI-powered automation workflows и автоматизации тестирования.
Создадим сценарии, в которых AI анализирует результаты тестов, ошибки и логи и помогает определить причину падения автотеста.
В финале соберём собственного AI-агента, ориентированного на реальную QA-задачу, и построим полноценный AI-powered workflow.
Практический курс, на котором вы научитесь создавать AI-агентов и использовать их для автоматизации реальных QA-задач.
Разберём, чем AI Agent отличается от обычного AI Assistant и где агентный подход действительно полезен в тестировании.
Перенесём agentic approach на реальные задачи QA Engineer и построим практические AI-powered workflow.
Научимся использовать AI Agents вместе с автоматизацией тестирования и определять, где агент действительно экономит время Automation QA.
Создадим AI-powered workflow для работы с Playwright и автоматизации тестирования.
Разберём Model Context Protocol как способ подключения AI-моделей к внешним инструментам и данным.
Один из ключевых практических сценариев курса. Создадим агента, который помогает анализировать падения автотестов.
Создадим workflow, в котором AI получает описание функциональности и помогает пройти путь от требований до automation code.
Финальный практический блок. Участник создаст собственного AI-агента для конкретной QA-задачи.
Вместо абстрактных упражнений вы создадите практический AI-powered workflow, который можно использовать и развивать после завершения курса.
Агент получает описание функциональности и проходит последовательность QA-задач — от анализа требований до анализа результатов автоматизированных тестов.
В зависимости от задач курса будем работать с современными AI-инструментами, automation, agentic AI и технологиями интеграции.
Будем работать с AI-моделями и AI Coding Assistants для решения реальных QA-задач.
Используем современный стек для создания и запуска автоматизированных тестов.
Научимся создавать agentic workflows, в которых AI может планировать и выполнять последовательность действий.
Подключим AI к внешним инструментам, данным и тестовой инфраструктуре.
Будем работать с современными инструментами разработки и системой контроля версий.
Будем применять AI в реальных процессах тестирования и анализа качества.
Курс рассчитан на специалистов по тестированию, которые хотят перейти от простого использования AI к созданию полноценной AI-powered автоматизации.
Если вы уже работаете в тестировании и хотите использовать AI для автоматизации повседневных QA-задач.
Если вы пишете автотесты и хотите перейти от AI-assisted coding к полноценным AI-powered workflow.
Если вы хотите понимать, какие QA-процессы можно автоматизировать с помощью AI Agents и как внедрять их в работу команды.
Если вы хотите использовать AI Agents, MCP и automation tools для построения более автономной системы тестирования.
Если вы уже знакомы с основами тестирования, но хотите системно разобраться в AI Agents и их применении в QA.
Если вы хотите повысить свою эффективность, автоматизировать рутинные задачи и использовать AI как полноценный инструмент в ежедневной работе.
Обычный AI помогает отвечать на запросы. AI Agent может выполнять последовательность действий, использовать инструменты и работать в рамках заданного workflow.
Не просто использовать AI для написания кода, а научиться строить процессы, в которых AI выполняет часть работы QA Engineer.
Это два разных уровня использования искусственного интеллекта в тестировании. На курсе мы переходим от простого использования AI к построению AI-powered QA workflows.
QA Engineer ставит задачу AI, получает результат и самостоятельно проверяет его качество.
AI Agent получает задачу, использует подключённые инструменты, выполняет последовательность действий и анализирует полученный результат.
AI уже активно используется для генерации тестового кода, анализа ошибок, создания тестовой документации и работы с тестовыми данными.
«Как написать хороший тест?»
«Какие части процесса тестирования можно передать AI?»
QA Engineer будущего должен понимать не только, как написать хороший тест, но и как определить, какие части процесса тестирования можно передать AI, как подключить необходимые инструменты и как контролировать результат.
Именно этому посвящён курс AI Agents for QA.
После обучения вы будете не просто использовать AI для отдельных задач, а понимать, как строить полноценные AI-powered процессы для QA.
Вы научитесь не просто использовать AI в QA, а проектировать процессы, в которых AI Agent выполняет часть работы QA Engineer и взаимодействует с необходимыми инструментами.
Формат курса ориентирован на практическую работу, а не на длинные теоретические лекции. Каждая тема рассматривается через реальные QA-сценарии и практические задачи.
Напиши нашему ментору в Telegram. Отвечаем в течение 15 минут.
Это отличная возможность познакомиться с ментором, изучить подходы к обучению и убедиться, что наш практикум соответствует вашим ожиданиям.
Мы обучаем тестированию программного обеспечения и помогаем студентам получать практические навыки для построения карьеры в IT.
За годы работы мы сформировали практический подход к обучению QA. Студенты работают не только с теорией, но и получают навыки работы с современными инструментами тестирования, автоматизации и AI. Наша цель — дать знания, которые можно применять в реальных QA-проектах.
Мы также присутствуем в социальных сетях! Подписывайтесь на нас и получайте последние новости, акции, скидки, бесплатные тренинги и участие в марафонах.
Будем рады видеть вас в нашем сообществе!
Публичная оферта. Авторское право © 2024 Школа подготовки тестировщиков
