Інтерактивний воркшоп • Практика без коду

Як прискорити рутинну роботу в Manual QA за допомогою AI

Прискорюємо написання тест-кейсів, чек-листів та баг-репортів у 3 рази за допомогою Claude AI

Показуємо реальні ШІ-воркфлоу для щоденних завдань тестувальника

Зареєструватися безкоштовно

Знайьомо у щоденній роботі?

Кожен Manual QA стикається з цими рутинними завданнями, які з'їдають купу часу:

Довгий та нудний аналіз вимог, де легко пропустити логічні дірки
Години йдуть на ручне написання однотипних тест-кейсів
Постійна рутина та «день бабака» замість цікавих задач
Повільне оформлення баг-репортів та описів кроків
Складно самостійно придумати та покрити всі edge cases
Тестування затягує релізи, а робота займає забагато часу

AI вже змінює правила гри в QA

Поки інші тестують «по старінці», ви можете делегувати нейромережам до 70% рутинних процесів і фокусуватися на складній логіці.

01. Аналіз вимог

Requirements

Сканування ТЗ за секунди, автоматичний пошук суперечностей та логічних дірок.

02. Генерація тестів

Тест-кейси

Створення детальних чек-лістів, позитивних та негативних тест-сценаріїв в один клік.

03. Робота з багами

Баг-репорти

Миттєве формування чітких кроків для відтворення (STR) та описів для розробників.

04. Нестандартні кейси

Edge Cases

Генерація унікальних та прихованих сценаріїв тестування, про які легко забути вручну.

Твій практичний результат за 2 години

Жодної води — лише реальні навички, які ти забереш у свою роботу:

Крок 01 • База та Промптинг

Опануєш роботу з AI-асистентами

Навчишся правильно ставити завдання штучному інтелекту, передавати контекст проєкту та уникати галюцинацій нейромереж.

Крок 02 • Тест-дизайн

Згенеруєш повне покриття тест-кейсів

Створиш детальні чек-лісти, позитивні, негативні та граничні сценарії тестування на основі сирих вимог або ТЗ за лічені хвилини.

Крок 03 • Фіксація дефектів

Автоматизуєш створення баг-репортів

Навчиш AI формувати професійні STR (Steps to Reproduce), фактичний та очікуваний результат з одного скріншоту, логу чи опису помилки.

Крок 04 • Робоча рутина

Збереш власний AI Workflow

Впровадиш нейромережі у свої щоденні таски, щоб миттєво генерувати тестові дані та аналізувати складну документацію.

Результат • Готово

Автоматизуєш до 50%+ своєї рутини

Заощадиш години часу на кожній фічі та станеш затребуваним QA-спеціалістом, який ефективно керує AI-інструментами.

Як влаштований практикум

Максимум за 2 години

Жодної розтягнутої теорії та зайвої води. Концентрований і чистий практичний інтенсив, розроблений спеціально під потреби практикуючих QA.

Реальні задачі QA

Ніяких абстрактних прикладів. Працюємо виключно з вимогами, тест-кейсами та дефектами з повсякденної рутини ручного тестування.

Готові промпти

Ви забираєте з собою перевірену бібліотеку робочих промптів та шаблонів для миттєвої автоматизації рутинного написання тестів і баг-репортів.

Для кого цей практикум

Вам не потрібні навички програмування чи автоматизації — ми починаємо з нуля на базі AI інструментів

👨‍💻

Manual / Junior QA

Хто втомився від рутини, хоче позбутися «дня бабака» в написанні тест-кейсів та пришвидшити роботу в кілька разів.

⚙️

QA без досвіду в коді

Ідеальний міст до автоматизації. Ви зрозумієте логіку роботи з кодом у Cursor без потреби роками вчити мови програмування.

📉

Ті, хто тоне в релізах

Якщо аналіз вимог, генерація сценаріїв та заповнення баг-репортів займають весь ваш робочий (і позаробочий) час.

🚀

Орієнтовані на швидкий ріст

Для тестувальників, які прагнуть отримати унікальний на ринку скіл (AI QA Workflow), виділитися на співбесідах та заробляти більше.

Реальна співбесіда на позицію QA Engineer

Подивіться розбір реального технічного інтерв'ю. Як стандартні відповіді Manual QA перетворюються на потужний AI-driven підхід, який виділяє кандидата серед сотні інших.

TL
Lead QA / Interviewer

Давайте розберемо практичний кейс. Перед вами стандартна форма реєстрації нового користувача:

Name (text)
Email (string)
Password (masked)
Confirm password (masked)

Які саме перевірки ви оберете для релізу цього функціоналу? Опишіть вашу стратегію.

QA
Кандидат (Manual QA)

Я почну з позитивних тестів: перевірю успішну реєстрацію з валідними даними, коректний редірект на дашборд після кліку та створення запису про користувача в базі даних.

Далі перейду до негативних сценаріїв: спроба відправки форми з порожніми полями, введення невалідного формату email (без @ або крапки), перевірка занадто короткого чи слабкого пароля, а також кейс, коли паролі у полях Password та Confirm не збігаються. Також обов'язково протестую реєстрацію на вже існуючий у системі email — система має повернути помилку унікальності.

TL
Lead QA / Interviewer
Це стандартний набір. Але як щодо глибшого тест-дизайну та безпеки? Як ви будете тестувати граничні значення (Boundary Values) для імені, відображення еррор-меседжів під кожним полем, і чи плануєте ви Security-перевірки, наприклад, на SQL-ін'єкції або XSS в інпутах? Що саме ви там шукатимете?
QA
Кандидат (Manual QA)
Так, для імені я візьму мінімальну (наприклад, 2 особи) та максимальну кількість знаків (255 символів), спробую ввести спецсимволи, цифри та пробіли. Щодо безпеки: я спробую вставити базові SQL-пейлоади типу ' OR '1'='1 в інпут імені та email, щоб перевірити, чи не зламається логіка запиту до БД. В полі імені також протестую простий XSS-скрипт <script>alert(1)</script>, щоб переконатися, що фронтенд екранує теги і не виконає цей код у браузері.
TL
Lead QA / Interviewer
Добре. А тепер реальність: у вас на проекті 20 таких форм, специфікація постійно змінюється, а релізи відбуваються двічі на день. Якщо писати все це руками, ви швидко потонете в рутині. Як ви можете оптимізувати цей процес за допомогою AI (Cursor + Claude) у щоденній роботі?
AI
Кандидат з AI Workflow
Замість класичного написання кейсів з голови, я побудую роботу через Cursor:
  • 🔹
    Миттєвий аналіз вимог: Я завантажую скріншот інтерфейсу або шматок коду форми в контекст Claude. За 15 секунд AI підсвітить логічні дірки в ТЗ (наприклад, відсутність вимог до довжини пароля чи кодування імені).
  • 🔹
    Генерація 100+ Edge Cases: Замість 5 базових негативних тестів, AI за правильним промптом миттєво згенерує комбінаторну матрицю: перевірка сурогатних пар, довгих Unicode-імен, впорскування специфічних SQLi/XSS пейлоадів під конкретну технологічну базу (Node.js/Python), та поведінку форми при micro-breaks у мережі.
  • 🔹
    Автоматизація рутини: Я налаштую промпт-шаблон, який автоматично переводить згенеровані сценарії у готові чек-лісти або баг-репорти для Jira/TestRail.

Чи готовий твій workflow до ери AI?

Пройди експрес-тест із 5 питань та дізнайся свій поточний індекс автоматизації рутини.

Питання 1 з 5 20%
1. Як ви зараз створюєте тест-кейси та чек-лісти?
Повністю вручну: пишу кроки, очікувані результати та вигадую edge cases з голови
Гібридно: пишу базу сам, іноді прошу ChatGPT накидати додаткові ідеї
AI-driven: генерую 80% матриці тестів через Claude/Cursor за промпт-шаблонами
2. Скільки чистого часу щодня у вас забирає рутина (копіпаст, звіти, Jira)?
Більшу частину дня (4+ години): ручний аналіз вимог, заповнення карток, регрес
Помірно (2–4 години): намагаюся оптимізувати, але ручної роботи все одно багато
Мінімум (до 1 години): більшість шаблонізовано, автоматизовано або делеговано нейромережам
3. Який ваш реальний рівень використання ШІ в робочих тасках?
Нульовий: не використовую взагалі або компанія не заохочує безпечну роботу з AI
Базовий: відкриваю веб-версію ChatGPT, щоб виправити англійську або згенерувати фейкові дані
Просунутий: інтегрував локальні моделі/Cursor в IDE, використовую контекст проекту та скрипти
4. Як ви готуєтеся до технічних співбесід або підвищення на проекті?
Класично: перечитую статті на DOU, теорію з ISTQB та зазубрюю відповіді на питання
Частково з AI: прошу чат-бота провести мені поверхневий mock-interview
Системно: завантажую архітектуру проекту в AI та проганяю хардкорні симуляції під реальні кейси
5. Наскільки критично для вас зараз автоматизувати рутину та рости в доходах?
Максимально критично: відчуваю вигорання від «дня бабака» та хочу вийти на новий рівень
Цікаво, але не горить: готовий впроваджувати інструменти поступово
Мене повністю влаштовує мій поточний ручний темп і стек
Критичний рівень рутини

Ваш Workflow застряг у ручній епосі

Ви витрачаєте понад 60% свого часу на завдання, які AI за правильного налаштування закриває за лічені хвилини. Це веде до вигорання та гальмує зростання зарплати. Вам терміново потрібен перехід на AI Workflow.

Почати практикум

У чому підвох?

Чесний Win-Win формат

Я хочу на реальних прикладах показати, що штучний інтелект — це не загроза для тестувальника, а потужний буст, який змінює роботу QA Engineer прямо зараз.

Результати QA, які вже приручили нейромережі

«Раніше на написання чеклістів для нових фіч від продактів ішов майже весь день. За допомогою Claude за правильними промптами генерую базу за 15 хвилин, залишається тільки підправити деталі. Заощадила купу часу, зник страх білого аркуша».

МА
Марія А.
Manual QA, Фінтех проєкт

«Думав, ШІ — це просто іграшка. Але коли завантажив скриншот складного інтерфейсу і Claude видав мне 20 негативних тест-кейсів, про які я навіть не подумав, я змінив думку. На регрес тепер іде вдвічі менше часу».

ДК
Дмитро К.
Middle Manual QA

«Впровадив генерацію тестових даних через ШІ на проєкті. Команда в захваті. Більше жодних ручних складань JSON-файлів на 100 рядків. Чекаю на повноцінний курс, щоб підняти планку і нарешті перейти в автоматизацію».

ОВ
Олександр В.
QA Lead / Tech Coordinator
Практика на реальному проекті

Спробуй AI-підхід у тестуванні

Пройди коротке практичне заняття та навчися генерувати
глибокі чек-лісти за допомогою промптів без рутини.

Реєструйся