Запишись на курс или получи консультацию
Отправляя заявку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и условиями обработки персональных данных
Для кого этот курс?
-
Начинающий тестировщикОсвоишь AI для генерации тестов, баг-репортов и отчётов. Быстро адаптируешься в команде и начнёшь приносить пользу с первых недель. -
Выпускник курсовЗакрепишь базу и добавишь практические AI-инструменты, которые ускорят рост и помогут чувствовать себя увереннее на реальных проектах. -
Опытный QA / SDETСократишь рутину: быстрее писать тесты, разбирать логи и подключать проверки в CI/CD. Станешь более ценным экспертом для команды. -
QA-лид / аналитикНаучишься внедрять AI для отчетности, анализа данных и генерации сценариев. Сможешь оптимизировать процессы и снизить нагрузку на команду.
- Начинающий тестировщикОсвоишь AI для генерации тестов, баг-репортов и отчётов. Быстро адаптируешься в команде и начнёшь приносить пользу с первых недель.
- Выпускник курсовЗакрепишь базу и добавишь практические AI-инструменты, которые ускорят рост и помогут чувствовать себя увереннее на реальных проектах.
- Опытный QA / SDETСократишь рутину: быстрее писать тесты, разбирать логи и подключать проверки в CI/CD. Станешь более ценным экспертом для команды.
- QA-лид / аналитикНаучишься внедрять AI для отчетности, анализа данных и генерации сценариев. Сможешь оптимизировать процессы и снизить нагрузку на команду.
Кем ты станешь
AI в тестировании — это не модный тренд, а инструмент, который реально снимает рутину и ускоряет работу. Одно дело вручную писать тест-кейсы, собирать баг-репорты и копаться в логах, и совсем другое уметь подключить AI, чтобы он генерировал тесты, анализировал пайплайны и помогал документировать результаты.
Современному тестировщику недостаточно просто знать инструменты автоматизации или «щелкать» тест-кейсы вручную. От него ждут скорости, гибкости и умения работать с большим объемом данных.
Современному тестировщику недостаточно просто знать инструменты автоматизации или «щелкать» тест-кейсы вручную. От него ждут скорости, гибкости и умения работать с большим объемом данных.
AI в тестировании — это не модная «фишка», а реальный инструмент, который помогает тестировщику быть быстрее, гибче и ценнее для команды. После курса ты не просто узнаешь, какие бывают AI-сервисы, а научишься применять их в ежедневной работе, чтобы экономить время и сосредоточиться на поиске действительно критичных багов.
Ты сможешь:
Кем ты станешь на практике:
Итог
После курса ты — QA-инженер нового поколения, который умеет не просто «кликать тесты» или писать их вручную, а управлять AI-ассистентом. Это делает тебя быстрее, эффективнее и конкурентнее на рынке.
Ты сможешь:
- Генерировать тесты и данные с помощью AI
- Быстро разбираться в логах и CI/CD пайплайнах
- Создавать баг-репорты и отчёты нового уровня
- Проверять интерфейсы через Visual AI
- Интегрировать AI в рабочие инструменты QA
- Работать с BDD и сценариями безопасности
Кем ты станешь на практике:
- Для начинающего тестировщика — ты быстрее адаптируешься в команде, избежишь рутины, станешь уверенно приносить ценность уже с первых месяцев работы.
- Для практикующего QA или SDET — получишь инструменты, которые ускоряют рутину и расширяют влияние на проект: от CI/CD и логов до smart-репортов и автогенерации тестов.
- Для QA-лида или аналитика — сможешь внедрять AI-подходы, экономить ресурсы команды, улучшать предсказуемость качества и повышать стратегическую ценность QA-процессов.
Итог
После курса ты — QA-инженер нового поколения, который умеет не просто «кликать тесты» или писать их вручную, а управлять AI-ассистентом. Это делает тебя быстрее, эффективнее и конкурентнее на рынке.
Ключевые навыки
по окончанию курса
по окончанию курса
Что я смогу делать
после курса?
после курса?
-
Генерировать тесты
с AIБудешь быстро получать unit, API и UI-тесты из требований или спецификаций, включая параметры, ассерты и моки. -
Оформлять баг-репорты и отчетыСможешь за короткое время собирать структурированные баг-репорты, тест-планы и AI-анализ результатов в стиле Allure. -
Анализировать логи и пайплайныНаучишься разбирать логи Jenkins, Allure и CI/CD с помощью AI и находить причины фейлов без долгих ручных поисков. -
Ускорять ручное тестированиеБудешь использовать AI для генерации тест-кейсов, чек-листов и BDD-сценариев прямо из описания требований. -
Проверять интерфейсы с AIСможешь сравнивать скриншоты, находить отличия в верстке и использовать Visual AI для визуального тестирования. -
Генерировать тесты и сценарии безопасностиНаучишься создавать разнообразные тестовые данные, находить edge-cases и моделировать security/performance сценарии.
Преподаватели курса
- ТимофейLead Automation QA в Performance Lab
4+ года опыта коммерческой разработки
Программа курса по
тестированию с AI
тестированию с AI
32 академических часа
Составлена практикующими IT-специалистами.
Составлена практикующими IT-специалистами.
- Как работает LLM: базовые принципы (обучение, токены, контекст, ограничения).
- Отличие LLM от классических инструментов автоматизации тестирования.
- Обзор экосистемы AI-инструментов для QA.
- LLM как часть SDLC
- Подходы к использованию AI в ежедневной работе тестировщика.
- Сравнение ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, локальные модели
- Шаблоны: роль-контекст-задача-формат-ограничения.
- Few-shot, self-consistency, критик-рефлексия.
- Chain-of-Thought
- Плейбук промтов для: API-тестов, UI-диффов, баг-репортов.
- Практика: A/B-сравнение промтов + мини-eval (табличка метрик).
- Плохие примеры промтов
- Генерация @Before/@After, параметризованные тесты, моки, ассёрты.
- Guardrails: статика, линтеры, property-based tests от LLM.
- Альтернативы (Codeium/OSS) для вендор-нейтральности.
- Практика: PR с сгенерированными тестами + чек-лист качества.
- LLM code review
- Gemini plugin/модели: сценарии использования, лимиты.
- CLI/скрипты: curl + API, Python/Node клиенты, jq пайплайны.
- Инструменты: ollama (локальные), aider, llm (CLI), litellm (роутер).
- Безопасность: хранение ключей, PII-редакция, токен-бюджеты.
- Практика: джоб в CI “разобрать логи и сгенерировать отчёт”, redaction middleware.
- MLOps глазами QA
- testRigor, Katalon AI Recorder: сильные/слабые стороны.
- Postman AI: генерация коллекций, тестов, примеров.
- Оркестрация: как соединить это с git/CI.
- Практика: из Swagger → набор API-тестов + smoke в CI.
- AI для баг-репортов и тест-планов (структура, ссылки, артефакты).
- Allure vs “AI-репорт”: когда и зачем.
- Разбор логов CI (Jenkins/Allure) через LLM; источники правды.
- Визуальные проверки: Applitools/аналог, пороги, борьба с флаки.
- Практика: пайплайн “тесты → Allure → AI summary → action items”.
- AI для root cause analysis
- Генерация тест-данных с ограничениями (PII, GDPR).
- Security: промт-инжекшены, тесты авторизации, fuzz-кейсы от LLM.
- Performance: шаблоны генерации сценариев (k6/JMeter/Locust).
- BDD: из требований → Gherkin → автосценарии.
- Практика: фича-файл + автогенерация step-defs + smoke.
- Политики: приватность, лицензии, retention, аудит.
- Prompt-regression: версионность промтов/моделей, offline eval.
- План внедрения в команде QA (пилот → масштабирование).
- Capstone: мини-проект из 3–4 артефактов
- AI fatigue
- Границы доверия
- 93%Трудоустроенных выпускников после консультации в карьерном центре.
- 170+Компаний партнеров
- 14000+Компаний ищут специалистов в ИТ сфере на рынке СНГ
от 75 BYN в месяц
Стоимость курса
Или сразу, но дешевле - 810 BYN / 290$ за весь курс.
Приведи друга – учитесь со скидкой 100 BYN каждый.
Для выпускников TeachMeSkills - 700 BYN за весь курс.
Стоимость в месяц указана при рассрочке на 12 месяцев. Подробную информацию по программам рассрочки и кредитования можно узнать у менеджеров.
Приведи друга – учитесь со скидкой 100 BYN каждый.
Для выпускников TeachMeSkills - 700 BYN за весь курс.
Стоимость в месяц указана при рассрочке на 12 месяцев. Подробную информацию по программам рассрочки и кредитования можно узнать у менеджеров.
Ответы на важные вопросы
Курс рассчитан на начинающих и практикующих тестировщиков (manual и automation), а также на QA-лидов, SDET и специалистов смежных ролей (DevOps, Security, UX/UI), которые хотят использовать AI в работе.
Нет. Мы показываем примеры как для ручных тестировщиков (no-code/low-code инструменты), так и для автоматизаторов. Если умеете читать тесты на любом языке — этого достаточно.
Курс не привязан к конкретному языку программирования. Мы рассматриваем инструменты (Copilot, Postman AI, TestRigor, Gemini plugin и др.), которые работают универсально.
Здесь упор не на классические подходы, а на то, как использовать AI, чтобы ускорять рутину, автоматизировать отчёты, разбирать логи и генерировать тесты. Это дополнение к вашим базовым навыкам QA.
Copilot, Cursor IDE, Gemini plugin, Postman AI, TestRigor, Katalon, Applitools Visual AI, Allure, Jenkins + CI/CD пайплайны.
Мы разбираем приемы проверки качества ответа, объясняем, как выявлять ошибки, и даём практику, чтобы отличать реальные баги от выдумок AI.
Нет. AI — это ассистент, который снимает рутину и ускоряет процессы. Решения о качестве продукта, выборе сценариев и критичности багов остаются за человеком.
Генерировать тесты, баг-репорты и отчеты, анализировать логи, использовать AI для тестовых данных, BDD-сценариев, визуального и security/performance тестирования.
7–8 занятий по 2–3 часа. То есть всего за 1 месяц вы освоите AI в тестировании на практических примерах.
Вы сможете быстрее приносить ценность: ускорять создание тестов, сокращать время на поиск багов, оформлять документацию, упрощать анализ логов и интегрировать AI в CI/CD пайплайны.
Что наши выпускники говорят о нас?
Отзывы выпускников
Стань востребованным
Тестировщиком с AI
Тестировщиком с AI
Оставь заявку в форме ниже и мы проконсультируем тебя в ближайшее время.
🎓 Получите консультацию и спецусловия на курс
Оставьте номер телефона — наш менеджер свяжется с вами, расскажет о программе, поможет выбрать подходящий курс и зафиксирует текущую скидку и специальные условия обучения.
📞 Быстро, бесплатно и без обязательств.