Консультация
Каталог курсов
Преподаватели
Журнал
Школа
Корпоративное обучение
TMS
Консультация
Преподаватели
Каталог
Журнал
Школа
Корпоративное обучение
TMS
TMS
Запишись на курс или получи консультацию
Отправляя заявку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и условиями обработки персональных данных
Или скидка
600 BYN
При покупке любого курса
курс по нейросетям за полцены
00:00:00:00
Our Website is Almost Ready
Launch a targeted campaign.
Scale your infrastructure with our simple service.
Days
Hours
Minutes
Seconds
Learn more
Вторая ступень
6 встреч · 18 часов
Claude Code
Онлайн, группа до 15
Формат
6 × 3 часа
Занятия
Есть азы вайбкодинга
Вход

За 6 встреч ты настроишь рабочее пространство, подключишь свои документы и сервисы, разделишь задачи между агентами и задашь расписание, по которому все это работает без тебя. А в конце проверишь, сможет ли другой человек воспользоваться твоим проектом без твоих объяснений.

Ты уже умеешь вайбкодить. Теперь соберем из твоего навыка систему

Открываешь новую сессию — и снова рассказываешь, что это за проект, где лежат файлы и по каким правилам работать.
Каждый раз объясняешь все заново
1
Откуда взялась цифра, правильно ли понят документ, не придумано ли чего — после каждого ответа идешь проверять глазами.
Все приходится перепроверять
2
Текст или данные готовы, но перенести их в таблицу, отправить письмо и поставить задачу — снова твоя работа.
Результат остается в чате
3
Разложить работу на части, раздать нескольким помощникам и собрать результат обратно — пока проще сделать самому, чем объяснить.
Большая задача упирается в один чат
4
Пока не открыл проект и не дал команду, ничего не происходит. И передать процесс другому человеку не выйдет: все объяснения остались у тебя в голове.
Без тебя ничего не запускается
5
Объяснить задачу словами и получить рабочий результат ты уже умеешь — неважно, пришел ты с нашего базового курса или дошел до этого сам. Для ежедневной работы этого мало: контекст приходится объяснять заново, результат перепроверять глазами, а запускать все по-прежнему руками. Этот курс как раз про то, что идет дальше.
Вроде работает. Но только в твоих руках
Знакомо?
Кажется, что стало быстрее
Ускорение видно в цифрах, а запустить может другой человек
Запускаешь процесс, когда вспомнишь
Повторяющееся запускается по расписанию
Всю задачу отдаешь одному агенту
Задача разложена: один делает, второй проверяет
Переносишь результат из чата руками
Готовый результат сам попадает в нужный сервис
Перепроверяешь результат вручную
Видно, на какие документы и источники опирается ответ
Каждую сессию начинаешь с объяснений
Правила и контекст проекта уже записаны
Сейчас
После курса
Что изменится в твоей работе за шесть встреч
Что изменится
Программа

6 встреч по 3 часа — 18 астрономических часов, 24 академических

Между встречами домашняя работа на два-три часа. Спускайся вниз — встречи разворачиваются по очереди.

Система умеетзнает проектзнает твои фактыпомнит клиентовделит работупросыпается самаотчитывается числами
1Рабочее
место
Встреча 1 · 3 часа

Настраиваем рабочее пространство

Сначала наводишь порядок в проекте: записываешь, где лежат материалы, по каким правилам работать и что агент может делать без тебя, а где должен остановиться и спросить. Туда же складываешь свои документы и заводишь журнал, куда проект будет писать, что и когда сделал. Затем открываешь новую сессию и проверяешь, придется ли объяснять все с начала — это и есть проверка, что правила записаны не для галочки. После этого собираешь первого субагента: отдельного помощника, которому отдаешь одну задачу целиком и очерчиваешь, что он может делать сам.

После встречи у тебя будет: структура проекта, файл правил, папка с материалами, журнал работы и первый субагент.

Файл правил слева — новая сессия справа. Объяснять заново не пришлось.

2Бот и
факты
Встреча 2 · 3 часа

Telegram-бот с подключенной нейронкой

Начинаешь с того, что задаешь своему боту пять вопросов, ответ на которые есть только в твоих документах, и смотришь, как он врет. Подключаешь базу знаний. Ставишь правило «не знаю» вместо догадки и ломаешь его нарочно. Разбираешься, где кончается папка с файлами и начинается векторная база.

После встречи у тебя будет: бот отвечает твоими документами со ссылкой на источник, и есть тест из десяти вопросов.

Слева — как бот отвечает сейчас. Справа — как после второй встречи.

3Твои
сервисы
Встреча 3 · 3 часа

Как запустить AI в твои сервисы и программы

Заводишь настоящую базу — получаешь готовую и меняешь поля под себя. Проверяешь: завел запись, перезагрузил, открыл с телефона, дал ссылку коллеге — на месте у всех. Заявка из бота падает в таблицу, встреча встает в календарь. Ставишь проверку на входе: телефоны, дубли, пустые поля.

После встречи у тебя будет: система помнит клиентов, сама пишет в твои сервисы и вечером говорит, какие заявки висят.

Один и тот же человек в трех форматах записи. Проверку делает код, а не нейронка.

4Связка
агентов
Встреча 4 · 3 часа

Что такое оркестратор и при чем тут субагенты

Разбираешься, как оркестратор раскладывает большую задачу на части, раздает их субагентам и собирает результаты обратно. Сначала определяешь, когда такая связка оправдана, а когда она только жжет лимит и усложняет то, что решалось одним запросом. Затем собираешь связку на своей задаче. Разберем на примере кофейни, которой нужны цены на зерно: первый агент обходит поставщиков и приносит три строки, второй идет по тем же страницам и помечает то, что подтвердить не удалось — а не подтверждается, как обычно, самое выгодное предложение. Запускается это одной командой, а не перепиской в трех окнах.

После встречи у тебя будет: связка из двух агентов под твою задачу и записанное правило, по которому ты решаешь, делить работу или отдать ее одному агенту.

Второй агент помечает то, чего не нашел на странице. Глазами смотришь только помеченное.

5Своя
ОС
Встреча 5 · 3 часа

Собираем свою персональную ОС

Все собранное получает общий вход. Один агент видит все твои проекты и не смешивает их. Ставишь расписание: утренняя сводка, вечерний разбор. Отдельно разбираем, что запускать раз в день, что раз в час, а что не запускать вообще, потому что дороже пользы.

После встречи у тебя будет: система с одним входом, которая просыпается сама и приносит результат до того, как ты о нем вспомнил.

Три запуска, которые ты ставишь один раз и больше не трогаешь.

6Отчет
системы
Встреча 6 · 3 часа

Система отчитывается за себя

Собираешь контур, который следит за процессами: что обещал и не сделал, что висит дольше срока, куда ушло время. Пишешь инструкцию для второго человека — точнее, ее пишет система, а ты правишь. На демо показываешь «было — стало» числами из журнала и разбираешь, что сломалось у соседа.

После встречи у тебя будет: контур процессов, посчитанный эффект в часах и кейс, который можно показать.

Журнал система ведет сама с первой встречи. На демо ты просто открываешь его.

Для кого этот курс?
  • Junior QA
    Используй AI для анализа требований, тест-кейсов, чек-листов, тестовых данных и баг-репортов.
  • Manual / AQA
    Автоматизируй рутинные задачи, работай с LLM, AI-ассистентами и тестовыми пайплайнами.
  • QA Lead / Analyst
    Внедряй AI в процессы команды, создавай QA-агентов, workflow и Eval-пайплайны.
  • AI QA Engineer
    Тестируй AI-системы и LLM: качество, безопасность, Prompt Injection, Guardrails и AI Evals.
Кем ты станешь
AI-тестировщик — это специалист, который превращает искусственный интеллект в рабочий инструмент QA. Ты не просто пользуешься готовыми сервисами: ты строишь собственных AI-ассистентов и агентов, автоматизируешь рутину в пайплайнах и умеешь тестировать сами AI-системы.
Полный курс проводит тебя через весь путь — от основ работы с LLM и промпт-инжиниринга до продвинутых агентных сред, N8N-автоматизации и тестирования LLM на безопасность. После него ты закрываешь задачи, которые раньше были доступны только senior-инженерам и SDET-ам.
Узнать больше
QA-инженер с AI-специализацией
AI становится частью ежедневной работы тестировщика: помогает анализировать требования, создавать тесты, работать с логами, находить ошибки и автоматизировать QA-процессы.
После курса ты сможешь сочетать классические навыки QA с LLM, AI-ассистентами и агентами и использовать их в реальных проектах.

Использовать AI в тестировании
Будешь создавать тест-кейсы, чек-листы, API- и UI-тесты, генерировать тестовые данные и анализировать логи с помощью ChatGPT, Claude, Gemini, GitHub Copilot, Codex и других AI-инструментов.

Создавать AI-ассистентов
Научишься строить многоэтапные AI-сценарии, которые анализируют требования, генерируют тесты, проверяют результаты и помогают оформлять дефекты. Поработаешь с Dify и API языковых моделей.

Проектировать AI-агентов для QA
Сможешь создавать специализированных агентов для разных этапов тестирования:
Requirement Agent — анализ требований;
Test Design Agent — создание тестов;
Automation Agent — генерация автотестов;
Review Agent — проверка тестов и кода.
Разберёшь Tool Calling, память агентов, планирование и Human-in-the-Loop.

Автоматизировать QA-процессы с N8N
Научишься создавать AI-workflow и связывать LLM с GitHub, Jira, Telegram, CI/CD и API — от анализа требований и генерации тестов до обработки логов и создания баг-репортов.

Работать с AI внутри проекта
Освоишь Gemini CLI, Codex и агентные среды для анализа кода и файлов проекта, создания тестовой документации, автотестов и ревью изменений.

Тестировать AI и LLM
Научишься проверять качество, стабильность и безопасность AI-приложений, находить галлюцинации и тестировать Prompt Injection, Jailbreak, Data Leakage и Guardrails.

Оценивать качество AI
Разберёшь Golden Dataset, Human Evaluation, LLM-as-a-Judge и основные AI-метрики. Сможешь строить Eval-пайплайны для регулярной проверки моделей и промптов.
Создавать продвинутые промпт-системы
Освоишь Prompt и Context Engineering, Prompt Chaining, Structured Output, Tree of Thoughts, ReAct и Reflexion. Научишься управлять контекстом и создавать Prompt Library.

Кем можно работать?

  • Manual QA Engineer с AI-навыками
  • Automation QA Engineer / AQA
  • SDET
  • QA Lead / Test Analyst
  • AI QA Engineer / AI Tester

Курс расширяет классические навыки тестировщика и учит системно применять AI — от ежедневных QA-задач до автоматизации и тестирования AI-продуктов.
Ключевые навыки
по окончанию курса
ChatGPT
Claude
Gemini
Локальные LLM
GitHub Copilot
Cursor
Codex
Continue
Ollama
Dify
N8N
TestRigor
Katalon Studio
Testim
Postman AI
Applitools Visual AI
Codex
Antigravity 2.0
Jira
GitHub
CI/CD
Что я смогу делать
после курса?
  • Использовать AI в тестировании
    Анализировать требования, создавать тест-кейсы, чек-листы, тестовые данные и автотесты с помощью AI.
  • Управлять промптами
    Применять Prompt Chaining, Structured Output, ReAct, Reflexion и другие техники в реальных QA-задачах.
  • Создавать AI-ассистентов и агентов
    Собирать Requirement, Test Design, Automation и Review Agents под разные этапы тестирования.
  • Автоматизировать QA-процессы
    Строить workflow в N8N и Dify, связывать AI с Jira, GitHub, API, Telegram и CI/CD.
  • Тестировать AI и LLM
    Проверять качество и устойчивость AI-систем, находить Prompt Injection, Jailbreak и другие уязвимости.
  • Оценивать качество AI
    Создавать Golden Dataset и Eval-пайплайны, использовать LLM-as-a-Judge, Human Evaluation и AI-метрики.
Преподаватели курса
  • Тимофей
    Lead Automation QA в Performance Lab
    4+ года опыта коммерческой разработки
Программа курса по
тестированию с AI
56 академических часов

Составлена практикующими IT-специалистами.
Оставить заявку
  • 93%
    Трудоустроенных выпускников после консультации в карьерном центре.
  • 170+
    Компаний партнеров
  • 14000+
    Компаний ищут специалистов в ИТ сфере на рынке СНГ
Стоимость обучения Тестированию с AI
Стоимость в месяц указана при рассрочке на 12 месяцев. Подробную информацию по скидкам, программам рассрочки и кредитования можно узнать у менеджеров.
Или сразу, но дешевле - 1620 BYN за курс
от
150
BYN/мес.
👉 Приведи друга – учитесь со скидкой 100 BYN каждый.
👨🏻‍🎓 Для выпускников TeachMeSkills - cкидка 10%
Ответы на важные вопросы
Тестирование с AI — это применение искусственного интеллекта и языковых моделей в задачах QA: анализе требований, создании тест-кейсов и тестовых данных, генерации автотестов, анализе логов, подготовке баг-репортов и автоматизации процессов тестирования.

На курсе также рассматривается обратное направление — тестирование AI-приложений и LLM.
Что наши выпускники говорят о нас?
Отзывы выпускников
Выйди на уровень AI QA Engineer
Оставь заявку в форме ниже и мы проконсультируем тебя в ближайшее время.