Автоматическое тестирование приложений
Как нейросети обещали ускорить тестирование, а сделали только хуже
В конце доклада вы получите практический чек-лист для составления эффективных промптов, который уже сегодня поможет получать более предсказуемый результат.
В погоне за скоростью тестирования многие специалисты обращаются к AI-ассистентам, но сталкиваются с неожиданными проблемами. По моим наблюдениям, при использовании LLM для задач написания автотестов команды допускают ошибки, которые приводят к потере времени и некачественному результату.
В докладе на реальных примерах я разберу типичные ошибки при работе с LLM. Покажу, где нейросети действительно помогают в автоматизации, а где могут навредить. В конце доклада вы получите практический чек-лист для составления эффективных промптов, который уже сегодня поможет получать более предсказуемый результат.
-
Новости4 недели назадВидео и подкасты о мобильной разработке 2026.31
-
Разработка4 недели назадКак стать 10x-разработчиком с помощью проговаривания мыслей
-
Аналитика промо-кампаний4 недели назадКак проверить, упоминают ли нейросети ваш бренд: обзор пяти сервисов
-
Разработка4 недели назад50 вопросов о System Design, ответы на которые должен знать каждый Senior iOS-разработчик: часть 4
