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.
-
Аналитика магазинов4 недели назад
Мобильный рынок Ближнего Востока: исследование Bidease и Sensor Tower выявляет драйверы роста
-
Видео и подкасты для разработчиков4 недели назад
Разбор кода: iOS-приложение для управления личными финансами на Swift. Часть 1
-
Новости4 недели назад
Видео и подкасты о мобильной разработке 2025.47
-
Разработка4 недели назад
Чему я научился, создавая My Veggie Garden

