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.
-
Разработка3 недели назад
Навигация на SwiftUI: чего не хватает и как исправить
-
Разработка4 недели назад
Вам следует использовать бета-версии AndroidX
-
Разработка4 недели назад
Визуальная отладка с помощью Swift Charts
-
Маркетинг и монетизация4 недели назад
Мобильная разработка за неделю #571: стабильные вопросы разработки

