- Иногородним
- Юрлицам
- FAQ
- Крайние новости в канале @cdfst
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.
QA-engineer, team-lead.
Beginner.
Много где обеспечивал качество — от финтеха до стартапа.
«Дополнительную информацию о нём мне могла бы сгенерировать нейросеть, но я ей не до конца доверяю».
