Чему вы научитесь
- Разбираться в основах AI, ML, GenAI и LLM и понимать, чем они отличаются
- Выбирать AI-инструменты (чаты, генераторы, помощники для кода, агенты) под задачи
- Формулировать эффективные промпты с ролью, контекстом, форматом и ограничениями
- Анализировать требования с ИИ: находить противоречия, пропуски, генерировать критерии приёмки
- Генерировать чек-листы, тест-кейсы, тестовые данные и баг-репорты в разы быстрее
- Составлять API-запросы (cURL, Python) и SQL-скрипты для проверок, с учётом безопасности
- Создавать собственные навыки (SKILL.md) для автоматизации повторяющихся QA-задач
- Проектировать AI-агентов, использовать субагентов и подключать внешние инструменты через MCP
- Внедрять Spec-Driven Development (SDD) – фиксировать контракты, граничные случаи и критерии приёмки до написания кода
О курсе
Практический курс для QA и всех кто хочет разобраться в использовании ИИ в тестировании: от основ ML и LLM до управления AI-агентами и Spec-Driven Development. Научитесь писать эффективные промпты, skill, генерировать тест-кейсы, баг-репорты, API-запросы и SQL, анализировать логи и требования. Освоите создание SKILL.md, субагентов, подключение инструментов через MCP и внедрение SDD для контроля качества кода.
Для кого этот курс
- QA-инженеры и тестировщики, которые хотят внедрить ИИ в ежедневную работу
- Тест-лиды, стремящиеся оптимизировать процессы в команде
- Специалисты по качеству, уже знакомые с основами тестирования, но ещё не работавшие с LLM и AI-агентами
- Разработчики и аналитики, желающие понять, как ИИ помогает в тестировании
Начальные требования
-
Базовое понимание процесса тестирования ПО
-
Доступ в интернет для работы с онлайн-сервисами
-
Желание экспериментировать и критически оценивать результаты ИИ
-
Знание программирования не обязательно, но приветствуется (для модулей про агентов и SDD полезно)
Преподаватели курса
130
Как проходит обучение
-
5 модулей, разбитых на уроки с текстовыми материалами и практическими заданиями
-
Каждый урок содержит теорию, примеры промптов и упражнения для закрепления
-
В конце модулей – практические задания на создание SKILL.md, агентов и спецификаций
Что вы получите
- Готовые промпты для анализа требований, тест-кейсов, баг-репортов, API и SQL
- Шаблон SKILL.md для создания собственных навыков в тестировании
- Примеры подключения MCP-инструментов и организации субагентов
- Схему этапов Spec-Driven Development с пояснениями для QA
- Чек-лист ограничений и рисков при использовании ИИ в тестировании
- Пошаговые инструкции по внедрению SDD в ваш проект
Нагрузка
3–4 часа в неделю