Кейсы

CheckMateDB в РСХБ: как мы автоматизируем автотесты на Java (и почему это не заменяет автоматизаторов)

Обложка: CheckMateDB в РСХБ: как мы автоматизируем автотесты на Java (и почему это не заменяет автоматизаторов)

Меня зовут Герасимов Михаил, я главный инженер в Россельхозбанке (РСХБ), работаю в команде автоматизации тестирования. Наш основной фокус - регрессионные автотесты на Java. Эта публикация - первая в серии статей про CheckMateDB. Здесь мы сделаем быстрый, но технически предметный обзор продукта: что уже работает, какие задачи он закрывает и куда мы его развиваем. В следующих статьях разберем отдельные части подробнее: архитектуру модулей, ML-контур генерации кода, практику внедрения и метрики качества. Если коротко, то наша ежедневная реальность выглядит так: ручные тестировщики пишут сценарии в TestIT, а автоматизаторы превращают их в код. Звучит просто, но на масштабе регресса очень быстро проявляется bottleneck: между тест-кейсом и готовым автотестом лежит большой слой однотипной инженерной рутины.

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Внедряем ИИ. Между увольнением и ненавистью
КейсыHabr AI

Внедряем ИИ. Между увольнением и ненавистью

Внедренца ИИ ждёт молот руководства сверху и вилы сотрудников снизу. Почему инструкции и тулзы не работают, пока не продана сама идея перемен — и при чём тут конвейер зарабатывания денег?

Обложка: Внедрение IDM, дискуссия ИБ-Пророков и платформы кибербезопасности: что мы узнали на GISDAYS 2026
КейсыHabr AI

Внедрение IDM, дискуссия ИБ-Пророков и платформы кибербезопасности: что мы узнали на GISDAYS 2026

Продолжаем обзор GISDAYS. 2 октября состоялся третий, бизнес-день форума. В его фокусе были прикладные сценарии защиты бизнеса: от риск-менеджмента до реагирования на инциденты. Также участники обсудили поиск решений для защиты государства, бизнеса и критической инфраструктуры от уязвимостей, утечек данных, шифровальщиков и других угроз. В предыдущей части мы начали рассказывать вам, как проходил бизнес-день мероприятия, а сегодня завершим его обзор и представим другие не менее интересные выступления экспертов (любое из заинтересовавших вы можете просмотреть целиком).

КейсыHabr AI

Софта для рецептур масел не было никогда — своя нейросеть сократила разработку с полугода до месяца

Есть такая работа — несколько лет подряд считать рейтинги российских промышленных компаний по открытым данным. В последний год я всё чаще вижу один и тот же тип кейса: у компании уходит вендор, а готового продукта на замену просто нет. С рецептурами масел у «Газпром нефти» было именно так — покупать было вообще не у кого, потому что такого продукта никогда не существовало. Разбираюсь, как компания построила свою нейросеть «Алхимик» и что это меняет для остальной отрасли. Узнать рецепт