Кейсы

Генерируем тест-кейсы с n8n: как подружить Пачку, Яндекс Вики и ИИ

1 мин чтенияHabr AI
Обложка: Генерируем тест-кейсы с n8n: как подружить Пачку, Яндекс Вики и ИИ

Генерация тест-кейсов нейросетями — на удивление неочевидная задача. Уже давно было понятно, что нельзя просто закинуть юз-кейс в чат-бот без обвязки. Баги всегда прячутся в деталях, и чтобы их отловить, нужен контекст. А чтобы дать модели контекст, нужны интеграции. За последние годы возможности моделей по интеграции с повседневными инструментами выросли неимоверно. В этой статье я хочу разобраться, какие технические возможности даёт современная оснастка для нейросетей при генерации тест-кейсов — а в следующей попробую разобраться, чего она пока сделать не может и на какие подводные камни можно натолкнуться. Я буду работать с популярным инструментом n8n и соберу агента, который свяжет чат в Пачке, страницы с требованиями в Яндекс Вики и нейросеть, чтобы писать тест-кейсы.

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Эволюция API в эпоху AI: REST vs MCP на примере платёжного сервиса
КейсыHabr AI

Эволюция API в эпоху AI: REST vs MCP на примере платёжного сервиса

Привет, Хабр! Меня зовут Рома, я backend-разработчик в ЮMoney. Почти 10 лет наша команда занимается в том числе развитием публичного платежного API. Недавно мы запустили MCP-сервер (Model Context Protocol), который позволяет нейросетям (LLM) напрямую работать с платежами и счетами. В процессе разработки и отладки мы быстро поняли, что проектирование API для языковых моделей кардинально отличается от привычной REST-архитектуры. В этой статье я хочу поделиться полученным опытом и мыслями. Технических деталей создания MCP-сервера здесь не будет: их в интернете и так хватает. Статья будет интересна разработчикам и архитекторам, которые планируют создавать публичные или внутренние MCP-серверы.

1 мин чтения
Обложка: Qwen и локальные нейронки на Mac mini. Зачем и почему?
КейсыHabr AI

Qwen и локальные нейронки на Mac mini. Зачем и почему?

Мак мне принёс партнёр полгода назад, поделился, сказал, что сейчас такой использует под Claude. Я сначала не совсем понял, зачем именно Мак мне под Claude, когда есть какой-нибудь VPS, например. И начал его тестировать, зарегистрировал, причём специально сразу на заграничный европейский App Store. Он какое-то время просто стоял в офисе, пылился. Я как-то не находил ему применения. То мы поставили на него сервер для видеонаблюдения, то ещё что-то. Сколько он стоил? Что-то порядка 60 тысяч, мне кажется, на то время 60 или 70. В каком-то смысле он компании, но он никому не нужен, и я его присвоил.

1 мин чтения
Обложка: Как научить ИИ писать E2E-тесты для iOS и Android по стандартам проекта
КейсыHabr AI

Как научить ИИ писать E2E-тесты для iOS и Android по стандартам проекта

Привет, Хабр! Меня зовут Дима Борщевский, я QA Engineer в Авито Товары и работаю в IT около десяти лет. В последнее время я разбираюсь, какую часть подготовки мобильных E2E-тестов можно передать ИИ-агенту без снижения требований к качеству. Сгенерировать несколько строк на Kotlin или Swift несложно. Сложнее получить изменение, которое использует инфраструктуру конкретного проекта, подготавливает воспроизводимые данные, проверяет результат каждого действия, компилируется и запускается. Обычного запроса в духе «напиши E2E-тест оформления заказа» для этого недостаточно. В статье я разберу подход, оформленный как универсальный скилл для мобильных E2E-тестов. Он поддерживает Android и iOS, но не навязывает общий фреймворк: источником правил остаётся целевой репозиторий.

1 мин чтения