Кейсы

Рутину — в скилл, ошибку — в правило. Как я сделал QA-конвейер из скиллов

Обложка: Рутину — в скилл, ошибку — в правило. Как я сделал QA-конвейер из скиллов

Всем привет! Меня зовут Костя, я QA-инженер в Банки.ру. Общение с агентом у меня давно стало обыденным делом. И в какой-то момент я заметил, что работа тестировщика превратилась в ежедневное объяснение ему одного и того же: «прочти задачу», «составь критерии приёмки», «сделай баг-репорт», «сделай отчёт за сегодня». Готовых QA-скиллов под мой стек на find-skills не нашлось, поэтому я собрал свои: 10 скиллов для Claude Code — от критериев приёмки и деплоя до логов, баг-репортов, тест-кейсов в Allure и отчёта. Каждую ошибку агента я превращаю в правило внутри скилла. В статье рассказал, как устроен этот QA-конвейер, где агенту нужны мои апрувы, и опубликовал скиллы в открытый репозиторий.

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