Команда “Андагар” внедрила ИИ-агента для QA-тестирования

Команда компании “Андагар”, специализирующаяся на разработке ПО, создала  и внедрила в собственные проекты  ИИ-агента, который анализирует внесенные изменения в код и автоматически формирует QA-сводку. Новый ИИ-агент качественно анализирует изменения, указывает на возможные риски, рекомендует проверки и делает QA-экспертизу в несколько раз быстрее.


Бот за минуту исследует код и коммиты, погружается в контекст и с помощью искусственного интеллекта анализирует изменения, которые внес разработчик.  ИИ-агент выделяет затронутые бизнес сценарии и связанный функционал, а затем отправляет структурированный и понятный отчет в мессенджер.


В отчете от агента команда получает заключение по возможным рискам, где, почему и в каком объеме требуется регресс, а также список затронутых модулей и готовый чек-лист для проверки как измененного функционала, так и смежного.


При этом после правки ошибки теперь не требуется полный ретест всей задачи: агент показывает степень влияния и конкретные зоны проверки.


Как правило тестировщики не изучают исходный код (метод “черного ящика”) и принимают решения об объеме проверок исходя из своего опыта и знания системы. При этом проверки зачастую избыточны, и тестировщики перестраховываются: затрагиваются те области бизнес-логики, на которые не повлиял функционал, либо количество комбинаций входных параметров проверки измененного функционала чрезмерен.


Например: изменения затронули одну из 5 ролей пользователей для доступа к истории платежей. Не зная, какие конкретно произошли изменения в коде, тестировщик обычно проверяет все роли с применением техник тест-дизайна.


Бот же покажет, что изменение повлияло только на одну роль пользователя, а значит нет смысла тестировать остальные роли и комбинации параметров в них.

Таким образом вместо проверки порядка 30 сценариев, останется проверить только 3.


К тому же ИИ-агент формулирует свои рекомендации в понятных терминах: «платежный модуль», «карточка товара», «корзина» или «личный кабинет». Это позволяет тестировщику оперативно сориентироваться, выбрать и применить необходимый набор тестовых сценариев, а не разбираться в названиях переменных и методов.


–  Мы не тратим время на ненужные проверки. Новички получают ясные ориентиры, а опытные QA-инженеры экономят дорогостоящее время, - прокомментировали в команде качества.

В команде также отмечают, что внедренный ИИ-агент уже показывает заметную экономию в бюджетах проектов:

– Расходы тестировщиков на ретест сократились в 3 раза. Как на перепроверку и исправление бага, так и на тестирование связанного функционала.
Сейчас эксперты “Андагара” успешно использует ИИ-агента в продуктах собственной разработки: bill4you.ru  и go2den.com.

_____________________

"Андагар" - российская IT-компания, специализирующаяся на разработке цифровых решений, автоматизации процессов и создании высоконагруженных платформ. Компания создает продукты, которые помогают бизнесу расти, оптимизировать операции и повышать эффективность.  Отраслевая экспертиза: ТЭК и энергетика, финансы и банки, ритейл, фармацевтика, логистика. За плечами команды более 1 000 проектов различной сложности - от стартапов до enterprise-решений для крупнейших корпораций России.