Перенос тест-кейсов из Яндекс Трекера в Allure TestOps одной командой с Cursor + MCP

Всем привет! Я один из лидеров стека тестирования в компании ТехВилл. Продолжаем разговор про то, как применять AI в работе так, чтобы он реально экономил время. В прошлой статье я рассказывал, как мы внедряем AI-ревью ручных тест-кейсов. А сегодня --ещё один не самый типичный кейс для Cursor: перенос тест-кейсов из Яндекс Трекера в Allure TestOps буквально одной командой. (Ну и не могу не поделиться ссылочкой на свой уютный телеграм канальчик , который из QA,QA Auto канала постепенно превращается в канал про AI и Вайбкодинг).

https://habr.com/ru/companies/vkusvill/articles/1005936/

#вкусвилл #qa #qa_testing #qa_engineer #promt #ai #cursor #cursor_ai #яндекс_трекер #искусственный_интеллект

Cursor AI для ревью ручных тест-кейсов в TestOps

Всем привет! Я один из лидеров стека тестирования в компании «ТехВилл» (в простонародье — Head QA). Моя цель простая: снимать рутину с QA-инженеров с помощью AI-инструментов. В идеальном мире мы «скармливаем» модели, требования, ссылки на Figma, ветки в Git и прочие артефакты через MCP, а она помогает: 1) писать тест-кейсы по контексту, 2) а затем — генерировать автотесты на базе этих кейсов. Про генерацию тест-кейсов из Swagger и автотестов на API по тест-кейсам через Cursor (на реальном проекте) я уже записывал большой гайд про «вайбкодинг/вайбтестинг» . В этом гайде я в том числе показал свой подход вайбкодинга через вспомогательные файлы типа roadmap.md , progress.md , refactor.md , context.md и т. д. В таком подходе мне удалось завайбкодить два своих микропродукта на JS, у одного из которых более 60 000 weekly users (при том, что я ни разу не программист и JS «не знаю совсем»). Реклама моего уютного телеграм-канальчика , на который обязательно стоит подписаться, закончилась — возвращаемся к статье. 🙂

https://habr.com/ru/companies/vkusvill/articles/993090/

#вкусвилл #qa #qa_testing #искусственный_интеллект #тестирование #cursor_ai #allure_testops #qa_automation #promt #llm

Prompt Caching в Claude: Как мы снизили затраты на AI в 2 раза

Кейс по оптимизации затрат на Claude API в проекте по автоматизации поиска работы. AI анализировал вакансии и генерировал сопроводительные письма. При 100 пользователях затраты достигали $180/месяц. Решение: Prompt Caching от Anthropic. Экономия 52% ($0.51 → $0.245 за batch из 50 вакансий). Теперь можно делать в 2 раза больше AI-вызовов с тем же бюджетом. Кому полезно: всем, кто работает с LLM API и хочет оптимизировать затраты.

https://habr.com/ru/articles/965098/

#ai #claude #anthropic #promt #llm #fastapi #машинное+обучение #токены

Another update from #promt #injection field:
https://brave.com/blog/unseeable-prompt-injections/

"But until we have categorical safety improvements (i.e., across the
browser landscape), #agentic browsing will be inherently dangerous and
should be treated as such."

#genai #browsers

GPT ломает приватность: что должен знать разработчик

За последний год AI встраивается буквально во всё. Ещё недавно его приходилось отдельно запускать. Теперь он встроен везде. Даже те, кто не ставил себе отдельные плагины, уже взаимодействуют с AI каждый день. Он вшит в SaaS-продукты и работает в фоне. Иногда так, что пользователь об этом вообще не знает. Вот здесь и появляется первый важный вопрос: Что происходит с твоими данными?

https://habr.com/ru/articles/918396/

#gpt #ai #llm #безопасность #утечка_данных #утечки_информации #promt #promt_injection #security #security_api

Что можно делать в Google AI Studio для начинающих, краткий обзор

Краткий обзор на последние обновления Google ai studio. Google AI Studio - это не просто песочница для ИИ, а полноценная среда для разработки прототипов, интеграции генеративного ИИ в бизнес-процессы, учебных целей и исследований. С учетом растущей популярности моделей Gemini и глубокой интеграции с Google Cloud, AI Studio становится ключевым инструментом для всех.

https://habr.com/ru/articles/912230/

#gemini #gemini_25_pro #google #ai_studio #gtp #audio_generation #podcast #texttospeech #promt