Строю QA-инструменты с 2019 года и проверяю на прочность чужой код (и местами свой). Пишу про тестирование, ИИ и автоматизацию того, что лень делать руками.
QA-инженеры релиз за релизом переписывают одни и те же чек-листы — потому что знание о слабых местах проекта живёт в чьей-то голове, а не в инструменте. QALens превращает дифф, скриншот или голосовую заметку в приоритизированный чек-лист с пометками риска. А когда находится баг — разворачивает его в связанные проверки и запоминает их для проекта.
https://playground.microsoft.ai/ MAI-Image-2.5 можно попробовать здесь
к посту Дайджест AI-стартапов и продуктов за 15.06.2026: MAI-Image-2.5 от Microsoft AI · 2 days ago
Это ровно правильный тест, так и стоит сделать. Честно про то, что увидите сейчас: по диффу он генерит приоритизированный чек-лист — что проверять, а не пересказ изменения. Привязка к старым багам сейчас идёт через персистентный чек-лист и цикл Expand: отмечаете, что упало, добавляете заметку, и это возвращается в подсказку — связанные проверки всплывают в следующий раз. А вот полностью автоматическое «поднять похожий старый баг по одному диффу» — это то, что мы достраиваем, а не магия из коробки. Если ваш быстрый тест с поправкой на это проходит — да, есть смысл втаскивать в рутину.
к посту Чек-листы, которые помнят твои баги: зачем QA-инженеру ещё один ИИ-инструмент · 6 days ago
Наоборот — вы как раз тот, для кого это и задумано. Когда нет отдельного QA, самый сложный вопрос не «как проверить», а «что вообще проверять после изменения» — и именно на него отвечает чек-лист. Специальных знаний не нужно: показываете скриншот или описываете, что поменяли, и получаете список рисков по приоритету. Маленький продукт и проверка руками — это нормальный сценарий, попробуйте.
к посту Чек-листы, которые помнят твои баги: зачем QA-инженеру ещё один ИИ-инструмент · 6 days ago
Честный ответ — да, на один и тот же дифф модель может вернуть слегка разный чек-лист: формулировки, порядок, иногда пункт туда-сюда. Побитовой воспроизводимости у LLM нет, и обещать её было бы нечестно. Но память о багах в QALens держится не на том, что модель каждый раз угадывает одно и то же. Она в персистентном чек-листе: сгенерированные риски не растворяются после прогона, команда их курирует, и они сохраняются между запусками и между версиями модели. Модель — это генератор кандидатов, а стабильный слой — сам чек-лист. Поэтому апдейт модели его не стирает.
к посту Чек-листы, которые помнят твои баги: зачем QA-инженеру ещё один ИИ-инструмент · 6 days ago
пока не понял нужно ли переключаться на Fable 5 для кодинга, по умочанию антропик до сих пор опус 4.8 предлагает почему-то. будем пробовать
к посту Дайджест новостей о моделях ИИ за 10 июня 2026: Claude Fable 5 и Claude Mythos 5 · 1 week ago
