QA / AI-подход
AI ускоряет анализ, подготовку решений и тестов, но не отменяет инженерную ответственность. Я использую LLM и RAG как инструменты для более быстрого и прозрачного QA-цикла: от рисков и критериев приёмки до проверки релиза.
Генеративные инструменты быстро создают варианты кода, тест-кейсов, документации и гипотез для отладки. Задача QA/AI-инженера — выбрать релевантный вариант, проверить его на реальном продукте и не пропустить риск за красивым ответом модели.
Мой фокус — соединять frontend, backend и quality engineering: формулировать критерии приёмки, проверять API-контракты, автоматизировать повторяемые проверки, анализировать логи и подтверждать результат в пользовательских сценариях. AI помогает быстрее проходить этот цикл, но решение о готовности остаётся за человеком.
Работа начинается не с генерации кода, а с контекста: цели, ограничений, рисков, граничных случаев и Definition of Done. Затем Codex, Claude Code и Gemini помогают декомпозировать задачу, изучить кодовую базу, подготовить альтернативы и сценарии тестирования.
После реализации я читаю изменения, проверяю интеграции и обработку ошибок, запускаю type-check, build и автотесты. Перед релизом сверяю поведение в интерфейсе, ответы API, логи и критичные пользовательские пути. Обратная связь после релиза превращается в новые проверки и улучшения процесса.
AI не гарантирует корректность ответа и не заменяет знания продукта, тестовую стратегию или ответственность за релиз. Сгенерированный код и выводы модели считаю гипотезами, пока они не подтверждены тестами, наблюдаемыми данными и понятной логикой работы системы.
Посмотрите, как этот подход реализован в проекте Ask Romeo, изучите FAQ о работе с AI или задайте вопрос в чате.
Нет. AI ускоряет подготовку гипотез, кода и тестов, но не понимает продуктовый контекст и не несёт ответственности за качество релиза. QA-инженер определяет риски, проверяет результат и принимает решение на основе доказательств.
Через review изменений, API-контракты, type-check, build, автотесты, логи и ручные пользовательские сценарии. Если ответ модели нельзя объяснить и повторно проверить, он не считается готовым решением.
В Ask Romeo RAG помогает связывать ответы с поддерживаемой базой знаний и источниками. Это снижает вероятность произвольных ответов и позволяет показать, на каких данных основан вывод.