Детерминированный контроль качества в эпоху AI-first разработки. Перестаньте ревьюить нейрослоп — стройте Quality Gates. Для кого этот курс: Middle+ и Senior разработчики (от 6 месяцев коммерческого опыта). Вы уже активно используете ИИ-ассистентов в работе и уперлись в потолок качества. Устали тратить часы на ревью сгенерированного кода и починку багов, которые ИИ незаметно оставил в других частях приложения. Хотите научиться управлять агентами через инженерные контракты, а не через текстовые уговоры. Ловушка 3-го уровня: Индустрия требует от нас ускорения в 10 раз. Вы начинаете активно использовать AI-агентов, и поначалу кажется, что вы взломали систему. Задачи закрываются быстрее, объем выдаваемого кода растет экспоненциально. Но очень скоро наступает суровая реальность. Вместе со скоростью генерации растет и технический долг. Бизнес-логика усложняется, AI начинает говорить что задача сделана, хотя на самом деле нет и бесконечно чинит одно, ломая другое. В итоге вместо проектирования архитектуры вы превращаетесь в редактора: сидите и вручную вычитываете сотни строк чужеродного кода. Чем больше кода пишет нейросеть, тем больше времени вы тратите на ревью и отлов багов в продакшене. Доверие падает и к вам, и к вашему агенту. Эволюция боли, или 5 уровней AI-разработки: По классификации Дэна Шапиро (от Spicy Autocomplete до Dark Factory) [Basic] Level 1: Coding Intern Вы делегируете ИИ мелкую рутину — написать бойлерплейт, добавить JSDoc или базовый юнит-тест. По сути, это просто умный автокомплит. Ваша работа фундаментально не изменилась, вы всё ещё ограничены скоростью собственной печати. [Где большинство сейчас] Level 2: Junior Developer Вы в состоянии потока. ИИ — ваш интерактивный джуниор-напарник. Вы отдаете ему целые куски логики, пишете код в паре. Вы продуктивны как никогда. Кажется, что это и есть будущее. Но это только начало. [Ловушка] Level 3: Developer Trap ИИ генерирует значительную часть кодовой базы, а вы — ревьювер нейрослопа. 8 часов сплошного код-ревью, легендарное LGTM и вопрос «когда прод упадет опять?». Здесь выгорают команды. [Куда мы идем] Level 4: Engineering Team AI работает автономно часами. Вы не проверяете каждый написанный им символ. Вы ставите задачу, планируете архитектуру и уходите. Вы доверяете не агенту, а внедренным вами инструментам контроля результатов его работы. [Финальная цель] Level 5: Software Factory Вы не смотрите код вообще. Вы управляете только целями и бизнес-логикой. Система сама определяет реализацию, пишет код, покрывает его тестами, фиксит баги и катит в продакшен. Промпт-инжиниринг — это тупик: Иллюзия контроля. Почему промпт-инжиниринг — это тупик. Ключом к росту является осознание и принятие того факта, что LLM — это слот-машина. Не существует фразы, которая заставит ее гарантированно давать вам выигрыш. Вы пытаетесь контролировать недетерминированную систему (которой является любая LLM) такими же недетерминированными методами — текстом на естественном языке. Вам нужно прекратить писать промпты. Вместо этого сделайте так, чтобы машина сама дергала ручку рандома, пока не выпадут заветные три вишенки. А для этого и вы, и агент должны одинаково понимать, что является «победой» в вашей задаче. Робот проверяет робота. Вы занимаетесь архитектурой: Вы пишете тест – это техническое задание. Агент пишет реализацию. Инфраструктура сама бьет его по рукам, если он ошибся. Что внутри курса: Программа спроектирована так, чтобы провести вас от базового понимания стратегии — когда, какие и сколько тестов писать — до внедрения механизмов контроля за самими тестами. Вы перейдете от “веры в кодовую базу” к системе четких метрик, определяющих надежность вашего проекта. Спойлер: Программа Программа: Блок 01. Принципы тестирования Разбираем базу: контракты, инварианты и метрики покрытия. Главный фокус — почему нужно тестировать поведение, а не реализацию. Если ваши тесты привязаны к деталям реализации, они станут мертвым грузом, когда ИИ-агент начнет переписывать код. Блок 02. Инфраструктура и мутационное тестирование Разбираем тестовый стек (Vitest), фикстуры, параллелизацию и изоляцию тестов. Отдельное внимание — мутационному тестированию (Stryker). Агент легко генерирует тесты, которые «зеленые», но ничего не проверяют. Stryker намеренно вносит ошибки (мутации) в ваш код. Если тесты при этом не падают — значит, они мусор. Мы учимся ловить агента на халтуре. Блок 03. Unit-тестирование как техническое задание Учимся писать тесты так, чтобы агент понимал их однозначно. Разбираем структуру Arrange-Act-Assert, работу с зависимостями (DI) и test doubles (моки, стабы, шпионы). Вы увидите, как выглядит код, который принципиально невозможно протестировать, и почему агент генерирует именно его. Блок 04. Интеграционные и E2E-тесты Выходим на уровень всего приложения. E2E (Playwright), управление состоянием, изоляция баз данных. Разбираем главную боль E2E — flaky-тесты (мигающие тесты) и паттерны их стабилизации. Учимся рефакторить сгенерированный ИИ код под тестируемость. Блок 05. Внедрение в реальный (legacy) проект Пошаговое руководство. Как писать характеризующие тесты для незнакомого кода. Как сажать нестабильные тесты в «карантин». Полный AI-workflow: пишем тест руками → агент реализует → Stryker проверяет → уточняем тест. Практические сессии (Zoom, 4 встречи) На живых сессиях (каждая по 2–3 часа) мы пишем код руками. От настройки Vitest и тестирования API-сервера до E2E в Playwright и внедрения тестов в legacy-проект с помощью Claude Code. Встраивается в график работающего инженера: Курс «Тестирование в эпоху агентов» — это практический фундамент для перехода на этот уровень. Мы по шагам разбираем, как выстроить инфраструктуру детерминированного контроля, чтобы сгенерированный код можно было безопасно пускать в продакшен. Мы строим Quality Gates. 5 блоков теории ~25 видеолекций по 15 минут. Чистая выжимка подходов, паттернов и работы с инфраструктурой. 4 Zoom QA-сессии Встречаемся в Zoom и кодим в реальном времени. Без таймингов: сессии длятся по 2–3 часа, я сижу до последнего вопроса и разбираю ваши реальные рабочие кейсы. Вы берете подходы из лекций и сразу применяете их на своих рабочих проектах. 100% практический разбор Вы берете методики детерминированного контроля качества, предложенные Ильей, и сразу внедряете их на реальных рабочих legacy-проектах во время разборов. Тариф Основной Теория: 5 блоков, ~25 видео по 15 минут 4 живые сессии в Zoom (по 2–3 часа): пишем код, разбираем ваши рабочие кейсы Записи всех живых сессий — доступ не сгорает Видеоразборы самых сложных заданий
