В статье расскажем о подходе QAOps: почему он особенно важен сейчас, с какими сложностями сталкиваются при его внедрении и какие приёмы реально помогают выпускать обновления быстрее и без потери качества, а также получать обратную связь и не допускать, чтобы ускорение разработки приводило к росту ошибок. Бонус: тест для оценки зрелости команды перед внедрением QAOps.
ИИ уже перестал быть экспериментом в разработке. Он пишет, рефакторит и дополняет код в большинстве современных команд, ускоряя выпуск новых функций. Но традиционные QA-процессы всё хуже справляются с кодом, созданным нейросетями, поэтому нужен новый подход. Об этом наш подробный лонгрид.
Нередко мы слышим от коллег вопросы о том, как искусственный интеллект влияет на тестирование ПО и какие новые подходы в тестировании появились для оптимизации расходов и ускорения процессов. В этой статье сосредоточимся на самых основных и эффективных практиках, а также разберём ключевые риски.
