Спонтанный урок: LLM + Prompt Engineering + AI в тестировании (Python / QA Automation)
Мой Telegram канал для AQA: https://t.me/qa_proka4
Мои курсы на собственной AI-платформе у которой нет аналогов: Первый шаг в автоматизацию (Python & Selenium): https://app.lava.top/products/875eb81...
Курс по паттернам веб-автоматизации: https://app.lava.top/products/574a13f...
Pytest: Глубокое погружение: https://app.lava.top/products/c76f8d8...
Курс по ручному тестированию: https://stepik.org/course/211934
Это спонтанный урок, который я записал для студентов своего курса. Он не входит в программу, но получился настолько полезным, что я решил выложить его для всех. В этом видео ты узнаешь: 🚀 Что такое LLM (Large Language Models) Коротко и по делу — база, которую должен знать каждый QA и Python-разработчик. 🧩 Prompt Engineering в тестировании Техники, формулы промтов. Почему промт-инженеринг важен для автоматизации и как он экономит время автоматизатора. 🛠 Практика на Python для QA — Использование OpenAI Responses API — Как правильно формировать запросы к LLM — Как разбирать ответы и использовать их в автотестах ⚙️ AI в автоматизации тестирования (QA Automation) Покажу реальные сценарии: • Генерация тестовых данных • Параметризация тестов через AI • Смарт-валидация API-ответов при помощи LLM • Улучшение качества автотестов 💡 Этот урок сочетает Python, AI, OpenAI, LLM и QA Automation — ключевые навыки для современного автоматизатора. Если ты хочешь прокачаться в Python-автоматизации, внедрить AI в свой фреймворк или понять, как работает Prompt Engineering — смотри до конца. Таймкоды для удобства 🙏 ___________________________________________________ 00:00 - Введение 00:38 - Установка библиотек 01:22 - Теория на фоне IDE 05:04 - Промтинг на практике (Zero Shot, Few Shots) 08:48 - CoT на практике 10:55 - Responses API | подготовка 13:00 - Create и работа с запросом 16:18 - Что такое токены 17:40 - Температура LLM 18:54 - Structured output 22:32 - Вывод нужного формата в разных видах 23:57 - Генерация данных для тестов на примере Pytest 28:52 - Обработка ответов от сервера через AI
