Рейтинг участника сообщества: 92 Подсказка
Сумма лайков и комментариев пользователя
Рейтинг основателя: 218 Подсказка
Количество лайков на запущенных пользователем проектах
На Радаре с 31.07.2025
Скип
2025-11-01 10:44:14
Это прямо моя боль. Люди в очереди всегда любят прижиматься к тебе, если есть зал ожидания это вечное "кто последний?". Ты запоминаешь за кем стоишь, потом после тебя придет какая-нибудь женщина: "Я за вами буду, на минутку отбегу", следующему ты объясняешь, что за тобой еще женщина. Обязательно перед тобой вклинится какая-нибудь девушка, которая не поняла где очередь начинается. И ты пытаешься со всеми быть добрым и вежливым. В общем стараюсь избегать таких заведений, хорошо, что в мск их осталось немного, но за пределами такое везде. Желаю успехов, 100% в регионах это должно быть востребовано!
BugBuster AI
2025-10-17 10:17:31
Кирилл, спасибо за фидбек! Ссылки на расширение добавим, и авторизацию через гугл будет в ближайших релизах. Практики и обзоры релизов есть тут -https://vkvideo.ru/@bugbuster Я напишу вам в ЛС, чтобы провести онлайн демо.
BugBuster AI
2025-10-14 18:22:38
Дмитрий, спасибо! Настоящая прожарка. Учтем все ваши комментарии! Тестирование мобильных приложений у нас в бэклоге. Думаем, что к концу году доберёмся.
BugBuster AI
2025-10-13 14:04:32
Спасибо! Есть демо проект с тест кейсами, которые можно погонять при регистрации. Можем созвон организовать, показать как работает на вашем приложении.
BugBuster AI
2025-10-13 13:50:02
есть такое, спасибо! И в контур тоже ставится при желании.
BugBuster AI
2025-10-13 13:48:32
Артур, привет! Отличный вопрос. Как раз сегодня делаем внутреннее демо агента, который генерирует программный код на основе человекочитаемого тест-кейса. Эта функция нужна нам для решения двух задач: > ускорить выполнение тестов, > повысить стабильность при прогоне. В итоге на платформе будет три режима запуска тест кейсов: 1. автоматическое выполнение с помощью web-агента (анализирует интерфейс по скриншотам) 2. ручное выполнение 3. запуск сгенерированного кода Пиши в личку - сделаем персональное демо, обсудим подробнее ваш кейс. Спасибо!
BugBuster AI
2025-10-13 13:19:15
Влад, привет! Спасибо! )
BugBuster AI
2025-10-13 13:09:25
Семён, спасибо! Вот тут - https://vkvideo.ru/@bugbuster - больше видео, в том числе с практикой, где подробно разобраны примеры на реальных сайтах, например на WildBerries - https://vkvideo.ru/video-230768677_456239020?t=26s.
BugBuster AI
2025-10-13 12:49:49
Спасибо, Алексей! Да, модель действительно любит конкретику. Она у нас, как тестировщик со стажем: любит, когда всё по пунктам 😊
BugBuster AI
2025-10-13 12:14:54
Всем привет, меня зовут Ахетов Даниил, я сооснователь компании BugBuster, где мы делаем платформу для автоматизации UI тестирования на естественном языке. У меня довольно большой опыт как в ручном тестировании, так и в автоматизированном. Когда мне нужно было выстроить свой отдел автоматизации тестирования я начал мечтать о том, чтобы автоматизация тестирования была доступна любому QA специалисту. Но в текущих реалиях многие спотыкаются о необходимость в знании языка программирования, основ верстки, если это UI тестирование, и базовых знаний фреймворка на котором написан тестируемый продукт. Язык программирования знают не все QA специалисты, но точно все владеют естественным языком, на нем происходит общение с коллегами, на нем мы пишем свои тест-кейсы. Свой путь я начал с попытки избавится от локаторов в автотестах. Сделал небольшой плагин на cypress, который позволял находит элементы на странице по скриншоту и работать с ними как с DOM-элементами, ровно как при поиске через локаторы, но без локаторов. Выпустил даже целую статью по этому поводу. Тогда я использовал библиотеку OpenCV и ее метод шаблонного поиска. Реализация была не идеальной и крайне медленной, но поиски наилучшего решения привели меня к Vision Language моделям, они способны находить элементы на странице по текстовому описанию. Это только часть их возможностей, но именно это легло в основу платформы BugBuster. Любой QA специалист может взять свой тест-кейс и немного его уточнив, необходимы конкретные действия, например "нажать на кнопку Войти", может запустить его в браузере как автотест. При этом он точно может быть уверен, что модель выполнит все ровно по описанию, ведь генерации никакой нет. Также, пользователи могут проходит тест-кейсы и руками, как в обычной TMS, прямо рядом с автоматически запущенными кейсами. Возможности VLM полностью раскрылись на проверках ожидаемого результата (Expected Result). Простое описание: "Открылась страница корзины", уже является проверкой, модель смотрит на скриншот, спострит на описание и дает ответ, так это или не так, при этом очень подробно объясняя свое решение. Мечта мечтой, но что это дает? - необходимость в найме автоматизатора становится не такой острой, любой специалист может автоматизировать ту или иную проверку - "автотесты" становятся человекочитаемыми - проверки более "человечны", если в интерфейсе что-то чем-то перекрывается вы об этом узнаете - возможность автоматизации сложных элементов интерфейса: canvas (карты), медиа и прочее Все это мы унали проводя опросы среди специалистов, демонстрируя им MVP, не малую роль сыграл и мой опыт. Мы начали строить платформу в Январе 2025 года. Было решено обернуть "магию" модели в привычный для QA специалистов вид TMS-системы. Целью было убрать всю агентскую системы под капот, чтобы конечный пользователь про это просто не думал, чтобы создание тест-кейсов было максимально простым. Уже в Апреле 2025 года, я выступил на Heisenbug 2025 Spring с рассказом о том как работают и учатся Vision Language модели. Это выступление встретило неподдельный интерес среди сообщества, после доклада вопросов было больше к самой платформе, чем к технической части. Мы успешно запустили несколько пилотов. С тех пор многое изменилось, сейчас мы можем предоставить коробочное решение, при этом есть SAAS с оплатой по подписке. Мы добавляем новую функциональность, например возможность отправлять API запросы и сохранение тестовых данных в переменные. Мы улучшаем модель, рассматриваем новые направления развития, так у нас появился R&D в направлении генерации кода автотестов. Расширяем доступные платформы, сейчас мы можем автоматизировать web, но идем в сторону добавления нативных платформ (desktop, mobile). И каждый релиз улучшаем пользовательский опыт общения с моделью через написание тест-кейсов.
Данный сайт использует файлы cookie в целях обеспечения корректной работы сайта. Продолжая использовать сайт, вы принимаете Условия обработки файлов cookie и Политику конфиденциальности. Вы можете отключить обработку файлов cookie в настройках вашего браузера.