ՀԱՅEN
welcome.txt

Բարև։ Ես Արման Այվազյանն եմ։ Բարի գալուստ իմ տարածք։

Այստեղ կիսվում եմ QA-ում AI-ի կիրառման և թեստերի ավտոմատացման մասին իմ փորձով, ինչպես նաև անցկացնում եմ գործնական առցանց դասեր, որոնք կօգնեն զարգացնել ձեր տեխնիկական հմտությունները։

Ինչ կգտնեք այստեղ

Դասընթացներ

03 · Փաթեթ

AI QA-ի համար՝ Claude A→Z + Ագենտային աշխատանքային հոսքեր

Թեստավորողների համար AI-ի ամբողջական ուղին տասնմեկ դասում՝ մոդելի աշխատանքի սկզբունքներից մինչև ձեր pipeline-ում աշխատող ագենտներ։ Ներառում է «Claude A→Z» և «Ագենտային աշխատանքային հոսքեր» դասընթացները։ Երկուսն առանձին գնելու համեմատ խնայում եք 10 000 ֏։

  • 22 ժ · 11 × 2 ժ
  • Ուղիղ առցանց
  • առավելագույնը 10 մասնակից

Ինչ կկարողանաք անել

  • Նկատել սահուն, բայց սխալ պատասխանի նախանշանները՝ մինչև այն կհայտնվի տիկետում
  • Ամրագրել թիմի ստանդարտները CLAUDE.md-ում, rules-ում, skills-ում, թույլտվություններում և hooks-երում
  • MCP-ի միջոցով կապել Claude-ը Jira-ին և Qase-ին և նրա հետ վերանայել տիկետներ
  • Գործարկել Claude Code-ը CI-ում headless ռեժիմով՝ վերանայման ստուգակետերով և մուտացիոն թեստավորմամբ
  • Կառուցել և գնահատել թեստավորող ագենտ, ապա կիրառել այն flaky թեստերի, թեստերի ընտրության և արմատական պատճառի որոնման համար
  • Ապահովել ամբողջ կարգավորման անվտանգությունը ագենտների հարձակման մակերեսի դեմ

Ծրագիր

  1. 1 · LLM-ի կառուցվածքը

    Ինչպես է մոդելը ստեղծում տեքստը, ինչու սահուն խոսքը դեռ ճշտություն չէ, և առաջադրանքի լրիվ կատարում Claude Cowork-ում։

  2. 2 · Կոնտեքստ

    Որքան է արժենում կոնտեքստը, ինչու են չափանիշները դուրս ընկնում պատուհանից և ինչպես պահել ձեր ստանդարտները կոնտեքստում։

  3. 3 · Ստանդարտացում I

    .claude պանակը, CLAUDE.md, շրջանակով սահմանված կանոններ և skills իրական նախագծի համար։

  4. 4 · Ստանդարտացում II

    Թույլտվություններ, hooks, plan mode, նպատակներ և կանգնելու պայմաններ։

  5. 5 · Գործիքներ

    MCP, միացված Jira և Qase, իրական տիկետի վերանայում սկզբից մինչև վերջ և պահում որպես skill։

  6. 6 · Pipeline-ներ I

    Headless Claude Code և skills CI-ում։

  7. 7 · Pipeline-ներ II

    Խորհրդատվական վերանայում, արգելափակող ստուգակետեր և մուտացիոն թեստավորում։

  8. 8 · Ագենտներ I

    Հետազոտողական թեստավորող ագենտ և դասակարգում։

  9. 9 · Ագենտներ II

    Evals LLM-as-judge-ով և երբ է օգնում բազմաագենտ մոտեցումը։

  10. 10 · Կիրառման դեպքեր

    Flaky թեստեր, թեստերի ընտրություն, մոնիտորինգ և արմատական պատճառ։

  11. 11 · Անվտանգություն

    OWASP վերանայումներ և ագենտների հարձակման մակերեսը։

Ում համար է

Առաջին հերթին QA ինժեներներ, ապա նաև ծրագրավորողներ և բոլոր նրանք, ովքեր ուզում են թեստավորման համար AI-ի ամբողջական գործիքակազմը։ AI-ի փորձ պետք չէ։