Как я генерировал автотесты с ИИ: реальный опыт, скорость, ошибки и выводы

Автор статьи делится личным опытом использования ИИ для автоматизации тестирования на крупном легаси-проекте. В предыдущей части выяснилось, что без подробного README с архитектурой фреймворка генерация превращается в бесконечный цикл правок. Теперь — конкретные цифры по времени, узкие места и реальная польза.

ИИ успешно генерировал локаторы и сценарии, но на сложных или неоднозначных участках кода ошибки всё равно возникали. Например, при работе с динамическими элементами или нестандартной вёрсткой. В итоге автор пришёл к выводу, что ИИ-генерация экономит время, но требует обязательного ревью и доработки — особенно на legacy-проектах с плохой документированностью.

Статья будет полезна QA-инженерам и тимлидам, которые рассматривают внедрение ИИ-ассистентов в процесс автотестирования и хотят оценить реальные риски и выгоды.