Vadim Lunin

Промт инъекции теперь в суде. Участник процесса в Коннектикуте спрятал в поданых в электронном виде документах инструкции для ИИ - белым шрифтом, размером 3 pt. Если материалы будут анализировать с помощью ИИ, модель должна была согласиться с его позицией и выдать результат в его пользу. Суд заметил подозрительные пустые места и нашел скрытый текст. Судья заявил, что он не использует ИИ для анализа таких документов, но попытку манипуляции засчитал: теперь автору запретили электронную подачу документов - только бумага.

SpaceX завершили поглощение Cursor Акционеры Cursor получили $60 миллиардов акциями SpaceX. Как думаете, во что Маск переименует Cursor, если XCode и Codex уже заняты? @ai_newz

🚀 Приоткрываем завесу программы осенней конференции SQA Days 39! 30 и 31 октября в Москве и онлайн пройдёт главное событие года в области обеспечения качества ПО. Программный комитет уже отобрал первые доклады, и мы готовы показать, о чем будут говорить лидеры QA-индустрии этой осенью😉 В программе вас ждут секции автоматизации, менеджмента, разнообразия тестирования, а также отдельная секция практики и дискуссий: мастер-классов и круглых столов. Вот первые принятые доклады, которые вошли в программу: 📌 Особенности и стратегии тестирования Blockchain-продуктов и смарт-контрактов: от асинхронности до необратимых операций. 📌 Shift-Left с помощью ИИ: автоматический анализ Merge Request для поиска затронутых тест-кейсов до передачи задачи в QA. 📌 Лиминальность и адаптация: как сохранить устойчивость в период глобальных изменений и смены профессиональной идентичности. 📌 Культура молчания как причина выгорания в QA: роль лидера, скрытые риски и 7 шагов к психологической безопасности. 📌 Практика внедрения AI в автоматизацию тестирования: миграция кода, генерация тестов и зоны безопасного применения. 📌 Автоматизация нагрузочного тестирования с помощью ИИ: путь от естественно-языкового сценария до готовой аналитики. 📌 ИИ в генерации тест-кейсов: от хайпа к качеству, метрикам эффективности и подходу «ИИ проверяет ИИ». 📌 Эволюция тестировщика внутри одной компании: от собеседования до эксперта, культура поддержки и рабочие механизмы удержания. Вас ждут не только глубокие технические и процессные разборы, но и два дня мощного нетворкинга с коллегами со всей индустрии. Приходите за свежими идеями, рабочими инструментами и вдохновением! 😉 👉 Успейте занять своё место и посмотреть программу ⚡️билеты ⚡️афиша ⚡️скидки ⚡️видео

А не придётся ли теперь тестировать MCP как обычный API? Попалась интересная статья на InfoQ про переход MCP к stateless-модели и я поймал себя на мысли: а ведь для QA здесь может появиться довольно интересная история. 👉 Статья на InfoQ: https://www.infoq.com/news/2026/08/mcp-stateless-gateway/ С переходом к stateless MCP становится гораздо ближе к привычному API. Запрос самодостаточный, его можно отправить на любой экземпляр сервера, а значит появляются вполне знакомые нам вещи: контрактные тесты, проверки схем, негативные сценарии, авторизация, rate limit, параллельные запросы, нагрузочное тестирование и так далее. То есть условно: REST API → тестируем API MCP → тоже тестируем API Но только не совсем 😁 У MCP есть ещё один слой. Нужно проверять не только то, что tools/call возвращает правильный ответ, но и то, как AI-агент использует эти инструменты. Например, пользователь говорит: «Найди все упавшие автотесты за вчера и создай задачи по критичным». MCP-сервер может работать идеально. Все API-тесты зелёные. А агент может: * вызвать не тот tool; * передать неправильные параметры; * неправильно интерпретировать результат; * вызвать инструменты в неправильном порядке; * создать задачи не по тем тестам. И вот тут обычного API-тестирования уже недостаточно. Получается такая пирамида: 1. MCP API testing Контракт, схемы, ошибки, безопасность, производительность. 2. MCP-specific testing tools/list, tools/call, resources, prompts, permissions и всё, что относится непосредственно к MCP. 3. Agent E2E testing Правильно ли агент выбирает tool, понимает его результат и строит цепочку действий. И тут мне кажется, появляется очень интересная идея для QA-инструментов. Берём MCP-сервер → получаем список tools и их schemas → автоматически генерируем тесты → добавляем негативные сценарии → гоняем contract/security/performance тесты → отправляем результаты в TestOps. А сверху ещё отдельный слой для проверки поведения AI-агента. Получается новый объект тестирования: API + AI-контракт + поведение агента. И вот это уже, на мой взгляд, намного интереснее простого «давайте протестируем MCP как API». Кажется, скоро появится отдельное направление MCP QA. И тестировщикам тут явно будет чем заняться 😁

Уже завтра, в среду, 19-00, Минск, офис компании Anderson, пройдет QA Meet-up посвященный: Сравнительный анализ решений на Selenium и Playwright в экосистеме Python Доклад предлагает академический и практический разбор двух ведущих фреймворков веб-автоматизации. Он охватывает архитектурные различия, рассматривает переход от классического W3C WebDriver (Selenium) к современному протоколу Playwright. Обсуждаются вопросы снижения « flaky»-тестов, влияние auto-waiting и разница в скорости-производительности. Оценивается применимость каждого фреймворка для автоматизированного тестирования и парсинга данных. Итогом доклада станет таблица со сравнительным анализом двух решений, которую можно будет применять в дальнейшем для быстрого аргументированного выбора. Доклад будет полезен специалистам по автоматизации тестирования, ручным тестировщикам которые хотят освоить автоматизацию и выбирать перспективных технический стек, а также менеджерам. Регистрация 📍 𝗠𝗲𝗲𝘁𝘂𝗽 𝗱𝗲𝘁𝗮𝗶𝗹𝘀: ⏰ Time: 19:00 (Minsk time, GMT+3) / 18:00 (CEST)  🕒 Duration: 1,5 hours 🗣 Language: Russian  📍 Offline: Andersen’s office in Minsk - Royal Plaza Business Center, 7a Pobediteley Ave., 24th floor  💻 Online: The link to the stream will be sent to the email address provided during registration 📱COMAQA Telegram: https://t.me/comaqa

Если вы уже работаете с ИИ-агентами, вы примерно среди 0,14% людей на планете. По июльским оценкам ourworldindata, около 71% трудоспособного населения мира ещё не использовали ИИ. Платные подписки занимают ещё меньшую долю. Даже Codex, один из крупнейших агентных продуктов, насчитывает чуть больше 5 млн активных пользователей в неделю. Пока разработчики делегируют агентам рефакторинг, тесты и многочасовые задачи, большая часть человечества ещё ни разу не открывала ChatGPT или его аналоги. Выводы даже и не знаю какие тут можно сделать 😐

🏃‍♀️‍➡️ Готовим тестирование к ИИ Нейросети встроились в IDE и резко подняли объём поставляемого кода. А пропускная способность QA осталась прежней: тестировщику для работы нужно больше контекста, а значит, больше инфраструктуры. И если просто «прикрутить» ИИ к анализу падений, легче не станет — вместо 100 падений вы получите 100 пространных объяснений, а разбирать их всё равно придётся руками. 📖 В новой статье на Хабре продолжаем исследовать группировку падений с Allure Report. На примере playwright-ai/auto-debug показываем, почему перед ИИ-анализом причин падений (RCA) нужен отдельный этап группировки, разбираем существующие эксперименты и как Allure Report может подготовить данные для ИИ. Приходите, читайте — будем рады вам на Хабре!

🤖 Сколько памяти было у Терминатора T-800? Оказывается, это можно… посчитать. Энтузиасты разобрали кадры из фильма «Терминатор» (1984) и выяснили, что в интерфейсе, который видит Т-800, отображается вполне реальный код для процессора MOS 6502 — того самого, что использовался в Apple II. Это не случайный набор символов, а настоящий ассемблер. Дальше — интереснее. Если оценить объём операционной системы, базы данных, алгоритмов и графического интерфейса, получается неожиданная цифра: для работы Т-800 могло хватить всего 1–2 МБ памяти. Для сравнения: • 📱 Одна фотография со смартфона сегодня занимает больше места. • 💬 Пара стикеров в мессенджере может «весить» больше, чем вся память Терминатора. • 🤯 И при этом он успевал анализировать обстановку, распознавать лица, просчитывать действия и охотиться за Сарой Коннор. Конечно, это всего лишь инженерная реконструкция, а не официальный канон фильма. Но меня такие истории цепляют. Мы привыкли думать, что искусственный интеллект требует гигантских мощностей. А ведь когда-то создатели фантастики представляли сверхразум, который, по сегодняшним меркам, мог бы уместиться на старой USB-флешке. Интересно, через 40 лет люди будут так же улыбаться, узнав, сколько памяти было у наших современных ИИ? Источники: 🔹 iXBT Live — «Сколько памяти было у Терминатора T-800? Вычисление объема накопителя по кадрам фильма» ⁠https://www.ixbt.com/live/movie/skolko-pamyati-bylo-u-terminatora-t-800-vychislenie-obema-nakopitelya-po-kadram-filma.html 🔹 Обсуждение на Reddit о процессоре и архитектуре T-800 ⁠https://www.reddit.com/r/Terminator/comments/q70aot/what_are_the_cpu_specs_of_the_t800

В историю иногда попадают случайно. Как Дима Торжок 🤷‍♂️ Кто это такой? Я тоже не знал, но недавно мне рассказали, что он попадал и попадает в миллионы автоматических субтитров в кэпкате, телеге и где только не. Делаете вы автосубтитры, и помимо нужной вам инфы примешивается такой артефакт генерации, как субтитры сделал Дима Торжок Такая вот галлюцинация. В том числе вы могли её видеть и слышать в расшифровке голосовых сообщений, что особенно смешно. Дело в том, что OpenAI и другие конторы обучали свои модели на массиве информации, в которую в том числе были заложены сотни (тысячи?) видео, где субтитры действительно создавал некий Дима Торжок (да он даже в этом коротком посте уже три раза вылез, как так-то??) Феномен хорошо расписала на vc Элла Бородулина — я не знаю, кто это, но текст раскрывает суть. Если коротко, то Техническая причина кроется в том, как обучали модель Whisper от OpenAI. Для обучения использовали огромный массив аудио с YouTube — около 680 000 часов. Вместе с роликами в выборку попали и субтитры, где в конце стояла подпись: «Субтитры сделал DimaTorzok». И вроде как трудно теперь это поправить, особенно для русскоязычного рынка, на который OpenAI с его владельцем-мутантом дядей Сэмом Альтманом 😏 глубоко так наплевал. При этом непонятно, кто же на самом деле такой этот Дима Торжок. На его имени уже давно паразитируют, есть сайты, которые убирают бедолагу Торжка из аудиофайлов и зарабатывают на этом. Пожалуйста, не пользуйтесь таким барахлом без срочной надобности. В целом же эта история очень нравится своим неконтролируемым безумием. Проделки жизни внутри мира ИИ 👾 тг | бусти | max | дзен | vk | я музыка

💥 У LM Studio теперь своя экосистема: Bionic + LM Link Если вы думали, что LM Studio — это просто удобный интерфейс для запуска локальных LLM, то у команды появились две интересные новинки. Bionic — это полноценный AI-агент. Он умеет: • работать с кодом и проектами; • читать и редактировать документы; • создавать презентации; • работать с Git; • самостоятельно выполнять цепочки задач. При этом агент может использовать как локальные модели, так и облачные. LM Link — технология, которая позволяет подключаться к вашим локальным моделям из любой точки. Например, дома у вас стоит мощный компьютер с RTX 5090, а в руках обычный ноутбук или даже iPhone. Через LM Link можно использовать домашнюю модель удаленно. Соединение защищено сквозным шифрованием и построено на базе Tailscale. 🔥 Самое интересное — использовать их вместе. Запускаете Bionic на ноутбуке, а все тяжелые вычисления выполняются на домашнем ПК через LM Link. По сути, получается собственный AI-агент с локальными моделями, к которому можно подключаться практически откуда угодно. Честно говоря, я сам пока еще не пробовал эту связку, но выглядит очень любопытно. Если все работает так, как показывают разработчики, это может стать отличной альтернативой облачным AI-инструментам для тех, кто хочет больше контроля над своими данными и вычислениями. В ближайшее время планирую протестировать. Если руки дойдут раньше, чем у вас, обязательно поделюсь впечатлениями. 😄 LM Studio Bionic — официальный анонс P.S. Если будете тестировать Bionic раньше меня — делитесь впечатлениями в комментариях. 😄

💾 Claude CLI начал съедать гигабайты? Проверьте папку `~/.claude` Недавно заметил, что на диске стало подозрительно мало свободного места. Решил разобраться, и оказалось, что приличный объем занимает папка .claude, в которой Claude CLI хранит историю сессий, логи и другие служебные данные. Вместо того чтобы просто удалять эту папку вручную, есть официальный и более правильный способ. Сначала можно посмотреть, что именно будет удалено: claude project purge --dry-run Если всё устраивает — запускаем очистку: claude project purge Команда удалит: • историю сессий; • транскрипты; • служебные логи; • временные данные проекта. Перед этим Claude попросит подтверждение. Если же нужно полностью сбросить данные проекта, можно удалить папку вручную: rm -rf .claude А если цель не освободить место, а просто очистить контекст текущего чата и не тратить лишние токены, достаточно выполнить: /clear Теперь вместо ручного удаления можно пользоваться claude project purge. Мелочь, а приятно, особенно если активно работаете с Claude CLI каждый день как и я.

🚀 Вышел Visual Studio Code 1.130 — релиз с большим фокусом на ИИ-агентов. Главное нововведение — Agent Host: Copilot, Claude и Codex теперь могут работать в отдельном процессе, что позволяет запускать задачи параллельно и подключаться к одной сессии из разных окон. Появился экспериментальный Assisted permissions — модель помогает оценивать риск действий агента и решать, где нужен автозапуск, а где подтверждение пользователя. Также улучшили просмотр AI-правок, добавили временные метки в чатах, поддержку Git worktree для агентов и удобную работу со ссылками на файлы из Git. Похоже, VS Code постепенно превращается из редактора с AI-помощником в полноценную среду для работы с AI-агентами. Ссылка на статью: https://habr.com/ru/companies/otus/news/1062692/

Коллеги, редакция тут в свободное время провела небольшое исследование на тему того, как финансовые организации выводят генеративный ИИ в чат-боты, ассистенты в приложении - от уровня внедрения и технологий до сценариев, проблем, регулирования и планов развития. Редакция решила поделиться отчетом с нашей аудиторией, вдруг кому то будет инетресно. Если у кого то есть фидбэк, дополнение, критика на счет орфографических ошибок, использования LLM для генерации текста - не сдерживайтесь в комментариях :)

Vadim Lunin pinned «Кажется, в Telegram как-то маловато каналов. Поэтому я решил сделать ещё один. 😄 Но на этот раз — вообще не про тестирование. И даже не про ИИ. Это будет канал про всё, что мне самому интересно: истории, факты, находки, поездки, необычные места и просто…»

ИИ-доска iFLYTEK, представленная на Всемирной конференции по искусственному интеллекту 2026 года в Шанхае. Система превращает обычную школьную доску в ИИ-помощника для учителя. На ней можно писать как обычно, одним нажатием улучшать почерк, показывать 3D-модели и управлять экраном голосовыми командами с помощью умной ручки. Доска также может связывать рукописные заметки с учебными материалами и автоматически записывать уроки, чтобы ученики могли пересмотреть их после занятий. Так может выглядеть будущее обычных школьных классов, где ИИ становится частью ежедневного обучения.

Кажется, в Telegram как-то маловато каналов. Поэтому я решил сделать ещё один. 😄 Но на этот раз — вообще не про тестирование. И даже не про ИИ. Это будет канал про всё, что мне самому интересно: истории, факты, находки, поездки, необычные места и просто вещи, которые зацепили. Например, там можно будет узнать, как я внезапно стал плакомусофилом (да, это реальное слово 😁), почему начал собирать пробки от шампанского и что вообще интересного скрывается за маленькими металлическими штучками на бутылках. Ну и да… алкоголя там тоже будет немало 🍷🥃🍺 Но не в формате «что выпить вечером», а про историю напитков, производство, традиции, редкие находки и всё то, что обычно остаётся за пределами бокала. Если хочется иногда отвлекаться от работы, тестов и нейросетей — добро пожаловать. Посмотрим, во что это вырастет 😉

А вы записались на вебинар ТестОпс?) P.S.: если что вот ссылка, говорят что будет интересно.