Дата
2026-04-28
Место проведения
Москва, Зал 4 (Heisenbug 2026 Spring)
28 апреля 2026 года сообщество Moscow QA провело шорт-трек на конференции Heisenbug 2026 Spring — серию коротких докладов от практиков из комьюнити.
Это возможность за короткое время услышать разные точки зрения, включиться в обсуждение и прояснить интересующие моменты. В треке — 5 коротких выступлений по 15 минут, каждое с возможностью разобрать тему глубже и пообщаться со спикерами.
В программе:
- Сбор AI-пентестера за один вечер, Александр Князев
- Я сломал свой тайм-менеджмент и починил его LLM-агентом, Константин Волков
- Локальный ИИ в контуре CI/CD: практика автономной генерации автотестов для микросервисов, Виктория Капаева
- Вам не нужна Zero Bug Policy, Артём Шершнёв
- Смешать, но не взбалтывать: коктейль для разбора падений автотестов с GPT, Александр Михайлов
Площадка:
Активность прошла офлайн в Зале 4 на конференции Heisenbug 2026 Spring (27–28 апреля, Москва + Online). Запись не велась.
Следите за нашими анонсами в информационных каналах: telegram и telegram chat, а также YouTube
Доклады
Сбор AI-пентестера за один вечер
Как сделать утилиту, которая прогоняет по вашему контуру типичные слабости: от заголовков и cookie до открытых эндпойнтов. С помощью ИИ соберём полноценную адаптивную агентную систему, которая итеративно подходит к анализу приложения.
Я сломал свой тайм-менеджмент и починил его LLM-агентом
Про локального LLM-агента с readonly-доступом, который знает о задачах больше своего владельца. Поговорим про опасности: утечки знаний, слепое доверие и ложное ощущение порядка, — и как повторить это самому, без боли и без облака.
Локальный ИИ в контуре CI/CD: практика автономной генерации автотестов для микросервисов
Можно ли доверить ИИ написание автотестов для продакшена? Да, если держать модель внутри контура, контролировать контекст и валидировать результат. Как выбрать модель, настроить промпты и масштабировать решение на множество микросервисов.
Вам не нужна Zero Bug Policy
Насколько по-разному тестировщики и их коллеги понимают политику нулевой терпимости к багам, как выглядит ZBP в теории и на практике. Когда не стоит внедрять ZBP и какие у подхода есть альтернативы.
Смешать, но не взбалтывать: коктейль для разбора падений автотестов с GPT
Каждый, у кого есть автотесты, знает боль: тест упал, логов много, времени мало, а причина неочевидна. Зачем страдать, если можно делегировать разбор ИИ.
