В текущих реалиях тестировщики часто остаются в тисках рутины: трудозатраты на создание тест-кейсов и их ручной импорт в TMS (системы управления тестированием) съедают до 40-60% рабочего времени QA-инженера (по данным World Quality Report). Это не просто неэффективно, это тормозит весь релизный цикл.
Но что, если рутину можно переложить на ИИ, не ломая процессы? Представьте: вместо часов кропотливой работы — готовые тест-кейсы за минуты, сразу загруженные в вашу TMS (Allure, Zephyr, TestLink, Test IT и др.) без танцев с авторизациями, VPN и десятками открытых вкладок. Звучит как фантастика? Это уже реальность, и работает она там, где вы бываете каждый день, в Telegram.
Таким образом, получим дуэт: Telegram-бот + GPT на службе QA.
Данное решение — Telegram-бот, который использует мощь GPT для мгновенной генерации структурированных тест-кейсов по вашему ТЗ (User Story, спецификация, даже голосовое сообщение!). Но главная магия — прямая интеграция с вашей TMS.
Эволюция внедрения ИИ в тестирование: 2020 vs 2025
Как ИИ изменил тестирование за 5 лет? Цифры говорят сами за себя:
2020:
Россия: ~15% (оценка).
Мир: 35% компаний.
2025:
Россия: 34%
Мир: 72%
Рост:
Россия: +19% (2020→2025).
Мир: +37% (2020→2025).
Анализ данных за последние пять лет (2019–2024) показывает стремительный рост внедрения искусственного интеллекта в тестировании как в России, так и за рубежом. Тенденция очевидна с положительным ростом. Цифры доказывают: ИИ перестал быть экспериментальной технологией и стал стандартом в индустрии.
2020
Россия: данные отсутствуют в открытых источниках (оценка: ~15-20% на основе экспертных мнений).
За рубежом: глобальные данные говорят о росте AI-пользователей до 116 млн., внедрение в 35% компаний.
Ссылки на источники 2020: источник1, источник2
2025
Россия: 34% компаний внедряют ИИ, 65% организаций в тестовом режиме.
За рубежом: 72% организаций внедряют ИИ, 78% — глобальное внедрение.
Ссылки на источник 2025: источник1, источник2, источник3, источник4
Идея бота: генерация тест-кейсов по функциональным требованиям и их импорт в TMS
Основная идея — автоматизировать те части работы тестировщика, которые можно делегировать машине. Бот работает через привычный интерфейс Telegram, что делает его доступным в любое время и с любого устройства. Не нужно открывать браузер, авторизоваться в системах — всё делается через чат.
Функциональность бота включает:
Умное меню команд. Простой интерфейс с кнопками главного меню с инструкцией (/start), ввода требований для генерации тест-кейсов (/gpt) и созданием тест-кейсов в Test IT (/testit) ( /gpt, /testit);
Проверка ввода. Бот игнорирует некорректные команды и предлагает подсказки, чтобы пользователь не терялся в функциональности.
Интеграция с TMS. Готовые тест-кейсы автоматически отправляются в вашу TMS, экономя время на ручной перенос. В моем примере это Test IT.
Использование GPT: качественная генерация тест-кейсов
Одной из самых интересных возможностей является генерация тест-кейсов с помощью GPT. Пользователь может отправить боту описание функционала или просто указать: «Сгенерируй тест-кейсы для формы регистрации», но важно отметить, чтобы бот вернул ответ в определенном формате для загрузки тест-кейсов в Test IT.
Что это дает команде и бизнесу:
Инструмент полезен не только для отдельных QA-инженеров, но и для всей команды в целом.
Скорость: генерация + загрузка в TMS = минуты, а не часы.
Единый стиль тест-кейсов: GPT обучен выдавать структурированные тесты.
Интеграция в процесс: не нужно прерывать рабочий ритм.
Повышение покрытия: меньше риска упустить граничные случаи.
Снижение нагрузки на опытных QA: можно делегировать генерацию младшим специалистам.
Бот не просто обрабатывает команды — он также подсказывает возможные ошибки во вводе, предлагает примеры, валидирует структуру. Реализованный интерфейс минималистичный и строится на базовых операциях, чтобы пользователь не тратил время на изучение синтаксиса.
Преимущества для QA-команд
Снижение человеческих ошибок. GPT учитывает даже неочевидные сценарии, которые могут упустить люди.
Стандартизация. Все тест-кейсы формируются в едином формате, упрощается их анализ.
Масштабируемость. Бот легко адаптируется под изменения требований, достаточно отправить обновленный документ.
Интеграция в рабочий процесс: Test IT поддерживает Agile-подход, позволяя быстро обновлять тестовые планы.
Пример использования: От идеи до релиза за минуты
Сценарий 1. Тестирование новой функции оплаты в мобильном приложении.
Шаг 1: QA-инженер отправляет боту документ с требованиями к функции, например:
Напиши положительные и негативные тест-кейсы для проверки работы формы авторизации с полями Логин и Пароль, учитывая ограничения на вводимые символы и длину.
Общие требования к полям:
Форма должна содержать два поля: Логин и Пароль.
Оба поля должны иметь ограничение в 32 символа.
Разрешенные символы: латинские буквы (a-z, A-Z) и цифры (0-9).
Запрещены спецсимволы (например, !@#$%^&*()_+-=[]{};:'"\|,.<>/? и пробелы).
Шаг 2: Бот анализирует текст через GPT и генерирует n тест-кейсов, включая проверку положительных и негативных сценариев.
Шаг 3: Пользователь проверяет кейсы, корректирует их через чат-интерфейс (например, добавляет edge-кейсы).
Шаг 4: Бот отправляет финальную версию в Test IT, где тесты сразу попадают в нужный набор.
Результат: Время на подготовку тестов сократилось с 2 часов до 15 минут.
Пример реализации такого бота вы можете взять из репозитория:
Созданный телеграм-бот интегрирован с Gigachat, для старта вам требуется заполнить org.tan.Constants:
BOT_TOKEN - token бота
GIGA_CHAT_AUTH_KEY - для подключения к giga chat
PRIVATE_TOKEN - token testIt
PROJECT_ID - project id testIt
SECTION_ID - section id (id секции для загрузки сгенерированных тестов.
Запуск телеграм бота на компьютере:
Выгрузите код чат бота по ссылке: https://github.com/stillwork-bit/telegram-bot-gigachat-gpt
-
Создание бота в телеграм:
Создайте чат бота телеграм через BotFather
Вставьте токен бота в переменную “BOT_TOKEN“
-
Для получения доступа к тестовой модели giga chat вам потребуется:
Зарегистрироваться в портале https://developers.sber.ru/studio/registration
-
Выбрать "Мой GigaChat API"
В разделе “Настройка API” создайте свой “Authorization key”
Вставьте сгенерированный ключ в переменную “GIGA_CHAT_AUTH_KEY”
Полезное дополнение: GigaChat API https://developers.sber.ru/docs/ru/gigachat/api/reference/rest/gigachat-api
-
Подготовка данных Test IT
Сгенерируйте токен в Test IT
Вставьте токен Test IT в “PRIVATE_TOKEN”
ProjectId и sectinId вставьте в соответствующие переменные PROJECT_ID и SECTION_ID
Полезное дополнение: swagger testit https://[ВАШЕ ПРОСТРАНСТВО TEST IT].testit.software/swagger/index.html
Соберите проект и запустите его.
Пример работы чат бота:
Пример сгенерированных тест-кейсов в Test IT
ЗаключениеTelegram-бот с GPT и интеграцией в Test IT — это не просто инструмент, а новый подход к тестированию. Он позволяет QA-инженерам фокусироваться на анализе рисков и креативе, а не на рутине. Внедрение таких решений сокращает время выхода продукта на рынок и повышает его надежность.
Решение в данной статье не претендует на промышленное внедрение, имеет изъяны, но показывает идею по интеграции современных инструментов, которые можно написать самостоятельно для интеграции в своих командах.
Пусть данный материал станет мостиком между «мы всегда так делали» и «а давайте попробуем иначе». Ваш главный враг — не баги, а фраза «так было всегда»!
P.S. Запускаю свой Telegram канал, в котором буду публиковать свои статьи, заметки, мысли по теме тестирования и многое другое. Буду рад, если вы подпишитесь мой канал.