Илья Баранов, лид тестирования в Сбер Диск, описывает свой профессиональный путь, который начался с использования простых макрорекодеров, таких как Selenium IDE и AutoIt. В начале карьеры, работая над проектом по импортозамещению базы данных абонентских номеров, ему пришлось срочно создать автотесты для демонстрации перед ревизором замминистра. Не имея опыта в автоматизации интерфейсов, он выбрал подход кликеров, быстро освоив технологию и покрыв фронтенд сценариями. Однако со временем стало очевидно, что для долгосрочных проектов кликеры не подходят из-за сложности поддержки и необходимости постоянной переписывания сценариев при изменениях в системе.
Следующим этапом стала эпоха Selenium WebDriver в связке с Python, которая позволила совершить серьезный скачок в автоматизации. Баранов перенес сценарии, освоил архитектуру Page Object, параметризацию и внедрение многопоточности, что сократило время регресса с недели до нескольких часов. Несмотря на первоначальную эйфорию от возможности автоматизировать практически всё, включая браузерные игры, со временем выявились недостатки: нестабильность прогонов, проблемы с совместимостью версий и то, что на поддержку инфраструктуры уходило больше времени, чем на развитие. Позже, работая над ERP-системой для трех стран, он перешел на фреймворки Playwright и Cypress, а затем на TypeScript и Playwright, что дало большую простоту в освоении и стабильность. Этот этап позволил сократить время регресса до 40 минут при сценариях более двух тысяч, но привел к ощущению, что автоматизатор превращается в оператора фреймворка, теряя навыки программирования.
Современный этап развития автоматизации связан с внедрением искусственного интеллекта. Баранов делит его на два уровня. На первом уровне, промптинг, ИИ-чаты позволили создавать пет-проекты, такие как Telegram-бот для анализа акций, за считанные часы, но без глубокого понимания внутренней работы API. Этот подход дал быстрый вау-эффект, но оказался ограничен для сложных системных задач. На втором уровне, агенты, технологии начали проникать в рабочие процессы, предлагая возможность встраивания узкоспециализированных агентов в проекты. Изначально агенты были нестабильны и медленны, но их потенциал заключается в создании цепочек таких агентов для выполнения конкретных действий, например, ревью кода или анализа упавших тестов, что напоминает ранние стадии развития Selenium WebDriver.
