Blog
Blog: jakość, automatyzacja i AI
Praktyczne porady o testowaniu oprogramowania, automatyzacji testów i procesów oraz wdrożeniach AI, z 20 lat pracy w IT i 7 na jakości. Konkretnie, bez korpo-waty.
Testy Selenium: jak pisać stabilne testy i kiedy zmienić narzędzie
Jak pisać testy Selenium, które nie sypią się po każdej zmianie: oczekiwania, lokatory, Page Object i dane testowe. Plus sygnały, że pora na Playwrighta.
Rodzaje testów automatycznych i kolejność, w jakiej je wdrażam
Testy jednostkowe, integracyjne, API, E2E, wizualne i wydajnościowe: co sprawdzają, ile kosztują i w jakiej kolejności wdrażam je w projekcie bez testów.
Tester automatyzujący: czym się zajmuje i kiedy firma go potrzebuje
Tester automatyzujący pisze i utrzymuje testy, które sprawdzają aplikację bez udziału człowieka. Opisuję zakres pracy, umiejętności i moment na zatrudnienie.
Które AI najlepiej pisze kod? Odpowiedź po roku codziennej pracy z asystentami
Claude, GPT czy Gemini? Czołówka pisze kod podobnie dobrze. Po roku pracy z AI opisuję, co przesądza o wyniku: kontekst, narzędzie i weryfikacja.
Automatyzacja testów: od czego zacząć i kiedy się opłaca
Co automatyzować, jakie narzędzia wybrać i od czego zacząć, żeby automatyzacja testów się zwróciła. Praktyczny przewodnik po 20 latach pracy w QA.
Czy AI zastąpi testerów? Widok z 20 lat w QA
AI przejmuje czynności testera, odpowiedzialność zostaje bez właściciela. Po 20 latach w QA: trzecia «śmierć testera» i rola architekta zabezpieczeń.
Vibe coding w firmie: tempo AI bez długu jakości
Vibe coding daje MVP w dni zamiast tygodni, ale kod z AI ma ~1,7× więcej poważnych problemów. Proces na tempo bez wpadek i lista, czego nie vibe-codować.
Jak sprawdzić jakość kodu z Copilota i Cursora, zanim trafi na produkcję
Sugestię Copilota sprawdzam w locie, diff Cursora jak PR od nowej osoby. Checklista 5 pytań, 3 metryki i testy, które łapią błędy z AI przed produkcją.
Koszty LLM pod kontrolą: jak łączę Langfuse i Jenkinsa w jeden pipeline
Pokazuję, jak Langfuse śledzi koszt każdego wywołania LLM, a Jenkins blokuje zmiany promptów, które psują jakość albo podbijają rachunek za API.
Langfuse i Jenkins: CI/CD dla aplikacji LLM krok po kroku
Langfuse w istniejącym pipeline Jenkinsa: bezpieczne klucze API, gotowy Jenkinsfile, pułapka flush(), tagowanie buildów i bramki jakości dla aplikacji LLM.
Jak testować funkcje AI i LLM w produkcie: przewodnik praktyka
Assert na string nie działa dla LLM. Testy funkcji AI: golden set, sędzia LLM ze scoringiem 0–1, bramka jakości w CI i monitoring w Langfuse.
Automatyzacja testów: na czym polega i jak zacząć
Czym jest automatyzacja testów i jak zabrać się za automatyzowanie przypadków, od wyboru scenariuszy po utrzymanie.