JavaScript.Ninja, Илья Климов | Тестирование в эпоху агентов (2026) PCRec [RU]

• Middle и Senior-разработчикам с коммерческим опытом.
  
• Инженерам, активно использующим AI-помощников в ежедневной разработке.
  
• Командам, стремящимся сократить время код-ревью и уменьшить количество дефектов.
  
• Разработчикам, желающим перейти от промпт-инжиниринга к инженерным методам управления AI.

• Коммерческий опыт разработки.
  
• Опыт использования AI-ассистентов (Claude, ChatGPT, Cursor и т.п.) в рабочем процессе.
  
• Собственный рабочий проект, где можно сразу применять полученные знания.

• Проектировать надёжную инфраструктуру контроля качества для AI-first разработки.
  
• Строить эффективные Quality Gates.
  
• Использовать тесты как инженерные спецификации для AI-агентов.
  
• Внедрять мутационное тестирование (Stryker) для выявления ложноположительных тестов.
  
• Настраивать интеграционные и E2E-проверки (Playwright).
  
• Создавать процессы, позволяющие AI-агентам работать автономнее без постоянного ручного контроля.
  
• Работать с legacy-проектами: характеризующие тесты, изоляция нестабильных проверок.
  
• Освоить Vitest, Playwright, Stryker, Claude Code, Dependency Injection, AAA, Quality Gates, CI/CD.

Курс показывает, как выйти из ловушки ручного ревью AI-кода и перейти к инженерному подходу, в котором качество контролируется не промптами, а детерминированными тестами, автоматическими проверками и надёжной инфраструктурой. Программа включает четыре практические Zoom-сессии продолжительностью 2–3 часа каждая. Вместе с преподавателем вы будете писать тесты, настраивать инфраструктуру, использовать Claude Code, внедрять Vitest и Playwright в реальные проекты и строить полноценный AI-ориентированный workflow.

• Урок 1. Вступительное видео (00:10:06).
  
• Урок 2. Что проверяют тесты (00:18:44).
  
• Урок 3. Виды тестирования и покрытие (00:21:53).
  
• Урок 4. Что нужно тестировать (00:19:23).
  
• Урок 5. Как оценивать качество тестов (00:13:51).
  
• Урок 6. Пирамида, кубок и ИИ трансформация (00:14:27).
  
• Урок 7. Test runner, test doubles, assertions (00:21:56).
  
• Урок 8. Фикстуры (00:17:23).
  
• Урок 9. Параллелизация и изоляция тестов (00:16:55).
  
• Урок 10. CI-интеграция, отчётность и Developer Experience (00:14:36).
  
• Урок 11. Мутационное тестирование — ещё одна оценка качества тестов (00:15:39).
  
• Урок 12. Созвон 1 (02:54:47).
  
• Урок 13. Тест как ТЗ для агента (00:16:21).
  
• Урок 14. Unit-тест ты ли это (00:15:34).
  
• Урок 15. Моки, стабы, шпионы: слабые места (00:13:50).
  
• Урок 16. Подмена зависимостей в тестах (00:16:23).
  
• Урок 17. Property-based и snapshot-тестирование (00:18:34).
  
• Урок 18. Созвон #2 (02:19:06).
  
• Урок 19. Граница unit, интеграционный и E2E тест (00:17:14).
  
• Урок 20. Интеграционное тестирование backend (00:17:44).
  
• Урок 21. Интеграционное тестирование frontend (00:15:31).
  
• Урок 22. Что же тестировать такими тестами (00:15:03).
  
• Урок 23. Ещё раз про контракты (00:13:24).
  
• Урок 24. Созвон #3 (02:32:56).
  
• Урок 25. Что такое E2E-тест и что критично покрывать (00:13:34).
  
• Урок 26. Ревью тестов от агента (00:14:04).
  
• Урок 27. Flakiness (00:15:15).
  
• Урок 28. Как подступиться к коду без тестов (00:18:08).
  
• Урок 29. Цикл разработки и тестирования в агентскую эпоху (00:12:36).
  
• Урок 30. Метрики внедрения тестирования (00:15:41).
  
• Урок 31. Созвон #4 (01:56:40).

• Illya Klymov (Илья Климов) — инженер-программист и эксперт в области JavaScript с более чем 15-летним опытом. Ph.D. в области компьютерных наук, Senior Frontend Engineer в GitLab и основатель образовательного проекта JavaScript.Ninja. Специализируется на архитектуре фронтенда, качестве кода и инженерных практиках. Автор обучающих программ и спикер профессиональных конференций.

Современные AI-ассистенты способны многократно ускорить разработку, но вместе с ростом скорости генерации кода увеличиваются технический долг, количество скрытых ошибок и объём ручного код-ревью. Вместо проектирования архитектуры разработчики начинают проверять каждую строку кода, созданную ИИ, постепенно теряя доверие к инструментам и процессу. Курс даёт инженерный выход из этой ловушки: качество контролируется не промптами, а детерминированными тестами и автоматическими проверками. Это критически важный навык для команд, которые хотят использовать AI-агентов автономно и безопасно.