Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Блог компании OTUS, Тестирование IT-систем, Искусственный интеллект, Машинное обучение

Flaky‑тесты сложно ловить даже привычными инженерными методами: они ломают CI, подрывают доверие к автотестам и часто воспроизводятся только тогда, когда уже никто не понимает почему. Кажется логичным поручить такую задачу LLM: показать модели код теста и попросить определить, насколько он подозрительный.

В статье разбираем исследование, где этот подход проверили на практике, и смотрим, почему хорошие метрики на датасете ещё не означают, что модель действительно понимает природу flaky‑поведения.

Читать разбор
Читайте также
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro