AI уже пишет автотесты. Вопрос — кто будет ими управлять.
AI не заменит тестировщика. Он заменит тестировщика без AI-процесса.
Станьте инженером, который управляет AI, — за 5 недель.
Курс для QA-инженеров, которые хотят стоить дороже, а не конкурировать с нейросетью.
- Стабильные тесты вместо кода-франкенштейна: получаете от AI воспроизводимый результат, а не «кашу из ChatGPT»
- Управляемый бюджет ИИ вместо сожжённых токенов: сокращаете стоимость AI-генерации в разы
- Специальность, которой почти нет на рынке: тестирование самих AI-систем — галлюцинации, промпт-инъекции, red teaming
4.65
Отзывы на TutorTop
Когда
Старт потока — 3 сентября и 6 октября
Длительность
5 недель
Документ
Сертификат КУА.ГУРУ/QA.GURU об окончании курса
Формат
Вебинары, практические задания с проверкой и регулярные встречи с наставниками
Почему этот курс другой
Инженерия, а не промпты
ИИ уже пишет тесты в командах — нестабильно, непредсказуемо и дорого. Здесь вы строите управляемый AI-процесс генерации и сопровождения тестов под quality gates, на любом языке и стеке.
Инженерия
Skills, rules, RAG, ADR, golden dataset, LLM-as-a-judge, crystallize, MCP — переиспользуемые артефакты, а не текст на один чат
Бюджет
Оркестрация и роутинг задач между моделями через greedy-token: предсказуемая стоимость вместо «сжигания токенов»
Приватность
Своя AI-инфраструктура и локальные LLM под оркестрацией greedy-token: данные остаются у вас
Реальные объекты: генерация проектов через autotests.ai, живые инструменты Allure3 / TestOps / Selenoid3 / allure-notifications, quality gates и 100% пирамида
Любой стек
Методология переносится на любой язык и стек; практика на вашем под присмотром действующих инженеров
Команда КУА.ГУРУ/QA.GURU
Преподаватели Курса
Наши преподаватели — инженеры, которые работают в автоматизации каждый день.
Они делятся со студентами тем, что реально используют в своей работе и что действительно работает в продакшене.
Станислав Васенков
Основатель КУА.ГУРУ/QA.GURU
10+ лет в автоматизации
- Разработчик автотестов с большим продакшен-опытом
- Основатель крупнейшего сообщества инженеров-тестировщиков @qa_automation и организатор профильных конференций
- Учит практикам, которые используют инженеры по всему миру
Артём Ерошенко
Qameta Software
14+ лет в автоматизации
- Разработчик Allure Reports и Allure TestOps
- 10+ лет автоматизации сервисов в Яндексе
- Эксперт, который формирует стандарты автоматизации индустрии
Дмитрий Тучс
Руководитель отдела тестирования в Dodo Brands
16+ лет в IT
- Автор программы "Автоматизация тестирования для продвинутых на Java" в КУА.ГУРУ/QA.GURU
- Пишет и автоматизирует на Java в крупных продуктовых командах
- Помогает инженерам расти до среднего (Middle) и высшего (Senior) уровней
- Специализируется на архитектуре фреймворков и сложной автоматизации
Елена Янушевская
Senior QA Automation Engineer
- 8+ лет в тестировании и автоматизации
- Разрабатывает и масштабирует тестовые фреймворки для продуктовых компаний
- Эксперт в UI/API-автоматизации и построении архитектуры автотестов
О курсе
Чему вы научитесь
AI-инженерная среда
Соберёте skills, rules, RAG и MCP под свой проект — переиспользуемые артефакты вместо разовых промптов
Качество и тестирование ИИ
ADR, golden dataset и LLM-as-a-judge для измеримого качества генерации; тестирование самих ИИ-приложений и функций: галлюцинации, промпт-инъекции, red teaming, мониторинг деградации
Crystallize
Кристаллизуете рутинные LLM-задачи в детерминированные скрипты на Python/Rust: дешевле, быстрее, стабильнее
Мультиагентные системы и бюджет
Оркестрируете модели и агентов, роутите задачи по цене и качеству, контролируете стоимость ИИ через greedy-token
AI-инфраструктура и локальные LLM
Разворачиваете свою инфраструктуру под ИИ и локальные модели — приватность данных и независимость от вендора
Инструменты и quality gates
Расширяете Allure3, TestOps, Selenoid3, allure-notifications; AI-анализ логов, quality gates и 100% пирамида тестирования
Практическая часть
Что вы создадите на курсе
AI-инженерная среда проекта
Соберёте под свой проект:
- skills и rules для управляемого агента
- RAG-контекст тестирования
- MCP-интеграции инструментов
- ADR-журнал решений
Результат: воспроизводимая среда генерации тестов
Golden dataset + LLM-as-a-judge
Построите контур оценки качества:
- эталонный golden dataset
- автооценку генерации judge’ом
- метрики релевантности и стабильности
- отчёты по качеству
Результат: измеримое качество AI-генерации
Crystallize: LLM-задача → скрипт
Кристаллизуете рутину:
- выделение повторяющейся LLM-задачи
- детерминированный примитив на Python/Rust
- тесты примитива
- замер экономии токенов
Результат: дешевле, быстрее и стабильнее, чем LLM
greedy-token: оркестрация и бюджет
Настроите мультиагентный процесс:
- роутинг задач между моделями и агентами
- MCP как протокол доступа к инструментам
- бюджетирование и лимиты
- прогноз стоимости процесса
Результат: предсказуемая экономика ИИ
AI-инфраструктура и локальные LLM
Развернёте приватный контур:
- инфраструктуру под ИИ
- локальные модели (Ollama и др.)
- оркестрацию из greedy-token
- приватность данных
Результат: независимость от вендора
Сквозной проект: Niffler
Доведёте пирамиду до 100%:
- генерацию проекта через autotests.ai
- покрытие REST / GraphQL / gRPC / SOAP / Kafka
- AI-анализ логов и триаж падений
- quality gates
Это витрина вашего AI-процесса.
Результат: управляемый AI-процесс с рабочими gates
Процесс Обучения в КУА.ГУРУ/QA.GURU
Как проходит обучение
Теория
Видеоуроки в комфортном ритме: 3 видеолекции в неделю на протяжении 5 недель, а также живые консультации. Записи сохраняются навсегда
Много практики
Выполните практические задания с проверкой и итоговые проекты. Все вопросы разбираем на вебинарах
Менторское сопровождение
Поддержка менторов: разбор кода, советы по улучшению архитектуры. Персональные консультации с наставниками
Общение в комьюнити
Получите поддержку от коллег по сфере, обменяетесь опытом, создадите совместные проекты
Для кого этот курс
Кому подойдёт курс
Нужна база тестирования и любой один язык программирования. Конкретный стек знать не обязательно — методология переносится на любой язык и фреймворк.
QA-инженеры (manual/auto)
Хотите перейти от разовых подсказок ИИ к инженерному процессу генерации и сопровождения тестов.
Автоматизаторы
Нужно масштабировать генерацию тестов без потери качества и с предсказуемой стоимостью ИИ.
Тимлиды и SDET
Отвечаете за качество, стоимость и воспроизводимость использования ИИ в команде.
AI-First QA Engineer
Программа курса — 11 модулей
11 модулей: от рамки процесса до quality gates
Практика на вашем языке и стеке
Сквозной проект — микросервисный Niffler
Материалы остаются с вами навсегда
Основной трек — автоматизация Niffler (Java 21, Spring Boot 3, REST / GraphQL / gRPC / SOAP / Kafka, PostgreSQL, Docker, GitHub Actions). Каждый протокол закрывает свой уровень пирамиды — доводим её до 100%. Методология переносится на любой стек.
Сквозной workflow: Jira → Allure TestOps → GitHub Actions — замкнутый AI-контур ALM с трассировкой «требование ↔ кейс ↔ прогон ↔ дефект».
Модуль 0. Рамка: ИИ-инженерия, а не промптинг
- Чем инженерный процесс отличается от вайбкодинга. Карта артефактов и метрики успеха.
Модуль 1. Rules и Skills
- Управляемое поведение агента: границы, конвенции, переиспользуемые навыки вместо повторных промптов.
Модуль 2. RAG для тестирования
- Контекст проекта под контролем: релевантность, стабильность, стоимость.
Модуль 3. ADR
- Решения, которые не теряются. Память процесса и защита от дрейфа.
Модуль 4. Golden dataset, LLM-as-a-judge и тестирование ИИ-приложений и функций
- Измеримое качество генерации: эталон и автоматическая оценка (LLM-as-a-judge). Плюс тестирование самих ИИ-приложений и функций: критерии приёмки AI-ответов, галлюцинации, промпт-инъекции, red teaming, мониторинг деградации.
Модуль 5. Crystallize
- Из повторяющейся LLM-задачи в детерминированный примитив на Python/Rust: дешевле, быстрее, стабильнее.
Модуль 6. Мультиагентные системы, MCP, оркестрация и экономия: greedy-token
- Мультиагентные системы и MCP как протокол доступа к инструментам, роутинг задач между моделями и агентами и прогнозируемый бюджет процесса.
Модуль 7. AI-инфраструктура и локальные LLM
- Поднимаете инфраструктуру под ИИ и локальные модели, оркестрируете их из greedy-token: приватность и независимость.
Модуль 8. Тест-дизайн и генерация проектов через autotests.ai
- Тест-дизайн с AI: из требований — тест-кейсы, чек-листы, негативные сценарии, edge cases и анализ полноты покрытия. От постановки к готовому проекту автотестов и его стабилизации; генерация тестовых данных (mock, payload'ы, edge cases) под протоколы проекта.
Модуль 9. Расширяем и создаём инструменты тестирования
- Selenoid3, Allure3 (дизайн и свои графики), Allure TestOps (автогенерация автотестов из ручных сценариев), allure-notifications 5+.
Модуль 10. AI-анализ логов, quality gates и 100% пирамида
- AI-триаж падений по логам (Allure, Selenoid, CI): кластеризация, root-cause и flaky-детект. Настройка quality gates и доведение пирамиды до 100%.
AI платформа
ИИ-фичи образовательной платформы
ИИ-решения
После успешной сдачи домашней работы, вы можете сгенерировать варианты альтернативных решения задания с подробным объяснением каждого из них
ИИ-мок интервью
Проходите мок-интервью с помощью ИИ-ассистента и получайте полноценный фидбек по своим сильными и слабым сторонам
Беклог
Дашборд, который формируют студенты и делятся задачами с интервью. Вы сможете решить их в стиле домашней работы и получить альтернативные решения
ИИ-ассистент
На протяжении всего обучения под рукой будет AI-агент в виде чата, который обучен на программе курса и поможет по любым вопросам
ИИ-заметки
Из длинных методических материалов можно легко сгенерировать заметку с основными тезисами для быстрого повторения, а еще можно её редактировать как вам нужно
Сертификат КУА.ГУРУ/QA.GURU
Мы обучаем по государственной лицензии
После успешной защиты итогового проекта вы получите сертификат установленного образца, который подтверждает вашу квалификацию по программе «AI-First QA Engineer».
Этот документ можно добавить в резюме, приложить к откликам и показать работодателю вместе с вашим GitHub-портфолио.
Тарифные планы
Стоимость обучения
Цена первого потока — 57 900–59 900 ₽ (далее 64 900 ₽). Рассрочка — от ~5 400 ₽/мес. Оставьте заявку.
Оплата по счёту для юрлиц (+10%)
Старт потока — 3 сентября и 6 октября
AI-First QA Engineer
Стоимость
64 900 ₽
- Вернём деньги, если обучение не подойдёт
- Сможете получить налоговый вычет 13%
- Перенесём обучение, если у вас поменяются планы
Обучение проводится по лицензии на образовательную деятельность
КОРПОРАТИВНОЕ ОБУЧЕНИЕ В КУА.ГУРУ/QA.GURU
Учитесь за счёт работодателя
Во многих компаниях действует программа компенсации обучения: работодатель может оплатить курс полностью или частично (до 50–100% в зависимости от политики компании).
- Оформим счёт и договор за 1 день
- Предоставим закрывающие документы
- Поможем согласовать оплату внутри вашей организации
Компаний Доверяют Нам
50
+
Комьюнити КУА.ГУРУ/QA.GURU
Поддержка комьюнити
Как студент курса вы получаете:
- чат, где можно общаться с менторами, преподавателями и другими инженерами
- разборы кода и лучшие практики от специалистов из индустрии
- помощь в решении сложных задач
- активную поддерживающую среду
Сообщество — одна из сильных сторон курса. Вы никогда не останетесь один на один с вопросами.
FAQ
Вопросы и Ответы
Отвечаем на популярные вопросы учеников
AI скоро заменит тестировщиков — зачем этот курс?
AI не заменит тестировщика. Он заменит тестировщика без AI-процесса. Курс делает вас тем, кто управляет AI: получает от него стабильный результат, контролирует бюджет и тестирует сами AI-системы — специалистом, который стоит дороже, а не конкурирует с нейросетью.
Это очередной курс по промптам?
Нет. Промптинг — это разовые подсказки. Здесь вы строите инженерную систему: артефакты, метрики качества и контроль стоимости.
А если у меня другой стек?
Основной трек — микросервисный Niffler на Java-стеке, но стек не важен: практику можно пройти на любом языке и фреймворке под присмотром наставников — действующих инженеров.
ИИ — это же дорого?
Отдельный модуль посвящён контролю и снижению стоимости через greedy-token: вы управляете бюджетом, а не гадаете.
А если данные нельзя отдавать в облако?
Учим разворачивать свою AI-инфраструктуру и локальные LLM и оркестрировать их из greedy-token — данные остаются у вас.
Нужен ли сильный опыт в автоматизации?
Достаточно базы тестирования и одного языка. Остальное — в процессе, на сквозном проекте.
А если есть курсы на 3–4 месяца?
Мы короче и дешевле, но не за счёт глубины: даём то, чего в длинных курсах нет — экономику AI (greedy-token), локальные LLM, агентов, crystallize и расширение боевых инструментов (Allure3, TestOps, Selenoid3). Тестирование самих ИИ-приложений и функций у нас тоже закрыто.
Оплатит ли обучение работодатель?
Да. Многие компании возмещают до 50–100% стоимости; даём шаблон договора и счёт, оплату можно разделить 50/50. Как физлицо — можно вернуть до 13% через налоговый вычет (школа лицензирована). По итогу — сертификат, при необходимости оформляем удостоверение о повышении квалификации.
А если передумаю?
Возврат средств — пропорционально оставшимся неделям обучения. При необходимости перенесём в следующий поток.
Не нашли ответ на свой вопрос?
Напишите нам и мы поможем разобраться с интересующими вас вопросами и найдём лучшие индивидуальные решения.