Продолжаем разбирать частые ошибки при работе с ИИ вместе с Константином, экспертом по ИИ в Naumen.
В первой части говорили о контексте, постановке задачи и конфиденциальных данных. Теперь смотрим шире: как работать с актуальной информацией, что делать, если застряли в диалоге с ИИ, и почему хороший результат часто требует экспериментов с подходами.
Собрали в одном месте материалы о разных сторонах работы тестировщика: от проверки требований и верстки до инструментов и коммуникации внутри команды. Будет полезно и тем, кто только начинает работать в тестировании, и тем, кто уже в профессии и хочет узнать, как к знакомым задачам подходят коллеги.
Знания становятся ценными, когда их можно применить для решения реальных задач. Начинающим специалистам такую возможность дают пет-проекты. Они помогают проверить идеи, разобраться в технологиях и получить первый опыт разработки продукта.
Даже небольшой проект помогает показать, как ты подходишь к решению задач: какие технологии выбираешь, какие решения принимаешь и как справляешься с ограничениями.
Мы много работаем со студентами и видим, какие задачи помогают развивать реальные навыки. Поэтому собрали список примеров, которые можно реализовать в пет-проекте.
