Grzegorz Holak
Poniedziałek 5 października
AI w pracy testera: od frameworków promptowych do workflowów multi-agentowych
Uczestnicy poznają i natychmiast przećwiczą kilka (ilość zależna od grupy, w momencie zgłoszenia nie ma co określać dokładnie ile, w pół roku może się mocno zmienić) frameworków promptowych (CRISPE, Chain of Thought, Tree of Thought, RAG, Few-Shot, CO-STAR, SCQA i inne), z których każdy jest zmapowany na konkretne zadania QA: generowanie test case’ów, analizę edge case’ów, pisanie opisów bugów, budowanie business case’ów dla automatyzacji oraz tworzenie kodu testowego z dokumentacji API. Warsztaty wykraczają poza promptowanie pojedynczego modelu. Uczestnicy poznają możliwości multimodalne — wykorzystanie obrazów, nagrań audio i wideo jako danych wejściowych do raportowania bugów i analizy UI — oraz dowiedzą się, jak Model Context Protocol (MCP) umożliwia agentom AI orkiestrowanie prawdziwych narzędzi: Jiry, Confluence, GitHuba i Slacka w zunifikowanych workflow’ach. Na zakończenie omówimy scenariusze multi-agentowe, w których różne narzędzia AI współpracują nad złożonymi zadaniami QA: od incident response po migrację frameworków. Każde pojęcie jest utrwalane ćwiczeniami na żywo. Uczestnicy wychodzą z osobistą biblioteką promptów, gotowymi szablonami i jasnym zrozumieniem, które narzędzie AI użyć do którego zadania QA.
Wtorek 6 października (Sala 1)
Otwarcie konferencji
Wtorek 6 października (Sala 1)
Polityka i strategia testów jako elementy governance w organizacjach technologicznych
Podczas warsztatu przekażemy uczestnikom praktyczną wiedzę o tym, jak testerzy mogą wykorzystywać AI w codziennej pracy — nie tylko do pojedynczych zapytań, ale jako realne wsparcie całego procesu testowego.
Zaczniemy od krótkiego self-checku, który pomoże uczestnikom określić swój obecny poziom pracy z narzędziami AI. Następnie przejdziemy przez skalę adopcji AI: od poznania i stosowania frameworków promptowych, przez świadomą pracę z kontekstem, aż po projektowanie bardziej zaawansowanych workflowów z użyciem agentów i podejścia multi-agentowego.
Warsztat będzie nastawiony na rozwijanie praktycznych umiejętności, które pomagają testerom lepiej analizować wymagania, projektować testy, generować dane, wspierać automatyzację i usprawniać codzienne zadania.
Ze względu na dynamiczny rozwój narzędzi AI, finalny zakres oraz przykłady używane podczas szkolenia zostaną dopracowane około miesiąc przed warsztatem, aby zapewnić uczestnikom możliwie aktualną i praktyczną wiedzę.
Po zakończeniu warsztatu uczestnicy otrzymają dodatkowe ćwiczenia oraz propozycje dalszego planu rozwoju w obszarze AI w pracy testera, tak aby każdy mógł samodzielnie utrwalać i rozwijać zdobyte umiejętności również po zajęciach.