Не будем здесь в деталях описывать ценность ИИ-инструментов в работе современного специалиста — об этом рассказывает каждая вторая статья на Хабре. Но это правда: ИИ-инструменты стали чем-то вроде электричества — как-то существовать без них можно, но это неизбежное отставание от рынка.

По данным Stack Overflow Developer Survey 2025, 84% респондентов уже используют или планируют использовать ИИ-инструменты, а 51% профессиональных разработчиков используют их ежедневно.

С этой мыслью мы в команде DoQA реализуем ИИ-функционал: когда разработка и релизы движутся всё быстрее, написание тестовой документации не может оставаться полностью ручным.

Главная проблема QA сегодня

Тест-кейсы и чек-листы нужно писать быстро, но качественно. Формирование тестовой документации иногда занимает до неприличия много времени, в особенности, если требования часто неполные или меняются в процессе разработки. Ревью тест-кейсов откладывается, потому что у команды нет ресурсов. Время тестирования и время на подготовку документации конкурируют друг с другом — а его и так не хватает.

Все указанные проблемы решает ИИ-функционал DoQA. Сегодня он уже не забавная игрушка или приятный бонус, а инструмент, который убирает рутину из критических областей процесса.

В чём удобство ИИ-функций DoQA

Текущий ИИ-функционал DoQA включает в себя пять фич.

Генерация единичного тест-кейса

DoQA ИИ позволяет описать сценарий и требования, приложить PDF или DOCX, после чего получить тест-кейс со структурой, шагами и заполненными полями. Результат при этом открывается в редакторе, позволяя скорректировать полученный результат в случае необходимости.

Генерация чек-листа

Удобна, когда:

• нужно в сжатые сроки покрыть функционал проверками и увидеть логику тест-дизайна в одном документе, а не в разрозненных наборах тестов;
• не требуется детальное описание тест-кейсов, достаточно списка проверок: например, если на проекте постоянная команда опытных тестировщиков, погружённых в контекст, и им не нужно расписывать каждый шаг.

Массовая генерация тест-кейсов

Необходима для быстрой подготовки целого набора проверок по требованиям, фиче или пользовательскому сценарию. QA загружает или описывает исходные требования, а DoQA ИИ формирует несколько связанных тест-кейсов со структурой, шагами и ожидаемыми результатами.

Главная ценность функции в том, что она снимает самую трудоёмкую часть первичного покрытия: вместо ручного разбиения требований на отдельные проверки команда получает готовую основу, которую можно быстро просмотреть, уточнить и довести до стандарта проекта. Это особенно важно на старте тестирования новой функциональности, когда нужно быстро оценить объём покрытия, не упустить ключевые сценарии и синхронизировать команду вокруг единой структуры тестовой документации.

Тест-кейсы, полученные через массовую генерацию, получают статус «Черновик». Задача тестировщика смещается с создания кейсов с нуля на ревью уже готовых результатов — это ускоряет саму стадию тестирования.

ИИ-анализ и ревью тест-кейса

ИИ нужен не только для генерации, но и для контроля качества. DoQA анализирует ясность цели тест-кейса, его атомарность, содержимое полей и предлагает правки, которые можно применить точечно.

Генерация заголовка баг-репорта

Пожалуй, самая маленькая из функций, но она заметно ускоряет формирование баг-репортов. DoQA предзаполняет сценарий воспроизведения бага на основе тест-кейса — тестировщику остаётся указать фактический результат и при необходимости прикрепить вложения. После этого ИИ на основе полного контекста генерирует заголовок баг-репорта, который отвечает на вопросы «Что сломалось?», «В какой части системы?» и «При каких условиях?».

Почему это удобно именно внутри DoQA, а не во внешнем чате

• ИИ работает рядом с тест-кейсом, чек-листом и баг-репортом;
• не нужно копировать контекст между системами;
• меньше риска потерять структуру документации;
• результат можно редактировать до сохранения;
• подсказки ИИ встроены в рабочий процесс ревью;
• администраторы могут настраивать промпты под стандарты команды, меняя правила генерации тестовой документации;
• можно выбрать встроенного, кастомного или локального провайдера;
• есть контроль расходов через коины, токены и историю операций.

Разумеется, любое использование ИИ требует дополнительного контроля со стороны специалиста. По тем же данным Stack Overflow, 46% разработчиков не доверяют точности ИИ-выводов, и только около 3% полностью доверяют результатам. Поэтому удобный ИИ-инструмент для QA должен быть ориентирован на возможность внесения корректировок как во входящую документацию, так и в получаемую на выходе после работы ИИ. Именно поэтому мы сделали всё, чтобы DoQA оставляла человека финальным редактором: ИИ предлагает, в то время как QA проверяет и утверждает.

Кроме того, возможность редактировать промты, возможность тонкой настройки запросов в самой DoQA позволяет изначально гибко подстраивать механизм работы инструмента под нужды проекта.

ИИ в DoQA освобождает тестировщиков от рутинной и механической работы — QA-специалист остаётся тем, кто ставит задачи и принимает решения. В 2026 году вопрос уже не в том, использовать ли ИИ в тестировании, а в том, насколько удобно, контролируемо и безопасно он встроен в рабочий процесс. DoQA ИИ ценен именно этим: он делает ИИ-возможности частью повседневной QA-практики.

Расскажите, каких ИИ-возможностей не хватает в DoQA именно вам.
Самый частый запрос берём в дорожную карту — и вы увидите его в следующих релизах 🚀