Migracja Testów Automatycznych z wykorzystaniem AI

To szkolenie jest dla Ciebie, jeśli masz już podstawowe doświadczenie z Cypress lub testami automatycznymi i chcesz wynieść swoje umiejętności na zupełnie nowy poziom.
Dowiesz się, jak wykorzystać sztuczną inteligencję (AI), by przyspieszyć i ulepszyć proces migracji testów do innego frameworka. Jakiego? A to będzie niespodzianka w trakcie naszego szkolenia w zależności od ilości osób. Postawimy na AI, dobre prompty, instrukcje aby przeprowadzić ten proces w sposób odpowiedni.  Nie musisz być ekspertem w programowaniu – wystarczy, że znasz podstawy i chcesz nauczyć się pracować mądrzej, nie ciężej.

Naszym priorytetem jest efekt i praktyczne umiejętności, dlatego szkolenie odbywa się w kameralnej grupie, co pozwala nam skupić się na każdym uczestniku.
Dzięki temu możesz liczyć na indywidualne wsparcie i odpowiedzi na pytania związane z Twoim realnym projektem.

Naszą priorytetem jest efekt – czyli skuteczna nauka, dlatego też na szkolenie nie będziemy zapisywać dziesiątek osób. W ramach mniejszej grupy będziemy mogli bardziej skupić się na Was – kursantach.

Agenda

Musimy pamiętać, że szkolenie jest jednodniowe, więc będzie intensywne, czas przewidziany na szkolenie to 1x8godzin, jednak w przypadku pytań, wątpliwości będziemy pracować razem, by jak najlepiej wytłumaczyć aspekty związane z przedmiotem szkolenia. Ważną jednak kwestią jest to, że skupimy się na ćwiczenia, by móc w przyszłości wykorzystać zdobyte umiejętności w praktyce.

Obowiązkowe jest posiadanie (GitHub Copilot, Cursor, Tabnine czy też Codexa w Waszym IDE).

Moduł 1: Wprowadzenie — Nowa era automatyzacji i migracji testów

• Jak AI zmienia pracę QA Automatyzującego
• Przegląd narzędzi AI wspierających migrację testów (GitHub Copilot, Cursor, ChatGPT, Claude)
• Wyzwania utrzymania frameworków testowych w projektach
• Czym jest migracja testów i kiedy ma sens biznesowo
• Omówienie projektu szkoleniowego oraz podejścia warsztatowego
• Możliwości i ograniczenia AI podczas migracji kodu testowego

Moduł 2: Analiza istniejącego projektu Cypress

• Pobranie i uruchomienie repozytorium Cypress
• Analiza struktury projektu i architektury testów
• Omówienie Page Object Model
• Analiza zależności i pluginów użytych w projekcie
• Wykorzystanie AI do zrozumienia architektury repozytorium

Moduł 3: AI jako wsparcie przy migracji testów

• Jak pisać skuteczne prompt’y do migracji kodu
• Generowanie kodu testowego w nowych frameworkach
• Analiza różnic między Cypress a frameworkami docelowymi
• Refaktoryzacja kodu z pomocą AI
• Debugowanie problemów migracyjnych przy użyciu AI
• Wykorzystanie GitHub Copilot Chat oraz Cursor Agent Mode lub innego
• AI jako wsparcie przy analizie błędów i logów
• Ograniczenia AI — halucynacje, błędne migracje i ryzyka jakościowe

Moduł 4: Migracja testów do nowych frameworków

• Wybór frameworków docelowych 
• Migracja testów do:

• Playwright
• Selenium
• TestCafe
• Nightwatch.js
• WebdriverIO
• Robot Framework

• Adaptacja selektorów, hooków oraz mechanik frameworków
• Przenoszenie Page Object Model oraz struktur testowych
• Dostosowanie konfiguracji i uruchamiania testów
• Porównanie podejść i możliwości frameworków

Moduł 5: Uruchamianie i debugowanie migracji

• Uruchamianie zmigrowanych testów
• Debugowanie problemów frameworkowych
• Analiza błędów wykonania i flaky tests
• Wsparcie AI przy naprawie testów
• Stabilizacja testów po migracji
• Optymalizacja struktury i wydajności testów
• Self-healing i automatyczne poprawianie kodu z pomocą AI

Moduł 6: CI/CD i automatyzacja procesu migracji

• Podstawy integracji frameworków z GitLab CI
• Generowanie pipeline YAML z pomocą AI
• Automatyczne uruchamianie testów w pipeline
• Analiza błędów CI/CD z wykorzystaniem AI
• Omówienie problemów środowiskowych i zależności
• Podejście do migracji w środowisku enterprise

Moduł 7: AI, przyszłość QA i podejście projektowe

• Jak AI zmienia rolę QA Automatyzującego
• Czy frameworki będą coraz łatwiejsze do wymiany?
• AI Agents i przyszłość automatyzacji testów
• Podejście “One Man Army” w projektach QA wspieranych AI
• Case study i przykłady realnych migracji
• Ryzyka związane z nadmiernym poleganiem na AI

Moduł 8: Podsumowanie i sesja Q&A

• Najważniejsze wnioski i dobre praktyki
• Omówienie problemów napotkanych podczas warsztatów
• Sesja pytań i odpowiedzi

W ramach przedmiotowego szkolenia, będziemy poruszać jeszcze kilka tematów – które będą naturalnie wynikały w trakcie dynamiki spotkania.

Nie widzisz odpowiedniego dla siebie terminu?
Chcesz aby zorganizować dedykowane spotkanie dla Twojej organizacji?
Skontaktuj się z nami na szkolenia@dlatesterow.pl lub poprzez zakładkę kontakt.