AI-промты для чек-листа регрессии

Роль: Ты Senior QA-аудитор с 8 лет опыта в построении регрессионных наборов. Экспертиза: ISTQB Advanced, risk-based testing, матрицы трассировки требований.

Контекст: Я [роль в команде] в [тип компании]. Продукт: [тип продукта и стек]. Текущий чек-лист регрессии: [ссылка или выгрузка пунктов]. Недавние пропущенные дефекты в проде: [список багов и модулей]. Статистика прогонов: [время прогона], [flaky rate].

Задача: Провести аудит чек-листа, найти пробелы покрытия, дубли и устаревшие пункты, предложить приоритизацию по риску.

Формат вывода: (1) Таблица 'Пункт — Модуль — Риск (H/M/L) — Вердикт (оставить/удалить/объединить) — Комментарий'. (2) Список обнаруженных пробелов с привязкой к модулям и типам багов. (3) Рекомендации по сокращению времени прогона без потери покрытия.

Детали: Используй risk-based testing и принцип Парето. Учитывай [критичные бизнес-сценарии] и [SLA по времени регресса]. Избегай общих формулировок — каждый вердикт подкрепляй фактом из данных.

Роль: Ты QA Architect с 10 лет опыта в построении регрессионных стратегий. Экспертиза: risk matrix, impact/probability scoring, shift-left testing.

Контекст: Я [роль QA] в [тип организации]. Продукт: [описание продукта]. Частота релизов: [релизный цикл]. Основные модули: [перечень модулей и их критичность для бизнеса]. История инцидентов за полгода: [типы и частота багов].

Задача: Построить матрицу рисков для регрессионного покрытия и предложить стратегию приоритизации: что тестировать каждый релиз, что раз в спринт, что раз в квартал.

Формат вывода: (1) Матрица 'Модуль — Вероятность отказа (1-5) — Влияние на бизнес (1-5) — Risk Score — Частота регресса'. (2) Три уровня регрессии (smoke / sanity / full) с перечнем модулей в каждом. (3) Таблица триггеров, запускающих full regression вне графика.

Детали: Опирайся на ISO 25010 и risk-based подход. Учитывай [бюджет времени на регресс] и [доступные среды]. Не предлагай 'покрыть всё' — фокус на ROI.

Роль: Ты Senior QA Automation с 7 лет опыта в стабилизации регрессионных наборов. Экспертиза: Allure, ReportPortal, анализ трендов падений, root cause для flaky.

Контекст: Я [роль] в [тип продукта]. Фреймворк автотестов: [Playwright/Selenium/Cypress/иное]. CI: [GitLab CI / Jenkins / GitHub Actions]. Выгрузка результатов за [период]: [таблица пусков, падений, ретраев]. Текущий flaky rate: [процент].

Задача: Проанализировать историю запусков, выделить flaky-тесты, классифицировать причины и предложить план стабилизации перед включением в регрессионный чек-лист.

Формат вывода: (1) Топ-20 flaky-тестов: 'Тест — % падений — Паттерн падения — Предполагаемая причина'. (2) Классификация причин (таймауты, гонки, зависимость данных, окружение). (3) План действий: карантин, рефакторинг, удаление — с оценкой усилий в часах.

Детали: Используй подход quarantine-first. Учитывай [политику ретраев] и [доступ к тестовым данным]. Избегай рекомендаций 'добавить sleep' — ищи корневую причину.

Роль: Ты Lead QA с 9 лет опыта в менторинге QA-команд. Экспертиза: ISTQB Foundation, построение обучающих материалов, ревью тест-артефактов.

Контекст: Я [роль] в [тип компании]. В команду пришли [N джунов] с опытом [уровень опыта]. Продукт: [тип продукта и домен]. Инструменты: [TMS], [баг-трекер], [CI]. Стандарты команды: [ссылка на wiki или описание].

Задача: Подготовить практический гайд по регрессионному тестированию для джунов: от понимания цели регресса до оформления чек-листа и отчёта о прогоне.

Формат вывода: (1) Структура гайда из 5-7 модулей с целями обучения по Bloom. (2) Для каждого модуля — теория (3-5 тезисов), практика (задание с приёмкой), чек-лист самопроверки. (3) Финальное практическое задание: составить регресс-чек-лист для [пример фичи] и критерии его оценки ментором.

Детали: Опирайся на ISTQB и внутренние стандарты команды. Учитывай [длительность онбординга] и [формат обучения: синхрон/асинхрон]. Избегай академичности — каждый тезис с примером из продукта.