Tworzenie agenta AI wspierającego testerów manualnych Od pomysłu do działania (z użyciem Ollama)

Cel nauczania

Celem szkolenia jest praktyczne wprowadzenie testerów manualnych w świat lokalnych agentów AI – na przykładzie darmowego narzędzia Ollama oraz przyjaznych interfejsów użytkownika (GUI), takich jak AnythingLLM lub Hollama.

Uczestnicy nauczą się, jak stworzyć pełnoprawnego agenta QA działającego lokalnie – bez potrzeby programowania – który wspiera testerów w generowaniu przypadków testowych, analizie danych testowych (np. z TestLinka), automatyzacji dokumentacji i wnioskowaniu na podstawie własnych plików i dashboardów.

Dzięki praktycznym warsztatom uczestnicy wyjdą ze szkolenia z gotowym i działającym lokalnym asystentem QA, dostosowanym do ich potrzeb.

 

Harmonogram szkolenia

Szkolenie trwa 16 godzin i realizowane jest w dwóch wariantach:Wersja popołudniowa:

4 dni × 4 godziny | 16:00 – 20:00

Wersja weekendowa:

2 dni × 8 godzin | 9:00 – 17:00

Zakres tematyczny

• Wprowadzenie – AI w pracy testera 
  • Kim jest agent AI i jak działa na lokalnym silniku (Ollama)
  • Główne zastosowania AI w testach manualnych
  • Jak działa Ollama i czym różni się od ChatGPT
  • Przegląd modeli: Mistral, Phi, LLaMA
  • Demo agenta działającego lokalnie
• Generowanie przypadków testowych 
  • Jak formułować prompty dla agenta testowego
  • Tworzenie przypadków testowych z:
    • user story
    • kryteriów akceptacji
    • screenshotów
  • Praktyka: generowanie przypadków w stylu TestLink / Excel
• Automatyzacja dokumentacji testowej
  • Generowanie:
    • Planu testów
    • Scenariuszy testowych
    • Danych testowych
    • Raportu z testów
  • Formatowanie i eksport do plików Word/Excel
• Agent jako osobisty asystent testera
  • Tworzenie checklist do testów regresyjnych
  • Wyszukiwanie danych testowych
  • Analiza opisów błędów
  • Tworzenie podsumowań sesji eksploracyjnych
  • Praktyczne scenariusze z życia testera
• Agent lokalny – jak działa Ollama i jak go uruchomić
  • Instalacja Ollama (lokalnie)
  • Wybór i pobranie modelu (np. mistral, phi)
  • Konfiguracja agenta testowego z prostym interfejsem (GUI lub terminal)
  • Narzędzia wspierające (Langchain, LlamaIndex – tylko w tle, bez kodu)
• Personalizacja agenta – jak nauczyć go swojej domeny
  • Jak przygotować agenta do pracy z dokumentami:
    • User stories
    • Word, PDF, Excel
  • Praktyka: agent przeszukujący własne test case
  • Przykład: "czy mam przypadek testowy dla tej funkcji?"– i agent odpowiada
• Testowanie z agentem – case study
  • Symulacja pracy z agentem na realnym scenariuszu (np. testy rejestracji użytkownika)
  • Agent jako notatnik testera
  • Agent jako "QA buddy" – podpowiada co jeszcze przetestować
  • Agent jako analityk regresji
• Gotowe prompty i własne centrum AI
  • Gotowe prompty do codziennego użycia
  • Jak ułatwić sobie życie: skróty, template’y, makra
  • Porady: jak nie przesadzić i kiedy nie ufać agentowi
  • Podsumowanie i mapa dalszego wdrożenia

Jak się przygotować

Wymagania:

• System operacyjny Windows 10/11
• Brak potrzeby programowania – pracujemy na interfejsach użytkownika
• Podstawowa znajomość pracy testera i dokumentacji testowej

Metody nauczania

Szkolenie jest prowadzone w formule warsztatowej, z naciskiem na interakcję i praktykę.

Korzyści

Po ukończeniu szkolenia uczestnik potrafi:

•  Stworzyć i uruchomić własnego lokalnego agenta AI z darmowym silnikiem Ollama
•  Skonfigurować przyjazne GUI (AnythingLLM lub Hollama) do obsługi plików testerskich
•  Generować przypadki testowe z user story, kryteriów akceptacji i screenshotów
•  Tworzyć dokumentację testową: plany testów, raporty, dane testowe
•  Budować checklisty i podsumowania sesji eksploracyjnych z użyciem agenta
•  Uczyć agenta własnych danych z plików Word, PDF, Excel, CSV i dashboardów
•  Zadawać agentowi pytania o testy, błędy, statusy testów — jak do członka zespołu

 

Dodatkowo uczestnik:

• Pozna możliwości integracji agenta z plikami eksportowanymi z TestLinka, JIRA czy Excela
• Zbuduje pod koniec szkolenia własny mini-projekt agenta testerskiego, np. wspierającego przegląd testów regresyjnych lub analizę logów

Trenerzy