Gen AI pro Web UI testing

Test analytici, manuální testeři, testeři automatizace, QA leadři a vývojáři, kteří chtějí začít systematicky využívat GenAI a LLM ve své každodenní praxi při testování webových aplikací.

• LLM modely – základní přehled
• Vibe-coding (příklady s Lovable)
• LLM workflows (příklady s Playwright AI botem)
• AI agenti (plánování a reasoning, nástroje, paměť)
• AI-augmented testing – příležitosti
• Úvod do MCP: Wopee.io, Playwright, GitHub, Jira
• Budoucnost (AI?) testingu

• Úvod
  Krátké uvedení do tématu GenAI v testování a představení hlavních cílů workshopu. Účastníci získají rámcový přehled o tom, kde dnes GenAI dává v testování smysl a kde jsou její limity. Nastavíme si společná očekávání a konkrétní výstupy, které si mají z workshopu odnést.
• LLM modely – základní přehled
  Vysvětlíme si, co jsou LLM modely, jak fungují a proč jsou pro oblast testování zajímavé. Projdeme rozdíly mezi jednotlivými typy modelů a způsoby jejich nasazení v praxi.
• Vibe-coding a příklady s Lovable.dev
  Ukážeme si koncept „vibe codingu“, tedy rychlého vytváření funkcionality a prototypů za pomoci LLM nástrojů jako je Lovable.dev. Účastníci uvidí, jak lze generovat jednoduché aplikace. V praktické části si vyzkouší, jak z testovacího zadání vznikne aplikace.
• LLM workflows
  Představíme si, jak z jednotlivých LLM volání skládat workflow, které reálně pomáhá testovacím týmům. Na příkladech s nástrojem playwright-ai-bot ukážeme generování testů z uživatelských scénářů, screenshotů nebo existující aplikace.
• AI agenti (plánování a reasoning, nástroje, paměť)
  Vysvětlíme rozdíl mezi jednoduchým LLM voláním a skutečným AI agentem, který plánuje, používá nástroje a pracuje s pamětí. Projdeme konkrétní scénáře z testování, kde agenti umí převzít část práce testera, například průzkumné testy nebo vytváření regresních sad. V praktické části si účastníci vyzkouší, jak takového agenta využít v testovacím kontextu.
• AI-augmented testing – příležitosti
  Podíváme se na to, jak zapojit GenAI postupně do existujících testovacích procesů bez „big bang“ změny. Ukážeme, kde začít s rychlými přínosy, od generování testovacích scénářů, přes plánování testů, revizi a údržbu až po generování testovacích reportů.
• Úvod do MCP: Wopee.io, Playwright, GitHub, Jira
  Seznámíme účastníky s konceptem MCP (Model Context Protocol) a tím, jak umožňuje LLM pracovat přímo s nástroji jako Wopee.io, Playwright, GitHub nebo Jira. Na praktických ukázkách uvidí, jak může AI agent například spouštět testy, číst issue, vytvářet tikety nebo analyzovat výsledky. V cvičení si vyzkouší, jak tyto integrace mohou vypadat.
• Budoucnost (AI?) testování
  Na závěr se podíváme na trendy v oblasti AI a budoucnost testování. Probereme, jak se může měnit role testera a jaké dovednosti budou klíčové. Otevřeme diskuzi nad tím, co konkrétnně dává smysl zavádět ve vašem týmu v nejbližší době.