Descrição
Testers.ai desenvolve o CARBON, um sistema de testes de IA projetado para se integrar aos agentes de codificação que os desenvolvedores já utilizam, em vez de substituí-los. A proposta é que o CARBON transforma um agente de codificação de IA em um com uma equipe de QA anexada: ele adiciona conhecimento de testes, fluxos de trabalho de QA repetíveis e sub-agentes de IA especializados a ferramentas como Claude, Codex, Cursor e Antigravity, conectados através do Protocolo de Contexto do Modelo (MCP).
Ler mais
O CARBON segue um ciclo de testes baseados em risco: analisa o código e a cobertura existente para sinalizar áreas de risco, planeja testes em torno de jornadas reais de usuários e lacunas de cobertura, gera e executa casos de teste e produz uma pontuação de confiança respaldada por evidências, em vez de apenas uma contagem de aprovação ou reprovação. Sub-agentes de IA especializados focam em preocupações específicas, incluindo segurança, verificações OWASP, conformidade com acessibilidade e WCAG, usabilidade, desempenho, localização, integridade de dados, formulários e fluxos de checkout, entre outros. A ferramenta é invocada de dentro do agente de codificação com comandos de barra, por exemplo, /carbon para executar o ciclo completo, ou /carbon-security para uma verificação de segurança focada, e há mais de 50 comandos cobrindo tudo, desde design de avaliação de IA até revisão de risco de liberação.
O CARBON Local Harness funciona dentro de um agente de codificação existente e lê o próprio código e testes do projeto; é gratuito para usar e requer apenas a assinatura do agente existente do desenvolvedor ou acesso à API. O CARBON Cloud funciona de maneira diferente: dado uma URL, ele explora autonomamente um site ao vivo, exercita jornadas reais de usuários e retorna bugs com evidências de suporte, sem precisar do código-fonte do projeto. Uma verificação de amostra gratuita na nuvem está disponível sem a necessidade de uma conta ou cartão de crédito, sujeita a limites de serviço.
O CARBON é desenvolvido por Jason Arbon, cuja experiência inclui trabalho em QA e testes no Google, Microsoft, Bing e Applause, e que publicou livros sobre testes de software. O produto é voltado para equipes de desenvolvimento que desejam uma QA estruturada e baseada em evidências, integrada à codificação assistida por IA, em vez de um processo de teste manual separado, e para equipes que lançam recursos de IA que precisam avaliar modelos, prompts e comportamento de agentes juntamente com testes funcionais tradicionais.
- CategoriaRevisão de código e testes com IA
- Modelo de preçosFreemium
- ImplantaçãoNuvem
- PlataformasLocal, Nuvem
Recursos principais de Testers.ai
O CARBON Local Harness funciona dentro do Claude, Codex, Cursor e Antigravity via MCP
O CARBON Cloud testa uma URL ao vivo autonomamente, sem necessidade de acesso ao código-fonte
Ciclo de testes baseados em risco: analisa código, planeja cobertura, gera testes, avalia confiança
24 sub-agentes de IA especializados em áreas como segurança, acessibilidade e desempenho
Mais de 50 comandos de barra para tarefas de teste focadas
Ferramentas de avaliação de IA para modelos, prompts, RAG e comportamento de agentes
Recomendações de prontidão para liberação respaldadas por evidências
Harness local gratuito; verificação de amostra gratuita para o produto em nuvem
Como usar Testers.ai?
Instale o CARBON: Adicione o plugin CARBON ao Claude, Codex, Cursor ou Antigravity via MCP
Execute o ciclo completo: Use /carbon para analisar código, planejar testes e coletar evidências
Foque em uma área: Execute um comando específico como /carbon-security ou /carbon-accessibility
Revise a pontuação de confiança: Verifique o que o CARBON sinaliza como pronto ou não pronto
Teste um site ao vivo: Dê ao CARBON Cloud uma URL para explorar riscos de liberação sem configuração local
Itere: Re-execute /carbon-more ou /carbon-auto para expandir a cobertura à medida que o código muda
Casos de uso de Testers.ai
- QA assistida por IA em agentes de codificação
- Verificações de risco pré-lançamento
- Teste de site ao vivo
- Avaliação de recursos de IA
