Описание
Testers.ai разрабатывает CARBON, AI инструмент для тестирования, предназначенный для интеграции в кодирующие агенты, которые разработчики уже используют, а не для их замены. Идея заключается в том, что CARBON превращает AI кодирующий агент в агент с прикрепленной QA командой: он добавляет знания о тестировании, повторяемые QA рабочие процессы и специализированные AI подагенты к таким инструментам, как Claude, Codex, Cursor и Antigravity, соединяясь через Протокол Контекста Модели (MCP).
Читать далее
CARBON следует циклу тестирования на основе рисков: он анализирует код и существующее покрытие, чтобы выявить рискованные области, планирует тесты вокруг реальных пользовательских путей и пробелов в покрытии, генерирует и выполняет тестовые случаи и производит оценку уверенности, основанную на доказательствах, а не только на количестве успешных или неуспешных тестов. Специализированные AI подагенты сосредоточены на конкретных вопросах, включая безопасность, проверки OWASP, доступность и соответствие WCAG, удобство использования, производительность, локализацию, целостность данных, формы и процессы оформления заказа, среди прочего. Инструмент вызывается изнутри кодирующего агента с помощью команд со слэшем, например, /carbon для выполнения полного цикла или /carbon-security для фокусированного тестирования безопасности, и существует более 50 команд, охватывающих все, от проектирования оценки AI до обзора рисков релиза.
CARBON Local Harness работает внутри существующего кодирующего агента и читает собственный код и тесты проекта; его использование бесплатно и требует только подписки на существующий агент разработчика или доступа к API. CARBON Cloud работает иначе: предоставив URL, он автономно исследует живой сайт, выполняет реальные пользовательские пути и возвращает ошибки с подтверждающими доказательствами, не требуя доступа к исходному коду проекта. Бесплатная проверка облака доступна без учетной записи или кредитной карты, с учетом ограничений сервиса.
CARBON разработан Джейсоном Арбоном, чья карьера включает работу в QA и тестировании в Google, Microsoft, Bing и Applause, и который опубликовал книги по тестированию программного обеспечения. Продукт ориентирован на команды разработчиков, которые хотят структурированного, основанного на доказательствах QA, наложенного на AI-поддерживаемое кодирование, а не на отдельный процесс ручного тестирования, а также на команды, выпускающие AI функции, которым необходимо оценивать модели, подсказки и поведение агентов наряду с традиционным функциональным тестированием.
- КатегорияAI-ревью кода и тестирование
- Модель ценообразованияFreemium
- РазвёртываниеОблако
- ПлатформыЛокально, Облако
Основные функции Testers.ai
CARBON Local Harness работает внутри Claude, Codex, Cursor и Antigravity через MCP
CARBON Cloud автономно тестирует живой URL без необходимости доступа к исходному коду
Цикл тестирования на основе рисков: анализ кода, планирование покрытия, генерация тестов, оценка уверенности
24 специализированных AI подагента для таких областей, как безопасность, доступность и производительность
Более 50 команд со слэшем для фокусированных задач тестирования
Инструменты оценки AI для моделей, подсказок, RAG и поведения агентов
Рекомендации по готовности к релизу, основанные на доказательствах
Бесплатный локальный инструмент; бесплатная образцовая проверка для облачного продукта
Как использовать Testers.ai?
Установите CARBON: добавьте плагин CARBON в Claude, Codex, Cursor или Antigravity через MCP
Запустите полный цикл: используйте /carbon для анализа кода, планирования тестов и сбора доказательств
Сосредоточьтесь на области: выполните конкретную команду, такую как /carbon-security или /carbon-accessibility
Проверьте оценку уверенности: посмотрите, что CARBON отмечает как готовое или не готовое
Тестируйте живой сайт: дайте CARBON Cloud URL для исследования рисков релиза без локальной настройки
Итерация: повторно выполните /carbon-more или /carbon-auto для расширения покрытия по мере изменения кода
Варианты использования Testers.ai
- AI-поддерживаемое QA в кодирующих агентах
- Проверки рисков перед релизом
- Тестирование живого сайта
- Оценка AI функций
