Сейчас появилось настроение писать технические заметки, пока есть мотивация буду это делать и первая в этом году естественно про ai/vibecode

Как использовать AI-ассистенты на 300% эффективнее

Проблема
Запустил промпт → сидишь 2-3 минуты → получил результат → запустил следующий
❌ Мёртвое время
❌ Сливаешь деньги впустую (если у вас тариф крутой)

⚠ Неожиданное открытие
Исследование METR (2025): опытные разработчики с AI работали на 19% медленнее, хотя сами думали, что быстрее на 20%.

Причина — время на промпты и проверку кода и ответ агента.

💡 Решение
Настройка:
1⃣ Добавь 3-4 проекта в workspace
2⃣Открой терминал для каждого проекта

Что делать?
1⃣ Запусти промпт в терминале #1
2⃣Переключись на #2 → дай промпт
3⃣ Переключись на #3 → дай промпт
4⃣ Вернись к #1 → проверь, запусти новый
5⃣ Повторяй цикл

Принцип: Пока AI работает в одном проекте — ты работаешь в друго

Завтра расскажу как это все автоматизировать!

Python — это незрелый dev-тулинг

Захотел написать кастомные линтер-правила
В JavaScript это один инструмент. В Python — это франкенштейн.

ESLint (JS):
Проверка + автофикс + плагин = один файл

Python:
🟣Ruff — быстрый, но плагинов нет
🟣Flake8 — плагины есть, автофикс нет
🟣Pylint — плагины есть, автофикс нет
🟣Автофикс — отдельно (autopep8, LibCST)

Итого: чтобы получить аналог одного ESLint-плагина, собираешь франкенштейна из трёх плюс библиотек.
2026 год на дворе

Или я что-то упускаю?
_____________
На этом пост должен был закончится!
И изначально это был наброс на эмоциях. Проанализировав, поспрашивал коллег/ребят из сообщества — оказалось, упускаю.

Есть Fixit от Meta. Тот же принцип что в ESLint: правило + автофикс = один файл. Построен на LibCST.

Но: в Fixit нет PEP8 и стандартных проверок.
Только для своих правил

Итоговый стек:
🟣Ruff — PEP8 + 800 готовых правил
🟣Fixit — кастомные правила с автофиксом

Я что-то пропустил выход DevTools MCP

И когда я читал возможности, мне показалось, что это копия Playwright MCP, но сейчас, когда разобрался, понял, что это очень крутой инструмент.

Небольшое сравнение как использовать 2 инструмента

1. Экономия токенов / контекста
✅ Chrome DevTools MCP — экономит до 90–95% контекста (не забывайте смотреть используемый контекст в Claude Code /context )
❌ Playwright MCP — жрёт очень много (13–18k токенов на старте + каждый шаг)

2. Глубина дебаггинга и перфоманс
✅ DevTools MCP — 🔥 король здесь
• Performance traces (LCP, CLS, INP, TBT)
• Core Web Vitals анализ в реальном времени
• Network + Console + Sources + всё, что есть в DevTools
• Идеально для «почему тормозит / 500 ошибка / CLS скачет»
❌ Playwright MCP — базовые логи

3. Автоматизация и тесты (E2E, формы, клики)
✅ Playwright MCP — до сих пор сильнее
• Кросс-браузер (Chrome + Firefox + Safari/WebKit)
• Лучше справляется с drag-and-drop, сложными SPA
❌ DevTools MCP — тоже умеет, но иногда менее предсказуемо + только Chrome

4. Скорость и удобство
✅ DevTools MCP — быстрее запускается, может подключатся к твоей сессии браузера
❌ Playwright MCP — часто новая чистая сессия (не разобрался как подключиться)

Что брать?
Дебаг, перфоманс, network, console, «почему сломалось приложение» → Chrome DevTools MCP
E2E-тесты → Playwright MCP

🥹 Сегодня выступаю на MoscowQA

Интересное чувство — для меня этот митап особенный: нашему сообществу 2 года и это уже 20-й митап!

Я обычно нахожусь в резерве и выступал только на первом митапе, но тогда так получилось, что все спикеры не смогли из-за переноса даты.

И сейчас мне очень захотелось выступить именно на 20-м митапе.

Я очень рад, как сообщество выросло и расширяется. Призываю каждого приходить на мероприятие MoscowQA, а после — ходить в бар!
Любим вас 😍

Трансляция: https://vkvideo.ru/video-167479002_456239502

В pw много разных локаторов, и кто начинает автоматизацию — не понимает, какой и когда использовать. Вот небольшая заметка-шпаргалка.

Стратегия выбора локаторов

Приоритет от лучшего к худшему:

1⃣ getByRole() - Лучший выбор
2⃣ getByLabel() - Для полей форм
3⃣ getByPlaceholder() - Если нет label
4⃣ getByText() - Для статического текста
5⃣ getByAltText() - Для изображений
6⃣ getByTitle() - Редко, но можно
7⃣getByTestId() - Для сложных случаев
8⃣ CSS/XPath - Не рекомендуется к использованию

Алгоритм выбора:

Это кнопка/ссылка/поле? ➡ getByRole()
Это поле с лейблом? ➡ getByLabel()
Это текст на странице? ➡ getByText()
Ничего не подходит? ➡ Добавить data-testid

🔗 Дока

Нашёл интересное исследование!

LLM умеют генерировать тесты. Но когда код изменился, тесты посыпались — модель сможет их починить и обновить?

Собрали 1 539 реальных сценариев из open-source проектов на Python, Java и Go и оценили LLM на трёх задачах:

🎥Создание тестов с нуля
🎥 Починка тестов, которые сломались после рефакторинга
🎥Доработка тестов под новую или изменившуюся логику

Не на уровне отдельных функций, а на уровне целого тестового файла с контекстом репозитория .

Результат: даже последние модели показывают слабые результаты на починке и обновлении.

Генерация — ок, а вот сопровождение тестов — пока слабое место.

🔗 Статья: huggingface.co/papers/2601.18241
🔗 Код: github.com/trndcenter/TAM-Eval

🎭 Playwright CLI инструмент для AI-агентов

Microsoft выпустили Playwright CLI — обёртку над Playwright, заточенную под работу с coding-агентами (Claude Code, GitHub Copilot и др.).

Зачем, если есть Playwright MCP? Всё просто — токены.
Разница в 4 раза.

Простая задача:
1) открыть страницу
2) кликнуть
3) сделать скриншот

MCP → ~114 000 токенов
CLI → ~26 800 токенов

🔎 Почему MCP дороже?
MCP возвращает всё обратно в LLM: accessibility snapshot страницы, байты скриншотов и т.д. Даже если агенту эти данные не нужны

⚡️Что умеет CLI?
Полный набор команд для управления браузером
Причём в CLI доступно больше команд, чем в MCP по умолчанию

Установка

npm install -g @playwright/mcp@latest
playwright-cli install --skills

🔗 https://github.com/microsoft/playwright-cli

✉ Тестирование email

Обычно тестирование писем сводится к проверке, что запрос ушёл в нужный сервис — замокали клиент, убедились, что subject/body/получатель на месте

Редко, но бывают сценарии, где нужен полный e2e


Решение — SMTP-сервер в docker-compose рядом с приложением. Принимает письма, отдаёт через API

Open-source инструменты:
🟣Mailpit
🟣MailDev
🟣smtp4dev
🟣GreenMail
🟣MailCrab
🟣Inbucket — Сам использовал в своё время

Митап Moscow QA #21

🌎 Онлайн
Начало в 19:00!

➡ Ссылка на трансляцию https://www.youtube.com/watch?v=vBJlV2NSrHA