Автоматизация тестов на базе AI: теперь можно писать сценарии просто на английском.
Тестирование — AI-инструменты
471 инструментов в этой категорииЧтобы релиз не сломался: писать и поддерживать автотесты, вылавливать дефекты в коде до ревью и следить за продакшеном на предмет багов, которые всё равно просочились. Для QA-инженеров и команд с непрерывными поставками.
Представьте, что вы можете «настроить вайб» своего AI-агента, чтобы он работал именно так, как нужно. С Plurai это реально: вы просто описываете, что агент должен делать, а что категорически запрещено, а сервис сам генерирует данные для обучения, проверяет их и развертывает кастомную модель за считанные минуты. Это похоже на vibe coding, но только в части оценки качества и создания guardrails. Забудьте про разметку данных, сложные пайплайны аннотации и бесконечный prompt engineering. Что внутри? Plurai использует малые языковые модели, поэтому задержка составляет менее 100ms, а стоимость в 8 раз ниже, чем при использовании GPT в роли судьи. При этом количество ошибок снижается более чем на 43%. Система работает в режиме реального времени со всем потоком данных, а не по выборке, и базируется на опубликованном исследовании BARRED.
Автоматическое тестирование в браузере для GitHub pull requests — AI-агенты проверяют ваше веб-приложение при каждом коммите
Платформа для код-ревью на базе AI: отправляете код и тут же получаете правки от нейронки и коллег в реальном времени.
Это специальный шлюз для разработчиков, который помогает анализировать, тестировать и мониторить работу LLM и всех AI-функций в вашем продукте.
Ускорьте разработку игр с помощью Sawyer – мощного инструмента на базе искусственного интеллекта.
AI-платформа, которая самостоятельно планирует, создаёт и разворачивает полнофункциональные SaaS-приложения на основе описания.
Это плавающее окно для AI-кодинг агентов, которое всегда остается поверх вашего редактора, браузера или даже игр.
Проверка AI-кода — вставьте код, сгенерированный любой LLM, чтобы мгновенно обнаружить галлюцинации и проблемы с безопасностью.
Хотите понять, какая нейронка справится с вашей задачей лучше всего? Просто сравните несколько AI моделей в одном окне: так сразу станет видно, кто из них выдает идеальный результат на ваш конкретный промпт.
Инструменты для разработчиков на базе AI, которые берут на себя рутину: написание, отладку и поддержку кода. В основе лежат агентные системы и inference-time scaling, что позволяет AI глубже «вникать» в задачу и выдавать более точные решения.
Разбирайтесь с ошибками AI-агентов без лишней головной боли: просто создайте форк того самого шага, на котором всё сломалось, отладьте его и убедитесь, что фикс работает, прежде чем выкатывать обновление в продакшн.
Удобный веб-интерфейс, чтобы подключаться к MCP-серверам через HTTP и быстро тестировать их в деле.
Платформа для контроля версий и тестирования AI-промптов. Отслеживайте изменения, сравнивайте результаты и дорабатывайте свои запросы гораздо быстрее.
Удобный AI-инструмент для создания реалистичных фейковых данных — как раз то, что нужно для тестов и разработки.
ИИ-агенты автоматизируют QA веб-сайтов, проверяя битые ссылки и ошибки в тексте перед запуском.
Позвольте AI безжалостно разнести ваш сайт в щепки.
AI-расширение для IDE, которое анализирует код на безопасность, производительность и корректность, а также автоматически генерирует документацию и пояснения.
Платформа на базе искусственного интеллекта, которая генерирует, дорабатывает и автоматизирует тест-кейсы для ПО из простого текста на английском или загруженных документов.
Это бенчмарк для AI-агентов по написанию кода. Он оценивает пользовательский опыт по 8 ключевым параметрам: от дизайна и доступности до устойчивости к ошибкам.
Платформа для инженеров AI, которая помогает командам создавать прототипы, тестировать и мониторить AI-фичи с помощью коллаборативных инструментов и интеграций.
Atla — это единственный инструмент для эвалов, который помогает автоматически находить корень проблем в ваших AI-агентах. С ним вы сможете разобрать ошибки на уровне каждого шага, выявить повторяющиеся паттерны сбоев и быстро всё исправить, пока пользователи даже ничего не заметили.
Превращайте тикеты из GitHub в готовый к деплою код, который останется только проверить.
Платформа для AI observability: просто добавьте одну строку кода, чтобы полностью контролировать расходы, отлавливать ошибки и следить за производительностью ваших AI агентов.