Program konferencji 29 Stycznia
9:00 – 9:40
Michał Adamek
Indeks białkowy: Dlaczego w dobie AI jakość wciąż potrzebuje ludzi.
Już kilka razy próbowano wyeliminować QA – developerzy napiszą testy, automatyzacja załatwi resztę. Teraz mamy AI i dokładnie tę samą rozmowę. Ale jeśli deterministyczny kod nie zastąpił QA, dlaczego miałoby to zrobić probabilistyczne AI? Ktoś musi być tym „indeksem białkowym” – biologicznym komponentem, który patrzy na technicznie poprawny output i mówi: „ładna próba, ale nie”. AI to most między Dev i QA jakiego jeszcze nigdy nie mieliśmy.
9:40 – 10:40
Moderator: Sławomir Radzymiński
Ocado Technology
Natalia Krawczyk- Grzegorzewicz
Opera
Dawid Pacia
Arkadiusz Jelonek
Fundrbird
Panel Dyskusyjny "AI vs. Hype: które narzędzia warto mieć w projekcie?"
Konkretny przegląd rozwiązań, które pomagają pisać, uruchamiać i utrzymywać testy. Startujemy od pytania „od czego zaczęliśmy i co byśmy dziś zrobili inaczej?”, a kończymy mapą narzędzi i scenariuszy użycia.
10:40 – 10:55
Przerwa
10:55 – 11:30
Damian Brzęczek
Stonex Group Inc.
Copilot bez tajemnic?
Poznaj jego możliwości!
W dobie rozwoju sztucznej inteligencji często pojawia się pytanie: „Czy AI nas zastąpi?”.
Aby temu zapobiec, warto traktować ją nie jako zagrożenie, ale jako potężne narzędzie wspierające naszą pracę. Jednym z najbardziej praktycznych rozwiązań dla programistów jest GitHub Copilot — asystent kodowania oparty na AI, który potrafi znacząco przyspieszyć i usprawnić codzienne zadania.
Podczas tej prezentacji dowiesz się, jak skonfigurować Copilota, wykorzystać jego zaawansowane funkcje, takie jak edycje, bazy wiedzy czy obsługa wielu modeli, oraz jak płynnie zintegrować jego sugestie z przepływem pracy. Prezentacja skierowana jest do zarówno początkujących, jak i doświadczonych osób chcących poprawić efektywność i jakość kodu dzięki sztucznej inteligencji.
11:30 – 12:10
Arkadiusz Jelonek
Fundrbird
Jeden za wszystkich, wszyscy za jakość czyli 3 muszkieterów nowoczesnej automatyzacji: Playwright, AI i Ty!
Wyobraź sobie, że wchodzisz do projektu, gdzie toczy się typowa, codzienna bitwa o jakość. Z jednej strony deadline’y, bugi i niekończące się regresja manualna. Z drugiej Twoja drużyna:
– Playwright – zwinny, dobrze udokumentowany framework do testów E2E, API, FE na mockach czy regresji wizualnej.
– AI (Copilot, Cursor, ChatGPT, Claude itp.) – ambitny giermek, który przewiduje Twoje ruchy oraz zna na wylot pierwszego kompana.
– Ty – tester, który to wszystko spina, myśli, decyduje i zadaje decydujące ciosy.
Tak rozpoczyna się nowa era, w której człowiek i sztuczna inteligencja walczą ramię w ramię o jakość produktu. W tym wystąpieniu pokażę, jak wykorzystać te narzędzia nie tylko, by pisać testy szybciej, ale też mądrzej z AI jako partnerem, a nie zastępcą testera. Pokażę konkretne workflow z użyciem Playwrighta i Copilota w edytorze VS Code. Triki, które realnie przyspieszają development testów oraz pułapki, których warto unikać. Uczestnicy wyjdą z gotowymi pomysłami, jak wpleść te narzędzia w swój proces testowy już następnego dnia po konferencji.
Wspólnie sprawdzimy, czy AI naprawdę potrafi być godnym kompanem testera czy tylko błyskotliwym giermkiem z tendencją do przesady i halucynacji. Zobaczysz w akcji drużynę, która pokazuje, że w walce o jakość wciąż to człowiek trzyma szpadę decydującą o sukcesie bądź porażce.
12:10 – 13:00
Przerwa obiadowa
13:00 – 13:40
Michał Jarczewski
Deel
4 kroki - od wymagań biznesowych do testów automatycznych w Playwright
Czy zdarza Ci się czuć przytłoczonym na styku wymagań biznesowych i kodu? Czy proces przekładania specyfikacji na solidne testy automatyczne bywa chaotyczny i czasochłonny? Wyobraź sobie, że masz inteligentnego partnera, który pomaga Ci na każdym etapie tej podróży.
Podczas mojej sesji przejdziemy przez praktyczny, 4-etapowy proces, który pozwoli Ci przekształcić surowe wymagania biznesowe w gotowe do wdrożenia testy automatyczne w Playwright. Zobaczysz, jak narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą stać się Twoim osobistym asystentem. Pokażę na żywo, jak AI pomaga:
- Analizować wymagania i generować scenariusze testowe.
- Zbierać brakujący kontekst i szybciej rozumieć kod.
- Generować pierwszy szkielet testu automatycznego.
- Refaktoryzować kod, dbając o jego jakość i czytelność.
To nie będzie kolejna teoretyczna prezentacja o przyszłości AI. To sesja wypełniona konkretnymi przykładami i live codingiem, po której wyjdziesz z praktyczną wiedzą, jak wykorzystać AI do usprawnienia swojej codziennej pracy już dziś.
13:40 – 14:25
Michał Ślęzak
testingplus.me
Sii Poland
Jak wykorzystać AI z Playwright do testowania UI i API
W erze sztucznej inteligencji testowanie oprogramowania wchodzi na zupełnie nowy poziom. Połączenie Playwrighta — jednego z najnowocześniejszych frameworków do automatyzacji testów — z technologiami AI, takimi jak ChatGPT, Cursor czy Claude, otwiera przed zespołami QA i deweloperami zupełnie nowe możliwości.
Podczas prezentacji pokażemy, jak wykorzystać AI do:
- generowania skutecznych przypadków testowych,
- automatycznego tworzenia Page Objectów,
- optymalizacji testów API i całych przepływów testowych.
Na żywo zaprezentujemy integrację AI z Playwrightem, demonstrując, jak w czasie rzeczywistym można tworzyć, uruchamiać i analizować testy UI oraz API. Uczestnicy dowiedzą się, jak sztuczna inteligencja pomaga zwiększyć efektywność, skalowalność i niezawodność automatyzacji.
Sesja jest przeznaczona dla inżynierów QA, deweloperów oraz entuzjastów testów automatycznych, którzy chcą poznać praktyczne sposoby wykorzystania AI w codziennej pracy.
Odkryj, jak połączenie Playwright + AI rewolucjonizuje testowanie i kształtuje przyszłość zapewniania jakości.
14:25 – 14:40
Przerwa
14:40 – 15:20
Przemysław Barański
jaktestowac.pl
Krzysztof Kijas
jaktestowac.pl
5 technik automatyzacji z AI - usprawnij swoje testy i proces
Nie bój się, że AI Cię zastąpi.
Obawiaj się, że zrobi to tester znający AI.
W tej prelekcji pokażemy 5 konkretnych technik, które realnie skracają czas pracy, poprawiają jakość kodu i pozwalają skupić się na projektowaniu architektury i procesów w pro
Zobaczysz, jak wykorzystać:
- własne Agent Modes i integrację z Playwright MCP – czyli jak zdefiniować swojego „testowego agenta”, który zna Twoje zasady i kontekst projektu.
- generowanie testów backendu z OpenAPI – kontraktowe testy i fuzzing w kilka minut.
- Copilot Code Review – automatyczne recenzje kodu i testów, które pilnują standardów jakości.
- Coding Agents (GitHub Copilot) – autonomicznych asystentów, którzy samodzielnie refaktorują, testują i naprawiają błędy.
- Visual Testing i Accessibility (A11y) w Playwright – szybkie wykrywanie regresji wizualnych i błędów dostępności.
To nie będzie nudna teoria o AI. Szykujemy zestaw realnych przykładów, zaskakujących pro tipów i gotowych materiałów, które każdy uczestnik będzie mógł od razu wykorzystać w swoim projekcie. Po prelekcji dostarczymy zbiór bonusów i darmowych dodatków.
Pokażemy też, gdzie kończy się magia, a zaczyna rozsądek – czyli jak używać AI mądrze, z głową i świadomością jego ograniczeń.
15:20 – 16:00
Sławomir Radzymiński
Ocado Technology
Serwery MCP w praktyce testera – od Playwrighta po Chrome DevToolsy
Model Context Protocol (MCP) otwiera nowe możliwości współpracy testerów z agentami AI, pozwalając na elastyczne rozszerzanie ich funkcjonalności. W trakcie prelekcji pokażę, jak w praktyce można wykorzystać serwery MCP Playwright i Chrome DevTools w codziennych zadaniach. Nie ograniczymy się jednak tylko do najbardziej popularnych przykładów – spróbuję też przybliżyć mniej znane serwery MCP, które mogą okazać się niezwykle pomocne w pracy testerskiej. Uczestnicy wyniosą z sesji praktyczne inspiracje i pomysły, jak wpleść MCP w swoje procesy testowe.
16:00 – 16:10
Przerwa
16:10 – 16:30
Maciej Wyrodek
Displate
Currents - Dashboard w twoim chatcie
Jeśli wejdziecie ostatnio na LinkedIn, to zauważycie, że jeśli chodzi o testerów i AI, 90% rozmów dotyczy Playwrighta, jego MCP oraz Agenta.
Tak – to są ważne narzędzia ułatwiające nam automatyzację, ale nasza praca, zwłaszcza liderów, to nie tylko testowanie, lecz także przeglądanie i pisanie raportów oraz wyciąganie z nich wniosków.
I tutaj AI również zaczyna robić postępy. W ramach prezentacji przyjrzymy się dashboardowi do testów automatycznych Currents i temu, na co pozwala jego protokół MCP.
Z prezentacji dowiesz się:
- jak użyć Currents MCP do debugowania testów w Playwright,
- jak przyspieszyć analizę danych historycznych,
- jak skutecznie wyszukiwać niestabilne testy
16:30 – 17:00
Piotr Baran
Euvic S.A.
Koniec z "flaky tests"? "Self-Healing" w automatyzacji UI i API
„Test znów się wywalił. Ktoś zmienił selektor…a może odpowiedź z API nieoczekiwanie zmieniła format?”
Wszyscy wiemy, że największym kosztem automatyzacji nie jest jej napisanie, ale utrzymanie. Kruche selektory w UI i dynamicznie zmieniające się kontrakty API sprawiają, że obietnica szybkiego CI/CD tonie w morzu ręcznych poprawek i rosnącego długu technicznego.
A co, gdyby Twoje testy potrafiły same się wyleczyć?
Zapraszam na sesję poświęconą „self-healing” – koncepcji, w której automatyzacja wspierana przez AI potrafi autonomicznie adaptować się do zmian w aplikacji. To już nie jest marketingowy slogan, ale realna strategia na radykalne obniżenie kosztów utrzymania testów, zarówno na froncie, jak i na backendzie.
Podczas tej prezentacji:
Wyjaśnimy, na czym polega magia: Jak AI analizuje DOM i kontekst wizualny, by inteligentnie znaleźć element w UI? Oraz jak te koncepcje przenoszą się na świat API – od adaptacji do drobnych zmian w schematach po semantyczną walidację odpowiedzi?
Zrobimy przegląd rynku: Przeanalizujemy, które współczesne narzędzia (open-source i komercyjne) realnie oferują funkcje samonaprawiania dla testów E2E i API.
Ocenimy wartość i ryzyka: Na podstawie rzeczywistych case studies zobaczymy, gdzie ta technologia sprawdza się najlepiej, a jakie pułapki czyhają na zespoły, które jej zaufają.
17:00 – 17:35
Radosław Smilgin
Michał Buczek
Adam Postawka
Testerzy.pl
Edukacja testerska wsparta AI
„Sztuczna inteligencja zmienia sposób dostępu do informacji, nauki, podejścia do rozwoju i pracy. Zmiana ta dotyka również testerów oprogramowania. A może nas nawet bardziej bo to my testujemy te rozwiązania na sobie.”
W naszej prelekcji zaprezentujemy pilotażowy projekt wykorzystania LLM-a / agenta AI osadzonego w przestrzeni strony testerzy.pl do usprawnienia procesu uczenia się i rozwoju testerów. Nasz koncept jest ciągle w fazie „work in progress”, działające jako rozszerzenie „klasycznej” bazy wiedzy.
Założeniem jest, że nie tylko będzie odpowiadać na pytania użytkowników, ale też np. aktywnie rekomendować materiały, szkolenia czy narzędzia dopasowane do ich potrzeb rozwojowych.
Przedstawimy case study z wdrożenia tego rozwiązania – od koncepcji, przez zasilenie agenta danymi, aż po pierwsze efekty i wnioski.