حوّل Alfa-Bank فكرة أحد المختبرين إلى مولّد stubs بالـ AI لفرق الاختبار

حول مختبر في بنك ألفا فكرة إلى مولد مقالع مدعوم بالذكاء الاصطناعي لفرق الاختبار

أنشأ مختبر في بنك ألفا أداة ذكاء اصطناعي داخلية تحول الأوصاف النصية إلى بدائل واجهة برمجية جاهزة لاختبار الخدمات. بدأ المشروع كتجربة مسائية داخل مجتمع الذكاء الاصطناعي وتطور في النهاية إلى منتج قابل للحياة وسيط منفصل واختبارات داخل البنك.

كيف ظهر المشروع

بدأت القصة في ربيع عام 2025، عندما قرر مهندس الاختبار ستاس زايتسيف التعمق في الشبكات العصبية واستكشاف كيفية تطبيقها على العمل اليومي لضمان الجودة. بعد عدة تجارب، بما فيها روبوت تليجرام لتقييم اللغة الإنجليزية، انضم إلى مجتمع الذكاء الاصطناعي الداخلي حول منصة ألفاجن. في إحدى الاجتماعات، عُرضت على المشاركين قائمة بأفكار مفيدة لم تتمكن الفرق من تنفيذها بعد.

من بينها كانت مهمة معروفة جيداً للمختبرين: إنشاء بدائل واجهة برمجية تلقائياً. كانت الفكرة عملية وواقعية جداً. عندما تكون الواجهة الأمامية جاهزة بالفعل لكن الخادم لا يزال قيد التطوير، غالباً ما يتوقف الاختبار بسبب عدم وجود استجابات وظيفية من الخدمة.

تحل البدائل هذه المشكلة، لكن تحضيرها يتطلب وقتاً وتكويناً يدوياً وفهماً للبنية التحتية. في المتطلبات التجارية للوكيل الجديد، تم وصف سيناريو بسيط: يحدد المستخدم الشروط، ويوضح النظام التفاصيل، ويوفر رمز البديل الذي يمكن استخدامه مباشرة في الاختبارات بدون تحضير طويل.

كيفية عمل المولد

أنشأ زايتسيف النسخة الأولى بسرعة كبيرة في ورشة ألفاجن للمحفزات: قام بإعداد سيناريو ينشئ رمز البديل بناءً على وصف. ومع ذلك، ثبت أن هذا الشكل غير مريح للعمل الحقيقي ولم يتسع جيداً للزملاء الذين ليس لديهم خلفية تقنية. كان الحوار الطويل في الدردشة والتنفيذ اليدوي والحاجة إلى فهم التفاصيل تجعل الحل عرضاً توضيحياً للفكرة أكثر من كونه أداة للعمل اليومي لفرق ضمان الجودة. هذا هو السبب في أن نسخة ثانية مع واجهة منفصلة والتنفيذ التلقائي كانت ضرورية.

« كان المفترض أن يستغرق المشروع 3 أشهر، لكنني لم أكن أعرف ذلك وفعلت كل

شيء في مساء واحد. »

في النسخة الثانية، جمع المؤلف وكيلاً كاملاً من ثلاثة أجزاء: WireMock لتشغيل البدائل، طبقة واجهة برمجية على Kotlin و Spring AI للاتصال بواجهة الويب ألفاجن، وواجهة مستخدم يمكن استخدامها بدون معرفة عميقة بالبرمجة. يصف المستخدم ببساطة السيناريو المطلوب في نافذة الدردشة — على سبيل المثال، ما الاستجابات التي يجب إرجاعها لمعرفات المستخدمين المختلفة، وما إذا كانت هناك حاجة لتأخير، وومتى يجب إرجاع خطأ 404. بعد ذلك، يمر النظام بعدة خطوات:

• يحدد نوع البديل — REST أو SOAP
• يختار طريقة HTTP المطلوبة
• يحسب عدد البدائل المنفصلة التي يجب إنشاؤها لشروط مختلفة
• ينشئ الرمز ويفحصه للأخطاء
• ينطلق بالنتيجة في WireMock

وفقاً للمؤلف، يستغرق الدورة بأكملها 10-15 ثانية، وبعدها يمكن توصيل البديل بالفعل في بيئة العمل. بالنسبة لأولئك الذين يحتاجون إلى تحكم كامل، تتمتع الواجهة أيضاً بوضع يدوي حيث يتم تعيين المعاملات بشكل منفصل. هذا يجعل الأداة مفيدة لكل من المهندسين الخبراء والمختبرين الذين لا يريدون قضاء الوقت على التجميع اليدوي ونشر الأقنعة. في الأساس، يزيل الوكيل تقريباً كل الآليات الروتينية من المستخدم.

من المنتج القابل للحياة إلى الإطلاق

تطور النموذج الأولي المسائي بسرعة إلى منتج قابل للحياة مدته أسبوعين، ثم إلى منتج داخلي كامل. بعد عرض توضيحي على عرض منصة ألفاجن، اهتمت فرق أخرى في البنك بالأداة وانضم المطور إلى مجموعة تعمل بالفعل بدوام كامل على وكلاء ضمان الجودة. بدأ المشروع بعد ذلك عملية الوصول إلى جودة صناعية: أضافوا وضع الدردشة ومجلدات المشروع ومجموعات البدائل بالمنطق وتصحيحات ردود الفعل من الزملاء وسيناريو مستخدم أكثر ملاءمة.

بحلول نهاية نوفمبر، أغلقت الفرقة المشاكل الحرجة وبدأت التحضير لإطلاق أوسع. بالنسبة للحل، خصصوا مجالاً منفصلاً وأعدوا الوصول وأعادوا كتابة الواجهة الأمامية تحت المكتبات الداخلية للبنك وأعدوا الوثائق. حالياً، يتم اختبار المولد من قبل مجموعات التركيز داخل البنك، والنسخة المحلية تُستخدم بالفعل على مهام حقيقية في المنتجات للشركات الصغيرة.

في الأساس، هذا مثال على كيفية تحول منصة الذكاء الاصطناعي الداخلية نقاط الألم الهندسية الفردية إلى خدمة تطبيقية لمنظمة بأكملها.

ما يعنيه هذا

تُظهر قصة بنك ألفا أن أدوات الذكاء الاصطناعي المفيدة للتطوير يمكن أن تنشأ ليس فقط من فرق البحث والتطوير المتخصصة، بل من الأسفل — من نقاط ألم محددة للمختبرين. إذا تم نقل مثل هذه المشاريع بسرعة إلى الواجهة والوثائق والمعايير الداخلية والتجارب الحقيقية، فإنها تتوقف عن كونها عروضاً توضيحية لقدرات نموذج اللغة الكبير وتصبح أدوات عمل توفر ساعات لفرق كاملة وتسرع نشر الخدمات الجديدة في الاختبار. بالنسبة للذكاء الاصطناعي في المؤسسات، هذا أكثر أهمية من أي سيناريو عرض توضيحي جميل.