ChatGPT сделал мне интерактивный дашборд для автотестов — вот что получилось | ИИ-Автоматизация #4

Как выглядит идеальный интерактивный QA-дашборд? Вместо унылых текстовых логов в консоли — полноценный визуальный центр управления качеством: графики, тайминги, шаги, категории багов. Показываю весь путь: от пустого проекта до готового Allure-дашборда с зелёными, красными и оранжевыми тестами — и как ChatGPT помогает быстро находить причину, когда тест падает. 📌 ТАЙМКОДЫ ВЫПУСКА: 00:00 — Как выглядит идеальный интерактивный QA-дашборд? Постановка задачи. 01:01 — Почему именно связка Python + Pytest + Allure? 01:52 — [Промпт №1] Настройка окружения и файла requirements.txt через ChatGPT. 05:29 — [Промпт №2] Генерация тестов под ReqRes API с разным исходом (Passed, Failed, Broken). 06:49 — Запуск автотестов, исправляем синтаксис маркдауна и настраиваем авторизацию по API-ключу 09:10 — [Визуализация] Анализ графиков на дашборде. Секретный лайфхак: автофикс багов через ИИ. 💻 КОМАНДЫ ИЗ ВЫПУСКА (Для терминала): 1. Установка Python-библиотек: python -m pip install -r requirements.txt 2. Установка Allure CLI на macOS (через Homebrew): brew install allure 3. Проверка версии утилиты: allure --version 4. Запуск автотестов со сбором логов: pytest test_reqres_api.py --alluredir=allure-results 5. Генерация и открытие HTML-отчета в браузере: allure serve allure-results 🔗 Тестовый API: https://app.reqres.in/ 🔗промты для ChatGPT https://drive.google.com/file/d/1qsw3H_3cVpdyHbIGxL55QvvmlxlUGKEV/view?usp=sharing 🔗Файл с автотестами https://drive.google.com/file/d/1HGLhw0uDuiy5Ym3aLvucChe0n3N3A0B1/view?usp=sharing 💬 Пишите в комментариях, удалось ли вам разукрасить свой дашборд во все три цвета, и какие темы разобрать в следующих сериях! Подписывайтесь на My AI Lab, ставьте лайк и автоматизируйте с умом! 🦾