Testowanie promptów dla agenta AI

Budżet: 12000 UAH Termin: 5 dni

Możemy zacząć od pierwszego etapu - zaprojektować logikę autotestów dialogów i stworzyć działający prototyp na 10-20 scenariuszy. Budżet 1000 UAH na takie zadanie, według odczuć, nie pokryje nawet normalnego projektowania, ale można nie komplikować i zacząć od kompaktowego etapu za 12000 UAH na 5 dni =)

Podobne zadania mieliśmy w AI i automatyzacji
> https://business.ingello.com/vorfahr - logika AI, automatyzacja decyzji i kontrola jakości odpowiedzi
> https://business.ingello.com/fractal - procesy agenta, scenariusze, stabilność zachowania systemu
> https://systems-fl.ingello.com/ua - krótko o Ingello Systems dla giełdy

Budowałbym to jako testowe stanowisko - zestaw scenariuszy, wzorcowe oczekiwania, ocena odpowiedzi nie tylko według dokładnego tekstu, ale według treści, tonu, przestrzegania zasad, braku zakazanych obietnic i stabilności po zmianie prompt_id. Osobno można dodać AI-recenzenta, który porównuje stare i nowe odpowiedzi oraz sugeruje, co zmienić w promcie dla większej przewidywalności.

Od was potrzebne będą 3-5 rzeczywistych przykładów dialogów, aktualny prompt bez krytycznych tajemnic, typy produktów i zasady, które menedżer ma lub nie ma łamać. Dostęp do produkcji na pierwszym etapie nie jest potrzebny - wystarczy testowy klucz lub przykłady odpowiedzi.

Uściślę 2 rzeczy
> testy mają być uruchamiane przez OpenAI API bezpośrednio czy przez waszą platformę SaaS
> ważniejsze jest dla was znalezienie złych odpowiedzi po zmianie promtu czy automatyczne generowanie nowych scenariuszy do weryfikacji? Rozwiń

Budżet: 1000 UAH Termin: 7 dni

Cześć, pracowałem nad automatyzacją testowania chatbotów dla platformy e-commerce z ponad 15 scenariuszami dialogów, co skróciło czas testowania o 80% i zwiększyło jakość odpowiedzi o 35%.

Ciekawe, jakie metryki używacie do oceny jakości odpowiedzi agenta AI i jak planujecie mierzyć efektywność po automatyzacji testowania?

Proponuję się skontaktować, chętnie doradzę wam bezpłatnie z technicznej strony i wspólnie opracujemy plan rozwoju + opowiem o moim zespole!

Budżet: 1500 UAH Termin: 4 dni

Cześć.

Mogę pomóc w projektowaniu i wdrażaniu systemu automatyzacji testowania dialogów dla agentów AI (testowanie oparte na promptach).

Rozwiązanie może obejmować:

generację przypadków testowych (scenariusze klientów: sprzedaż, wsparcie, obiekcje itp.)
przeprowadzanie dialogów przez różne wersje prompt_id
porównanie odpowiedzi (testowanie regresji dla LLM)
evaluację stabilności/jakości odpowiedzi (wynik/kryteria)
logowanie zmian między wersjami promptu
automatyczną analizę: gdzie prompt "spadł" i co należy poprawić

Można również dodać moduł, który:

analizuje dialogi i proponuje ulepszenia promptu (pętla samodoskonalenia)

Mam doświadczenie z LLM, inżynierią promptów i automatyzacją testowania systemów dialogowych.

Mogę zaproponować architekturę MVP i ocenę po omówieniu bieżącej realizacji. Rozwiń

Budżet: 27000 UAH Termin: 10 dni

Mamy już prawie gotowe podobne rozwiązanie do automatycznego testowania dialogów menedżerów AI, które można szybko dostosować do waszej platformy SaaS i uruchomić pierwszy wynik, możemy teraz omówić to tutaj na giełdzie, jestem w kontakcie ))

Jeśli chodzi o budżet - 1000 UAH wydaje się zbyt mało na takie zadanie, proponowałbym ustalić pierwszy etap roboczy od 32000 UAH na 10 dni.

Zobaczcie, tutaj jest niuans - ważne jest testowanie nie tylko jednej odpowiedzi, ale stabilności scenariusza po każdej zmianie prompt_id.

Robilibyśmy to jako zestaw testów regresyjnych dialogów - symulator klienta, różne typy produktów, sytuacje negatywne, oczekiwane granice odpowiedzi, porównanie wersji prompt_id i raport o odchyleniach.

Osobno można dodać AI-recenzenta, który będzie szukał słabych punktów promptu i proponował zmiany dla lepszej stabilności i przewidywalności odpowiedzi.

Od was potrzebne są testowy dostęp do API lub stoiska, 5-10 rzeczywistych dialogów, przykłady produktów i kryteria niepożądanych odpowiedzi.

Uściślę 2 punkty - czy macie już API do uruchamiania dialogu z konkretnym prompt_id, i czy trzeba testować tylko odpowiedzi tekstowe, czy także przyciski, statusy, przekazywanie do operatora.

Podobne przykłady poniżej
- https://business.ingello.com/fractal - bliskie automatyzacji rozwoju i weryfikacji wyników AI
- https://business.ingello.com/vorfahr - SaaS z częścią AI i logiką produktową
- https://systems-fl.ingello.com/ua - nasz profil na FLH

Ogólnie dobrze jest zacząć od małego etapu - najpierw 5-7 scenariuszy, a potem rozszerzyć zestaw testów na nowe produkty i sytuacje. Rozwiń

Budżet: 5000 UAH Termin: 3 dni

Dzień dobry! Projekt jest bardzo interesujący i bliski naszemu kierunkowi: menedżerowie AI, inżynieria promptów, testowanie scenariuszy dialogowych oraz stabilizacja odpowiedzi AI przed uruchomieniem w produkcji. Możemy pomóc w przemyśleniu logiki automatyzowanego testowania dialogów dla Twoich prompt_id / wiadomości dewelopera. Oto możliwa struktura rozwiązania: — stworzenie zestawu testowych scenariuszy dla różnych produktów i typów klientów — automatyczne uruchamianie dialogów po zmianie promptu — porównanie odpowiedzi przed / po zmianie promptu — ocena odpowiedzi według kryteriów: dokładność, stabilność, zgodność z tonem, obecność potrzebnych danych, brak niepożądanych sformułowań — wykrywanie „zepsutych” scenariuszy po poprawkach — tworzenie raportu z wyników testów — rekomendacje AI dotyczące poprawy promptu dla bardziej stabilnych i przewidywalnych odpowiedzi. Taki system można budować jako framework QA / testowania regresyjnego promptów dla dialogów AI: z biblioteką scenariuszy, oczekiwanymi wynikami, oceną odpowiedzi oraz logami zmian dla każdej wersji promptu. Możemy omówić Twoją aktualną logikę testowania, typy produktów, scenariusze dialogów i zaproponować architekturę MVP dla automatyzowanego testowania menedżerów AI.

Budżet: 1100 UAH Termin: 3 dni

Wygląda na to, że już macie silną infrastrukturę AI SaaS, ale wąskim gardłem teraz jest testowanie regresji promptów po każdej zmianie. To typowy problem dla systemów wsparcia/sprzedaży AI, gdy nawet drobna poprawka w promptach dewelopera może łamać logikę dialogu lub zmieniać ton/kwalifikację przepływu.

Pracowałem z konsultantami AI dla Instagram Direct oraz zautomatyzowanymi lejkami przez Chatfuel + OpenAI + Make.com, gdzie ważne było zapewnienie stabilności odpowiedzi i przewidywalnego zachowania AI w różnych scenariuszach. Jednym z podejść roboczych tutaj jest zbudowanie zestawu przypadków testowych (rozmowy oparte na rolach) + automatyczne uruchamianie dialogów przez OpenAI API z oceną odpowiedzi według zdefiniowanych kryteriów: dopasowanie intencji, spójność CTA, obsługa sprzeciwów, zabronione odpowiedzi itd.

Można również wdrożyć warstwę przeglądu AI, gdzie oddzielny LLM analizuje odpowiedzi i proponuje zmiany w strukturze promptów dla bardziej stabilnego zachowania modelu po aktualizacjach.

To wygląda jak dobry przypadek do zbudowania wewnętrznego frameworku QA AI dla waszego SaaS, i jestem gotów pomóc w przemyśleniu architektury oraz realizacji takiego testowania.

Budżet: 9500 UAH Termin: 5 dni

Cześć!\nZadanie jest bardzo znane, ręcznie testować prompty, tutaj najlepiej wdrożyć autotesty przez LLM-as-a-Judge.\nJestem gotów zrealizować taki moduł dla twojego SaaS. Napisz w wiadomości prywatnej, omówimy szczegóły.

Budżet: 4500 UAH Termin: 10 dni

Cześć!

Realizowałem podobne: zautomatyzowane testowanie promptów przez Make.com — uruchamiany jest zestaw symulowanych dialogów po każdej zmianie prompt_id, wyniki są porównywane z wzorcowymi odpowiedziami.

Mogę zbudować system: testy przypadków według scenariuszy → automatyczne uruchamianie dialogów → analiza AI odchyleń → konkretne rekomendacje co zmienić w promcie.

Jestem gotów omówić architekturę i rozpocząć pracę.

Budżet: 18000 UAH Termin: 10 dni

Dzień dobry! Logika pod Twoje zadanie:

Stos: Promptfoo (oparty na YAML, natywne testy A/B, porównanie wyników przed/po poprawce promptu) + DeepEval do metryk jakości (wiarygodność, trafność, kompletność rozmowy, przestrzeganie ról). Zestawy testowe - JSON z user_persona + kontekst + oczekiwane zachowanie + przypadki brzegowe. Przy zmianie prompt_id wszystkie scenariusze są uruchamiane automatycznie, różnice są podświetlane, regresje są widoczne od razu.

Do samopropozycji ulepszeń - oddzielny agent "krytyk" na Claude Sonnet 4.6, który czyta nieudane przypadki testowe i zwraca strukturalne sugestie w JSON ("dodać regułę o X do systemowego promptu — w 7/10 testów model mylił Y z Z"). Powiązanie sugestii z konkretnymi nieudanymi asercjami, nie ogólne rady.

Opcjonalnie: integracja z Twoim workflow prompt_id OpenAI przez API — wersjonowanie promptów i automatyczny rollback przy spadku metryk poniżej progu.

Tydzień temu zająłem 3. miejsce solo na AI Agent Olympics Hackathon Milan AI Week 2026 (731 zespołów, największe wydarzenie AI w Europie) - zbudowałem system adversarial multi-agent z wbudowanym eval-sharem. Inżynier AI na pełen etat 1+ rok. MSc Strategic PM, PRINCE2.

Cena: 18 000-25 000 zł w zależności od liczby przypadków testowych i typów produktów, 10-14 dni z dokumentacją.

Przypadki w profilu. Rozwiń

Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień

Dzień dobry! 👋

Ciekawe zadanie — automatyzowane testowanie dialogów to coś, gdzie można naprawdę zaoszczędzić dziesiątki godzin tygodniowo.

Realizujemy system, który samodzielnie uruchamia scenariusze przez twój prompt, porównuje odpowiedzi przed/po zmianach i podświetla degradację. Oddzielny agent AI analizuje wyniki i proponuje konkretne poprawki w promptcie dla lepszej stabilności.

Szczegóły omówimy osobiście 🤝

Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień

Cześć! Jesteśmy zespołem deweloperów z 4-letnim doświadczeniem w tworzeniu autonomicznych skryptów, botów i systemów przetwarzania informacji tekstowej. Jakość pracy agenta AI krytycznie zależy od precyzji formułowania promptów oraz przewidywalności jego zachowania w różnych warunkach. Weźmiemy na siebie pełne testowanie twojego systemu, sprawdzimy reakcję AI na nietypowe lub prowokacyjne zapytania użytkowników, a także dostosujemy logikę filtrowania danych wyjściowych. W razie potrzeby zautomatyzujemy proces oceny odpowiedzi za pomocą Pythona. Wynikiem naszej pracy będą w pełni zoptymalizowane, gotowe do produkcji prompty oraz szczegółowy raport o zachowaniu AI. Porozmawiajmy o zadaniu i bieżących rozwiązaniach architektonicznych w wiadomościach prywatnych!

Budżet: 1500 UAH Termin: 3 dni

Cześć, Aleksandrze!

Zadanie jest bardzo znane i aktualne. Ręczne testowanie promptów na różnych gałęziach dialogu dla SaaS to naprawdę wąskie gardło, które pochłania czas.

Proponuję wdrożenie zautomatyzowanego frameworka testowania na zasadzie "LLM-as-a-Judge" (AI-Oceniający) w Pythonie.

Jak to będzie działać technicznie:

Testy: Tworzymy plik JSON/CSV z wzorcowymi sytuacjami (na przykład: "Klient agresywnie pyta o cenę", "Klient prosi o zniżkę").

Automatyzacja (Skrypt): Mój skrypt w Pythonie przez API automatycznie "wrzuca" te repliki do waszego menedżera AI i zbiera jego odpowiedzi.

AI-Sędzia (Ocena i Rekomendacje): Zebrane odpowiedzi wysyłamy w osobnym wywołaniu API (OpenAI) z rygorystycznym systemowym promptem testera. Ten "AI-Sędzia" analizuje odpowiedź menedżera pod kątem zgodności z tonem głosu, braku halucynacji i wydaje log:
Ocena: 8/10. Błąd: bot dał zniżkę bez warunków. Rekomendacja: dodaj w wiadomości dla dewelopera zasadę "Nigdy nie dawaj zniżki jako pierwszy".

Dlaczego ja:
Mam głębokie doświadczenie w pracy z API sieci neuronowych (OpenAI, Groq). Mój obecny projekt komercyjny to skomplikowany bot Telegram, którego architektura oparta jest na wielopoziomowym inżynierii promptów, gdzie AI pełni rolę analityka i krytyka (analizuje teksty, proponuje ulepszenia).

Mogę napisać dla was taki skrypt w Pythonie do testowania, który będziecie mogli uruchamiać lokalnie lub na serwerze po każdej zmianie promptu.

Jestem gotów omówić szczegóły realizacji! Rozwiń

Budżet: 1000 UAH Termin: 2 dni

Cześć, Ołeksandrze, zróbmy to po kolei. Ostatnio dużo pracuję z AI i już realizowałem podobne zadania. Proponuję zrealizować to za pomocą pydanticAI. Jest tam osobny, już zrealizowany moduł do oceny promptów. Z możliwością automatycznej oceny i poprawy. Są też inne moduły do podobnych zadań, to deepeval i DSPy. Można to zrealizować przez nie. Logika budowy jest dość prosta: 1. Tworzymy pewien zestaw testowy (lub również zlecamy to AI) 2. Przeprowadzamy testowanie dla każdego zestawu 3. Sprawdzamy ważność wyniku (można dodać LLM-as-a-Judge) 4. Edytujemy prompt. 5. I tak iteracyjnie, aż nie przejdzie cykl kontroli na wymaganym poziomie. Zadanie jest zrozumiałe, doświadczenie jest. Będę zadowolony, mogąc z wami pracować!

Budżet: 24999 UAH Termin: 10 dni

Witam. Zadanie jest zrozumiałe: trzeba zautomatyzować testowanie dialogów dla menedżerów AI po zmianach w prompt/developer message, aby szybko sprawdzać jakość odpowiedzi w różnych scenariuszach przed uruchomieniem w produkcji.

Mogę zaproponować system MVP do automatyzowanego testowania promptów:

— zestaw scenariuszy testowych dla różnych produktów i sytuacji;
— automatyczne uruchamianie dialogów przez OpenAI API;
— porównanie odpowiedzi przed/po zmianie promptu;
— ocena odpowiedzi według kryteriów: dokładność, zgodność z tonem, kompletność, stabilność, brak niepożądanych odpowiedzi;
— zapis wyników w tabeli lub bazie;
— krótki raport po każdym teście: co się poprawiło, co się pogorszyło, które odpowiedzi wymagają uwagi;
— możliwość uzyskania rekomendacji, co dokładnie zmienić w promptcie dla lepszej stabilności.

Realizację można zrobić jako osobny skrypt lub prosty wewnętrzny narzędzie. Dla MVP proponuję najpierw przeprowadzić testowanie na 5–10 scenariuszach, a następnie skalować pod różne typy produktów i dialogów.

Jestem gotów omówić waszą aktualną architekturę, format prompt_id/developer message, przykłady dialogów i pożądany format raportu. Rozwiń

Budżet: 1000 UAH Termin: 3 dni

Dzień dobry!

Rozumiem wyzwanie ręcznego testowania promptów AI dla Instagram/Messenger/Telegram. Mam doświadczenie w automatyzacji dialogów z OpenAI API oraz w opracowywaniu scenariuszy. Opracuję logikę i narzędzia do automatycznej weryfikacji odpowiedzi oraz optymalizacji promptów.

Napisz do mnie na priv, doprecyzujemy szczegóły.

Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień

Witam. Mam doświadczenie w automatyzacji testowania dialogów poprzez symulację (Synthetic Users) oraz ocenę metryk (LLM-as-a-Judge). Aby nie budować systemu od podstaw, w takiej logice warto zintegrować gotowe narzędzia takie jak Promptfoo lub DeepEval.

Proponuję omówić wszystkie wymagania techniczne i scenariusze bardziej szczegółowo. To pozwoli na sformułowanie dokładnej oceny kosztów i terminów dla pełnej integracji rozwiązania w Twoim SaaS. Jestem gotów do dialogu.

Budżet: 1000 UAH Termin: 3 dni

Cześć! Dokładnie zapoznałem się z twoim projektem i jestem gotów rozpocząć pracę. Gwarantuję wysoką jakość i terminowe wykonanie.