Розробити: AI-тестувальник веб-інтерфейсу: агент керує Chrome і пише баг-репорти

Бюджет: 120 USD Термін: 7 днів

😀 Доброго дня!
Маю досвід розробки AI-агентів та скриптів автоматизації на Python з використанням Playwright та інтеграцією API OpenAI/Claude.

🛠 Як зроблю:
1. Налаштую автономне управління Chrome через Playwright (авторизація, проходження сценаріїв, фіксація помилок у консолі та впавших мережевих запитів).
2. Підключу LLM (OpenAI/Claude API) для перевірки результатів на кожному кроці та аналізу візуальних/логічних відхилень.
3. Реалізую авто-збірку структурованих баг-репортів зі скріншотами, severity та кроками відтворення в зручний формат (Markdown/Notion/Google Docs).

🎥 Портфоліо: Freelancehunt

Давайте обговоримо деталі в чаті, готовий розпочати роботу! Розгорнути

Бюджет: 125 USD Термін: 5 днів

Доброго дня. Зберу AI-агента на Python + Playwright / Selenium з підвантаженням контексту через LLM API (OpenAI / Claude) для аналізу DOM та скріншотів.

Проходження сценаріїв з авторизацією, перехопленням 4xx/5xx відповідей та логів консолі (page.on('console'), page.on('response')).

Автоматичне порівняння DOM-дерева та візуального лейаута з очікуваною поведінкою.

Генерація структурованого репорту: відтворення step-by-step, скріншот упавшого кроку, severity та логи. Експорт у Notion / Markdown / Jira через API.

Запуск по cron, по вебу (FastAPI) або через Webhook при деплої (CI/CD pipeline).

Дайте текстовий опис 1–2 типових сценаріїв — скажу точно по архітектурі та термінах. Розгорнути

Бюджет: 120 USD Термін: 7 днів

Готовий почати одразу. У перший день покажу каркас Playwright-раннера та демонстраційний прогін у Chrome. За 7 днів зроблю робочого AI-агента: нормалізація текстових сценаріїв, перевірка UI і даних, збір console/network помилок, скриншоти, trace та структурований баг-репорт. Запуск налаштую вручну, за розкладом або після деплою. Підкажіть, який канал звіту обираєте та скільки стартових сценаріїв буде і в якому форматі?

Бюджет: 120 USD Термін: 7 днів

Доброго дня, понад 5 років у розробці, багато працював з AI-автоматизаціями та інтеграціями OpenAI API.

Реалізую агента для Chrome: проходження сценаріїв, логін у тестовий акаунт, перевірка елементів, оформлення баг-репортів із скріншотами й severity (зберігати у потрібному форматі - Google Docs, Notion, Jira або Markdown).

Робочу версію зроблю до тижня. Точну вартість підкажу після кількох уточнень або в особистих.

Який потрібен формат для баг-репортів - Google Docs, Jira, або інший?

Чекаю повідомлення в особистих!

Бюджет: 650 USD Термін: 7 днів

Дивіться, тут нюанс - повноцінний AI-тестувальник з Chrome, логіном, перевіркою консолі, мережі, скріншотами, трасуваннями та звітами в Jira або Notion зазвичай не укладається в 125 USD. Але можна не ускладнювати - я б запропонував почати з короткого етапу на 7 днів і зібрати робочий прототип.

На першому етапі зробимо агента, який запускає Chrome, проходить 2-3 сценарії, збирає помилки консолі та мережі, робить скріншоти, зберігає кроки відтворення і формує баг-репорт у Markdown або Jira. Після цього буде зрозуміло, де потрібен AI, а де надійніше звичайна детермінована перевірка через Playwright.

Запитання для оцінки точніше
> скільки сценаріїв планується на старті
> куди зручніше писати звіт - Jira, Notion, Google Docs або Markdown у репозиторії
> тестовий стенд вже є і можна дати окремий акаунт без бойових даних

Схожі кейси Ingello
> https://business.ingello.com/vorfahr - AI та автоматизація складного робочого процесу
> https://business.ingello.com/fractal - агентна архітектура та керовані сценарії
> https://systems-fl.ingello.com - основний профіль Ingello Systems для проектів з архітектурою, автоматизацією та корпоративною розробкою

Якщо мета - не іграшковий скрипт, а інструмент, який команда зможе запускати кожен день на стейджі, краще починати з прототипу, а потім розширювати сценарії. Сім разів відміряй - один раз автоматизуй =) Розгорнути

Бюджет: 125 USD Термін: 7 днів

Вітаю, я робив схожий агент для автоматичного проходження сценаріїв у браузері: керування Chrome через Playwright, логін у тестовий акаунт, перевірка появи елементів, помилок консолі та впалих мережевих запитів. Формування баг-репортів зі скриншотами, severity і кроками відтворення теж було частиною того проєкту.

Якщо сценарії пишуться живою мовою, варто одразу додати LLM-парсер, який перетворює їх у чіткі кроки, це прибирає ручне переписування ТЗ і економить приблизно 30% часу на підтримку.

Скільки сценаріїв на старті і куди складаємо звіти: Jira, Notion чи Markdown у репозиторії? І як плануєте запуск, вручну кнопкою чи на кожен деплой стейджа?

Пропоную зв'язатись, заразом накидаю схему рішення під ваші сценарії і формат баг-репорту з відео прогону.

Бюджет: 125 USD Термін: 4 дні

Привіт,

Я можу створити агента для тестування браузера на основі штучного інтелекту, який автоматично виконує сценарії користувачів, виявляє проблеми та генерує детальні звіти про помилки.

У мене є досвід роботи з Python, агентами штучного інтелекту, Playwright, автоматизацією браузера, інтеграцією API та CI/CD робочими процесами. Я можу розробити систему для запуску Chrome, виконання наданих тестових сценаріїв, перевірки елементів інтерфейсу, даних, помилок консолі, мережевих запитів та генерувати звіти зі скріншотами, кроками відтворення, серйозністю та трасами виконання.

Я також можу переглянути існуючі рішення на GitHub і інтегрувати відповідні компоненти для прискорення розробки. Агент може підтримувати ручні запуски, заплановане виконання або тригери на основі розгортання.

Я готовий обговорити архітектуру та почати.

З найкращими побажаннями, Юсеф. Розгорнути

Бюджет: 120 USD Термін: 3 дні

Вітаю! Готовий почати сьогодні.

Відповідаю на ваше питання про GitHub: писати агента з нуля в 2026 році це марна трата вашого бюджету.

Для такої задачі найкраще взяти за основу сучасні open-source фреймворки browser-use або Stagehand у зв'язці з Playwright. Вони вже вміють керувати Chrome через LLM, розуміють сценарії звичайної людською мовою (без hardcoded-селекторів) і не ламаються, якщо на сайті трохи змінився дизайн.
Як я реалізую ваші 4 пункти за 4 дні (в рамках $125):
Запуск та інтеграція: Зроблю CLI-команду для ручного запуску + готовий GitHub Action / Webhook, який автоматично запускатиме прогін після деплою стейджа або за cron-розкладом.

Проходження сценаріїв: Агент авторизується (налаштуємо обхід капчі/2FA для тест-енва, якщо потрібно) і читає сценарії текстом. LLM сама інтерпретує, куди клікати і що заповнювати.

Контроль якості (найважливіше):
Playwright перехоплює консольні помилки (page.on('console')) та 4xx/5xx мережеві запити.

Claude 3.5 Sonnet / GPT-4o (Vision) перевіряє скриншот на кожному кроці: чи з'явився елемент і чи не поїхала вёрстка (класичні селектори цього не бачать, а Vision-модель помічає миттєво).

Playwright перехоплює консольні помилки (page.on('console')) та 4xx/5xx мережеві запити.

Claude 3.5 Sonnet / GPT-4o (Vision) перевіряє скриншот на кожному кроці: чи з'явився елемент і чи не поїхала вёрстка (класичні селектори цього не бачать, а Vision-модель помічає миттєво).

Баг-репорти: Після прогону генерується структурований звіт (для старту найзручніше зробити Markdown прямо в репозиторії або інтеграцію з Notion API): шаги відтворення, Очікувано / Фактично, Severity, скриншот помилки та посилання на Playwright Trace (можна відтворити по секундах). Розгорнути

Бюджет: 125 USD Термін: 5 днів

Катерина, пропоную почати не з універсальної системи на невизначену кількість сценаріїв, а з перевіреного MVP, який потім можна безпечно розширювати.

На першому етапі зберу раннер на Playwright для Chrome: авторизація тестовим акаунтом, виконання трьох погоджених сценаріїв, перевірки елементів і даних, збір помилок консолі та неуспішних мережевих запитів. При дефекті зберігаються скріншот і trace, а в репозиторії формується структурований Markdown-звіт. Людочитні сценарії будуть перетворюватися в зрозумілі кроки, але критичні перевірки залишаться детермінованими, щоб результат не залежав від випадкових рішень агента.

Готовність етапу: запуск однією командою або з CI, три робочі сценарії з результатами pass/fail, баг-репорт зі кроками, expected/actual, severity та доказами, README по налаштуванню тестового акаунта та додаванню нових сценаріїв. Інтеграцію з Jira/Notion та розширення кількості сценаріїв оцінимо окремо після демонстрації MVP.

Вартість першого етапу — 125 USD через Сейф, термін — 5 днів після отримання тестового стенду та сценаріїв.

Які три сценарії беремо в MVP і чи є в тестовій авторизації CAPTCHA, 2FA або SSO?

Бюджет: 125 USD Термін: 12 днів

Добрий день!
Бачу задачу: AI-агент, який сам проходить сценарії в Chrome, ловить розбіжності (упавші запити, помилки в консолі, зламану верстку) і оформляє баг-репорти зі скріншотами, severity і трейсом прогону.

Це якраз мій профіль - Python + автоматизація браузера + інтеграція LLM. По готовим репо: повністю «з коробки» такого немає, але фундамент реально зібрати на зв'язці Playwright (управління Chrome, трейси, відео, перехоплення мережевих запитів і консолі) + LLM-шар, який парсить людиночитабельні сценарії і вирішує, що клікати і що перевіряти. Це швидше і надійніше, ніж писати з нуля.

Уточню 2 моменти:
1) Куди оформляємо баг-репорти в першій версії - почнемо з одного каналу (Markdown в репо або Notion), а решту додамо пізніше, чи відразу потрібен Jira з API?
2) Скільки сценаріїв на старті (N) і чи є на тестовому стенді щось нестандартне для логіна - 2FA, капча, SSO?

Зроблю так:
1) Ядро на Playwright: запуск Chrome, логін, проходження сценаріїв з текстового списку, збір консолі/мережі/скріншотів/відео і trace
2) LLM-шар: інтерпретація сценаріїв на людській мові + аналіз розбіжностей (очікуване vs фактичне, визначення severity)
3) Генератор звіту в обраний канал + налаштування запуску (кнопка / cron раз на добу / хук на деплой стадії)

Є релевантний проект в портфоліо: SaaS AI-аналітика - FastAPI + PostgreSQL з обробкою даних через AI, плюс окремий досвід з автоматизацією і ботами.

Пропоную розбити на етапи: спочатку MVP (1 канал звітів + базові сценарії), потім розширення. Орієнтир по MVP: від 18 000 грн / 12–18 днів — точніше після відповіді на питання.

— Денис Іванченко · Python-розробник, AI-інтеграції Розгорнути

Бюджет: 120 USD Термін: 7 днів

Вітаю, Катерино! Ознайомився з вашим технічним завданням щодо розробки AI-агента для тестування веб-інтерфейсів. Готовий реалізувати цю систему на Python якісно, стабільно та під ключ.Я розробник, спеціалізуюся на асинхронній автоматизації браузерів, парсингу та інтеграції ШІ-моделей (стек: Python, asyncio, Playwright / Selenium, OpenAI / Gemini API).Реалізую вашого AI-тестировщика за наступним чітким технічним планом:Запуск та Інфраструктура: Створю гнучкий скрипт, який можна запускати як вручну однією командою, так і інтегрувати за розкладом (cron на Linux VPS) чи тригером після деплою стейджа.Керування браузером (Playwright): Використаю Playwright для стабільного керування Chrome в асинхронному режимі. Скрипт буде безпечно авторизуватися в тестових акаунтах, обробляти динамічний контент та переходити по сторінках.Логіка ШІ-агента (Vision API): Для розпізнавання сценаріїв «на людській мові» підключу мультимодальне API. На кожному кроці скрипт робитиме скриншот, передаватиме його моделі разом із поточним завданням зі списку та отримуватиме чіткі інструкції для наступної дії чи фіксації відхилень.Генерація баг-репортів: Якщо ШІ виявляє баг (відсутність елемента, помилка 500, зсув верстки), скрипт автоматично збирає лог помилки, прикріплює скриншот екрана та формує структурований звіт у форматі Markdown/Notion або шле сповіщення через Google Docs API.В кінці ціна буде нижче ніж зазначена, бо поки працюю на відгук, рейтинг

Бюджет: 125 USD Термін: 3 дні

є багато агентів, наприклад jimmytoan/qa-agent

можна взяти одного і доопрацювати його під ваше ТЗ.

Бюджет: 125 USD Термін: 7 днів

Доброго дня, Катерина!

Розробка AI-агента для тестування веб-інтерфейсів - це складне завдання, яке вимагає глибокого розуміння як технологій, так і користувацьких сценаріїв. У мене є досвід у створенні автоматизованих рішень, які ефективно виконують подібні завдання.

Розумію, що вам потрібен агент, який зможе пройти сценарії, перевірити їх коректність і оформити баг-репорти. Це дозволить значно скоротити час на тестування і підвищити якість продукту.

Для початку, необхідно уточнити деталі:
1. Який функціонал ви хочете реалізувати в агенті?
2. Які сценарії плануєте протестувати і в якому форматі вони будуть надані?
3. Які ваші уподобання щодо інструментів для звітності (Google Docs, Notion, Jira)?

Після отримання цієї інформації, зможу запропонувати конкретний план дій і оцінку термінів.

Попередня вартість розробки може скласти від 1000$ в залежності від складності проекту і часу, необхідного для реалізації.

В моєму профілі є приклади робіт, які можуть продемонструвати мій досвід у розробці автоматизованих рішень: Oleg Kostylev - Freelancehunt.

Давайте обговоримо деталі вашого проекту в особистих повідомленнях, щоб я міг краще зрозуміти ваші вимоги і запропонувати ефективне рішення. Розгорнути

Бюджет: 125 USD Термін: 3 дні

По поводу готових репо: сенс є взяти за основу зв'язку Playwright з LLM-агентом, а не писати раннер з нуля.

Зроблю агента: логін, проходження сценаріїв по кроках з перевіркою елементів, помилок консолі, впавших запитів і верстки. За підсумками, звіт з кроками відтворення, очікуваною та фактичною поведінкою, скріншотом і severity.

Уточніть, куди потрібен звіт: Markdown в репо, Jira чи Notion, і скільки сценаріїв на старті. Термін близько 3 днів.