Тестування промптів для ШІ агента

Бюджет: 12000 UAH Термін: 5 днів

МОжемо зайти з першого етапу - спроєктувати логіку автотестів діалогів і зробити робочий прототип на 10-20 сценаріїв. Бюджет 1000 грн для такої задачі, по відчуттях, не покриє навіть нормальне проєктування, але можна не ускладнювати і почати з компактного етапу за 12000 грн на 5 днів =)

Схожі задачі у нас були в AI та автоматизації
> https://business.ingello.com/vorfahr - AI-логіка, автоматизація рішень і контроль якості відповідей
> https://business.ingello.com/fractal - агентні процеси, сценарії, стабільність поведінки системи
> https://systems-fl.ingello.com/ua - коротко про Ingello Systems для біржі

Я б будував це як тестовий стенд - набір сценаріїв, еталонні очікування, оцінка відповіді не тільки за точним текстом, а за змістом, тоном, виконанням правил, відсутністю заборонених обіцянок і стабільністю після зміни prompt_id. Окремо можна додати ШІ-рецензента, який порівнює старі й нові відповіді та пропонує, що змінити в промпті для більшої прогнозваності.

Від вас потрібно буде 3-5 реальних прикладів діалогів, поточний промпт без критичних секретів, типи продуктів і правила, які менеджер має або не має порушувати. Доступ до продакшну на першому етапі не потрібен - достатньо тестового ключа або прикладів відповідей.

Уточню 2 речі
> тести мають запускатися через OpenAI API напряму чи через вашу SaaS платформу
> вам важливіше знайти погані відповіді після зміни промпта чи автоматично генерувати нові сценарії для перевірки- Розгорнути

Бюджет: 1000 UAH Термін: 7 днів

Привіт, я працював над автоматизацією тестування чат-ботів для e-commerce платформи з 15+ сценаріями діалогів, що скоротило час тестування на 80% та підвищило якість відповідей на 35%

Цікаво, які метрики ви використовуєте для оцінки якості відповідей ШІ агента та як плануєте вимірювати ефективність після автоматизації тестування?

Пропоную зв'язатися, я безкоштовно проконсультую вас з технічної сторони та складемо план розробки + розповім про мою команду!

Бюджет: 1500 UAH Термін: 4 дні

Доброго дня.

Можу допомогти з проектуванням та реалізацією системи автоматизованого тестування діалогів для AI-агентів (тестування на основі запитів).

Рішення може включати:

генерацію тест-кейсів (сценарії клієнтів: продажі, підтримка, заперечення тощо)
прогон діалогів через різні версії prompt_id
порівняння відповідей (регресійне тестування для LLM)
оцінку стабільності/якості відповідей (оцінка/критерії)
логування змін між версіями промпта
aвтоматичний аналіз: де промпт "просів" і що варто покращити

Також можна додати модуль, який:

аналізує діалоги та пропонує покращення промпта (петля самовдосконалення)

Є досвід з LLM, проектування запитів та автоматизацією тестування діалогових систем.

Можу запропонувати архітектуру MVP та оцінку після обговорення поточної реалізації. Розгорнути

Бюджет: 27000 UAH Термін: 10 днів

у нас вже є майже готове схоже рішення для автоматичного тестування діалогів ШІ-менеджерів, його можна швидко адаптувати під вашу SaaS платформу і запустити перший результат, можемо зараз обговорити тут на біржі, я на звязку ))

по бюджету - 1000 грн виглядає як занадто мало для такої задачі, я б закладав перший робочий етап від 32000 грн на 10 днів.

дивіться, тут нюанс - важливо тестувати не тільки одну відповідь, а стабільність сценарію після кожної зміни prompt_id.

МИ б робили це як набір регресійних тестів діалогів - симулятор клієнта, різні типи продуктів, негативні ситуації, очікувані межі відповіді, порівняння версій prompt_id і звіт про відхилення.

окремо можна додати ШІ-рецензента, який буде шукати слабкі місця промпта і пропонувати зміни для кращої стабільності та прогнозваності відповідей.

від вас потрібні тестовий доступ до API або стенду, 5-10 реальних діалогів, приклади продуктів і критерії небажаних відповідей.

уточню 2 моменти - у вас вже є API для запуску діалогу з конкретним prompt_id, і чи потрібно тестувати лише текстові відповіді, чи ще кнопки, статуси, передачу оператору.

схожі приклади нижче
- https://business.ingello.com/fractal - близько до автоматизації розробки і перевірки результатів ШІ
- https://business.ingello.com/vorfahr - SaaS з ШІ-частиною і продуктовою логікою
- https://systems-fl.ingello.com/ua - наш профіль на FLH

в цілому норм стартувати з малого етапу - спочатку 5-7 сценаріїв, потім розширити набір тестів під нові продукти і ситуації. Розгорнути

Бюджет: 5000 UAH Термін: 3 дні

Добрий день!
Проєкт дуже цікавий і близький до нашого напрямку: AI-менеджери, prompt engineering, тестування діалогових сценаріїв та стабілізація AI-відповідей перед запуском у продакшн.
Можемо допомогти продумати логіку автоматизованого тестування діалогів для ваших prompt_id / developer messages.
Як бачимо можливу структуру рішення:
— створення набору тестових сценаріїв для різних продуктів і типів клієнтів
— автоматичний запуск діалогів після зміни промпту
— порівняння відповідей до / після зміни промпту
— оцінка відповідей за критеріями: точність, стабільність, відповідність тону, наявність потрібних даних, відсутність небажаних формулювань
— виявлення “зламаних” сценаріїв після правок
— формування звіту по результатах тестів
— AI-рекомендації щодо покращення промпту для більш стабільних і прогнозованих відповідей
Таку систему можна будувати як prompt QA / regression testing framework для AI-діалогів: із бібліотекою сценаріїв, очікуваними результатами, оцінкою відповідей та логами змін по кожній версії промпту.
Можемо обговорити вашу поточну логіку тестування, типи продуктів, сценарії діалогів і запропонувати архітектуру MVP для автоматизованого тестування AI-менеджерів. Розгорнути

Бюджет: 1100 UAH Термін: 3 дні

Схоже, у вас вже є сильна AI SaaS-інфраструктура, але вузьке місце зараз — саме regression testing промптів після кожної зміни. Це типова проблема для AI support/sales систем, коли навіть невелика правка в developer prompt може ламати логіку діалогу або змінювати tone/qualification flow.

Я працював із AI-консультантами для Instagram Direct та автоматизованими воронками через Chatfuel + OpenAI + Make.com, де важливо було забезпечити стабільність відповідей і передбачувану поведінку AI в різних сценаріях. Один із робочих підходів тут — побудувати набір тест-кейсів (role-based conversations) + автоматичний прогін діалогів через OpenAI API з оцінкою відповідей за predefined criteria: intent match, CTA consistency, objection handling, forbidden outputs тощо.

Також можна реалізувати AI-review layer, де окремий LLM аналізує відповіді та пропонує зміни до prompt structure для більш стабільної поведінки моделі після оновлень.

Це виглядає як хороший кейс для побудови внутрішнього AI QA framework під ваш SaaS, і я готовий допомогти продумати архітектуру та реалізацію такого тестування.

Бюджет: 9500 UAH Термін: 5 днів

Привіт!
Задача дуже знайома, вручну тестувати промпти,тут найкраще впровадити автотести через LLM-as-a-Judge
Готовий реалізувати такий модуль для вашої SaaS. Напишіть у ПП, обговоримо деталі

Бюджет: 4500 UAH Термін: 10 днів

Вітаю!

Реалізовував подібне: автоматизоване тестування промптів через Make.com — запускається набір симульованих діалогів після кожної зміни prompt_id, результати порівнюються з еталонними відповідями.

Можу побудувати систему: тест-кейси по сценаріях → авто-запуск діалогів → AI-аналіз відхилень → конкретні рекомендації що змінити в промпті.

Готовий обговорити архітектуру та розпочати роботу.

Бюджет: 18000 UAH Термін: 10 днів

Доброго дня! Логіка під вашу задачу:

Стек: Promptfoo (YAML-based, native A/B тестування, side-by-side дифф виводу до/після правки промпта) + DeepEval для метрик якості (faithfulness, relevance, conversation completeness, role adherence). Test suites - JSON з user_persona + context + expected behavior + edge cases. При зміні prompt_id всі сценарії проганяються автоматично, дифф підсвічується, регресії видно одразу.

Для самопропозиції покращень - окремий "critic" агент на Claude Sonnet 4.6, який читає failed test cases і повертає structured suggestions у JSON ("додати правило про X у системний промпт — у 7/10 тестах модель плутала Y з Z"). Прив'язка suggestions до конкретних failed assertions, не загальні поради.

Опційно: інтеграція з вашим prompt_id workflow OpenAI через API — версіонування промптів і автоматичний rollback при падінні метрик нижче threshold.

Тиждеть тому зайняв 3-тє місце соло на AI Agent Olympics Hackathon Milan AI Week 2026 (731 команда, найбільша AI-подія Європи) - побудував adversarial multi-agent систему з вбудованим eval-шаром. Full-time AI engineer 1+ рік. MSc Strategic PM, PRINCE2.

Ціна: 18 000-25 000 грн залежно від кількості test cases і product types, 10-14 днів з документацією.

Кейси у профілі Розгорнути

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Доброго дня! 👋

Цікава задача — автоматизоване тестування діалогів це те, де можна реально заощадити десятки годин на тиждень.

Реалізуємо систему яка сама гоняє сценарії через ваш промпт, порівнює відповіді до/після змін та підсвічує деградацію. Окремий ШІ-агент аналізує результати і пропонує конкретні правки в промпті для кращої стабільності.

Деталі обговоримо в особисті 🤝

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Вітаю! Ми — команда розробників із 4-річним досвідом створення автономних скриптів, ботів та систем обробки текстової інформації. Якісна робота ШІ-агента критично залежить від точності формулювання промптів та прогнозованості його поведінки за різних умов. Ми візьмемо на себе повне тестування вашої системи, перевіримо реакцію ШІ на нестандартні або провокаційні запити користувачів, а також налаштуємо логіку фільтрації вихідних даних. За потреби автоматизуємо процес оцінки відповідей за допомогою Python. Результатом нашої роботи стануть повністю оптимізовані, готові до продакшену промпти та детальний звіт про поведінку ШІ. Давайте обговоримо завдання та поточні архітектурні рішення в особистих повідомленнях!

Бюджет: 1500 UAH Термін: 3 дні

Вітаю, Олександре!

Задача дуже знайома і актуальна. Ручне тестування промптів на різних гілках діалогу для SaaS — це дійсно вузьке місце, яке спалює час.

Пропоную реалізувати автоматизований фреймворк тестування за принципом "LLM-as-a-Judge" (ШІ-Оцінювач) на Python.

Як це буде працювати технічно:

Тест-кейси: Ми створюємо JSON/CSV файл з еталонними ситуаціями (наприклад: "Клієнт агресивно питає ціну", "Клієнт просить знижку").

Автоматизація (Скрипт): Мій Python-скрипт через API автоматично "закидає" ці репліки вашому ШІ-менеджеру і збирає його відповіді.

ШІ-Суддя (Оцінка та Рекомендації): Зібрані відповіді ми відправляємо в окремий API-виклик (OpenAI) із жорстким системним промптом тестувальника. Цей "ШІ-Суддя" аналізує відповідь менеджера на відповідність tone of voice, відсутність галюцинацій та видає лог:
Оцінка: 8/10. Помилка: бот дав знижку без умов. Рекомендація: додайте в developer message правило "Ніколи не давай знижку першим".

Чому я:
Маю глибокий досвід роботи з API нейромереж (OpenAI, Groq). Мій поточний комерційний проєкт — це складний Telegram-бот, архітектура якого побудована саме на багаторівневому промпт-інжинірингу, де ШІ виступає в ролі аналітика та критика (робить розбори текстів, пропонує покращення).

Я можу написати для вас такий Python-скрипт для тестування, який ви зможете запускати локально або на сервері після кожної зміни промпту.

Готовий обговорити деталі реалізації! Розгорнути

Бюджет: 1000 UAH Термін: 2 дні

Привіт, Олександре, давайте по черзі.
Останнім часом багато працюю з AI і вже виконував подібні завдання. Пропоную реалізувати це за допомогою pydanticAI. Там є окремий, вже реалізований модуль для оцінки промптів. З можливістю автоматичної оцінки та поліпшення.
Також є інші модулі для подібних завдань, це deepeval і DSPy. Можна реалізувати через них.
Логіка побудови досить проста:
1. Ми створюємо певний тестовий набір (або також доручаємо це AI)
2. За кожним набором проводимо тестування
3. Перевіряємо валідність результату (можна додати LLM-as-a-Judge)
4. Редагуємо промпт.
5. І так ітераційно, поки не пройде цикл перевірок на необхідному рівні.
Завдання зрозуміле, досвід є. Буду радий з вами працювати!

Translated with DeepL.com (free version) Розгорнути

Бюджет: 24999 UAH Термін: 10 днів

Вітаю. Задача зрозуміла: потрібно автоматизувати тестування діалогів для ШІ-менеджерів після змін у prompt/developer message, щоб швидко перевіряти якість відповідей у різних сценаріях перед запуском у продакшн.

Можу запропонувати MVP-систему для автоматизованого тестування промптів:

— набір тестових сценаріїв для різних продуктів і ситуацій;
— автоматичний запуск діалогів через OpenAI API;
— порівняння відповідей до/після зміни промпта;
— оцінка відповідей за критеріями: точність, відповідність тону, повнота, стабільність, відсутність небажаних відповідей;
— збереження результатів у таблицю або базу;
— короткий звіт по кожному тесту: що покращилось, що погіршилось, які відповіді потребують уваги;
— можливість отримувати рекомендації, що саме змінити в промпті для кращої стабільності.

Реалізацію можна зробити як окремий скрипт або простий внутрішній інструмент. Для MVP пропоную спочатку зробити тестування на 5–10 сценаріях, потім масштабувати під різні типи продуктів і діалогів.

Готовий обговорити вашу поточну архітектуру, формат prompt_id/developer message, приклади діалогів і бажаний формат звіту. Розгорнути

Бюджет: 1000 UAH Термін: 3 дні

Доброго дня!

Розумію виклик ручного тестування промптів ШІ для Instagram/Messenger/Telegram. Маю досвід автоматизації діалогів з OpenAI API та розробкою сценаріїв. Розроблю логіку та інструменти для автоматичної перевірки відповідей та оптимізації промптів.

Напишіть мені в лс, уточнимо деталі.

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Вітаю. Маю досвід у автоматизації тестування діалогів через симуляцію (Synthetic Users) та оцінку метрик (LLM-as-a-Judge). Щоб не будувати систему з нуля, під таку логіку доцільно інтегрувати готові інструменти на кшталт Promptfoo або DeepEval.

Пропоную обговорити всі технічні вимоги та сценарії детальніше. Це дозволить сформувати точну оцінку вартості та термінів для повноцінної інтеграції рішення у Ваш SaaS. Готовий до діалогу.

Бюджет: 1000 UAH Термін: 3 дні

Привіт! Я уважно ознайомився з вашим проектом і готовий почати роботу. Гарантую якісне та своєчасне виконання.