AI a tesztelésben: amikor az AI kattint, és a szakember dönt
A tesztelés sok KKV-nál szűk keresztmetszet. Megmutatjuk, hogyan segít a Claude Code browser MCP eszköze felgyorsítani a webalkalmazások tesztelését úgy, hogy közben az üzleti kockázatok feletti kontroll a csapatodnál marad.
Ha vezetőként azzal küzdesz, hogy a release-ek csúsznak, az élesítés körül túl sok a feszültség, a fejlesztők pedig teszteléssel töltik az idejüket, akkor nem vagy egyedül. A 25–200 fős szoftveres KKV-knál a tesztelés gyakran szűk keresztmetszet: drága, nehéz skálázni, mégis üzletileg kritikus.
Az E2E automatizáció sok esetben indokolt, de lassan épül fel és merev. A tisztán manuális tesztelés pedig egyszerűen nem bírja a tempót. Ebbe a résbe érkezik meg egy új megközelítés: a Claude Code AI-alapú browser tesztelése.
Mi az a Claude Code + Browser MCP, és miért érdekes ez üzletileg?
A Claude Code egy AI-alapú fejlesztői asszisztens, amely a Browser MCP (Model Context Protocol) segítségével valós böngészőt tud vezérelni. Magyarul: nem kódot futtat, hanem ugyanúgy kattint, gépel és ellenőriz, mint egy ember.
Ez azért fontos üzletileg, mert nem kell hónapokig automatizációt építeni: az AI már kész UI-on dolgozik, így gyorsan ad visszajelzést arról, hogy egy funkció működik-e vagy sem.
A tesztforgatókönyv ráadásul egyszerű markdown szövegben írható. Ez nem technikai érdekesség: azt jelenti, hogy nem csak fejlesztő, hanem tesztelő vagy akár PM is képes specifikálni, mit kell végigpróbálni.
Gyors példa: egy sprint alatti mini use case
Egy ügyfelünknél – ~60 fős termékcsapat – egy sprint végén rendszeresen 1–1,5 nap ment el manuális UI-végigkattintásra. A Claude Code browser MCP bevezetése után ugyanazt a tesztlistát AI hajtotta végre, miközben a tesztelő csak az eltéréseket értékelte.
Az eredmény egy sprinten belül:
- kb. 30% tesztelési időmegtakarítás
- gyorsabb visszajelzés a fejlesztőknek
- kevesebb „érzésalapú” döntés release előtt
Hogyan néz ki egy AI-vezérelt browser teszt a gyakorlatban?
# Bejelentkezési folyamat tesztelése
- Nyisd meg a https://pelda-app.hu oldalt
- Kattints a "Bejelentkezés" gombra
- Írd be az emailt: teszt@pelda.hu
- Írd be a jelszót
- Ellenőrizd, hogy megjelenik-e a dashboardA Claude Code ezt ténylegesen végrehajtja egy böngészőben. Ha az eredmény eltér az elvárttól, megáll, jelez, és az ember dönt: bug, edge case vagy elfogadható eltérés.
AI-alapú browser tesztelés vs klasszikus E2E automatizáció
Amiben az AI-alapú megközelítés erős
- Gyors indulás: nincs hosszú setup, nincs framework-lock
- UI-változás-tűrés: kisebb módosítások nem törik azonnal
- Csapatbarát: nem csak fejlesztők használják
- Exploratív és manuális teszteléshez ideális
Amire nem használjuk
- Nagy, éjszakai regressziós csomagok futtatása
- Compliance-kritikus, teljesen determinisztikus tesztek kiváltása
- Felügyelet nélküli, „magára hagyott” minőségbiztosítás
Ez tudatos döntés: az AI itt nem automatizmus, hanem gyorsító eszköz. A klasszikus E2E teszteknek továbbra is megvan a helyük.
Miért fontos ez cégvezetőként vagy CTO-ként?
- Gyorsabb release döntések kevesebb bizonytalansággal
- A drága fejlesztői idő nem kattintgatásra megy el
- A tesztelés fókusza a valódi üzleti kockázatokon marad
Mindez azonban csak akkor működik, ha van mögötte módszertan és tapasztalat.
Hol jön képbe az MXC Software?
Mi ezt nem "AI-eszköz bevezetésként" kezeljük. Az MXC-nél olyan senior fejlesztők és tesztelők dolgoznak, akik éles projektekben már kombinálták az AI-alapú browser tesztelést a klasszikus automatizációval.
Tipikus helyzet: meglévő E2E stack mellé bevezetjük az AI-t ott, ahol lassú vagy drága a manuális tesztelés – és tudatosan nem használjuk ott, ahol kockázatos lenne. Ez ad stabil, üzletileg védhető minőséget.
Szeretnéd tudni, nálatok hol lenne ennek valódi értelme? Egy rövid, ingyenes konzultáció vagy tesztelési átvilágítás során megnézzük, hol tudnád gyorsabban és biztonságosabban csinálni a tesztelést – AI-val vagy anélkül.
