Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Генерация тестов

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  1. Ручное создание тестов: Трудоемкий процесс написания тестов для программного обеспечения, требующий значительных временных и человеческих ресурсов.
  2. Недостаточное покрытие тестами: Пробелы в тестовом покрытии, которые могут привести к ошибкам в продакшене.
  3. Сложность поддержки тестов: Тесты быстро устаревают при изменении кода, что требует постоянного обновления.
  4. Недостаток экспертизы: Не все разработчики обладают достаточным опытом для написания качественных тестов.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Компании, занимающиеся разработкой программного обеспечения.
  • Команды, работающие в Agile/DevOps-среде.
  • Стартапы, которые хотят ускорить процесс разработки и тестирования.
  • Крупные предприятия с большими базами кода, требующими регулярного тестирования.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматическая генерация тестов: Агент анализирует код и генерирует юнит-тесты, интеграционные тесты и тесты производительности.
  2. Анализ покрытия: Оценка текущего покрытия тестами и предложение улучшений.
  3. Поддержка тестов: Автоматическое обновление тестов при изменении кода.
  4. Интеграция с CI/CD: Поддержка интеграции с системами непрерывной интеграции и доставки.
  5. Мультиязычность: Поддержка популярных языков программирования (Python, Java, JavaScript, C#, Go и др.).

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для небольших команд или проектов.
  • Мультиагентная система: Для крупных проектов с распределенными командами.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для анализа кода и генерации тестов.
  • NLP (Natural Language Processing): Для понимания комментариев и документации.
  • Генеративные модели: Для создания тестовых сценариев.
  • Анализ данных: Для оценки покрытия и качества тестов.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Анализ кодовой базы, документации и комментариев.
  2. Анализ: Определение ключевых модулей, функций и зависимостей.
  3. Генерация тестов: Создание тестовых сценариев на основе анализа.
  4. Оптимизация: Предложение улучшений для повышения покрытия и качества тестов.
  5. Интеграция: Внедрение тестов в CI/CD-процессы.

Схема взаимодействия​

[Кодовая база] -> [ИИ-агент] -> [Генерация тестов] -> [CI/CD] -> [Отчеты]

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ бизнес-процессов и потребностей клиента.
  2. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  3. Интеграция: Внедрение агента в существующие процессы.
  4. Обучение: Настройка и обучение агента на конкретной кодовой базе.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Регистрация: Получите API-ключ на нашей платформе.
  2. Настройка: Интегрируйте API в вашу среду разработки.
  3. Запуск: Отправьте запрос на генерацию тестов.
  4. Анализ: Получите отчет и внедрите тесты в CI/CD.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

POST /generate-tests
{
  "language": "Python",
  "code": "def add(a, b): return a + b",
  "test_type": "unit"
}

Ответ:

{
  "tests": [
    {
      "test_case": "def test_add(): assert add(2, 3) == 5",
      "coverage": "100%"
    }
  ]
}

Управление данными​

Запрос:

POST /analyze-coverage
{
  "project_id": "12345",
  "language": "Java"
}

Ответ:

{
  "coverage": "75%",
  "suggestions": [
    "Add tests for class 'UserService'",
    "Improve coverage for method 'calculateSalary'"
  ]
}

Ключевые API-эндпоинты​

/generate-tests​

  • Назначение: Генерация тестов для указанного кода.
  • Запрос: Код, язык программирования, тип теста.
  • Ответ: Сгенерированные тесты и покрытие.

/analyze-coverage​

  • Назначение: Анализ текущего покрытия тестами.
  • Запрос: Идентификатор проекта, язык программирования.
  • Ответ: Процент покрытия и рекомендации.

/update-tests​

  • Назначение: Автоматическое обновление тестов при изменении кода.
  • Запрос: Измененный код, идентификатор проекта.
  • Ответ: Обновленные тесты.

Примеры использования​

Кейс 1: Ускорение разработки​

Компания-разработчик мобильных приложений использовала агента для автоматической генерации юнит-тестов. Время разработки сократилось на 30%, а количество багов в продакшене уменьшилось на 50%.

Кейс 2: Улучшение покрытия тестами​

Крупный банк внедрил агента для анализа покрытия тестами своей кодовой базы. Агент предложил улучшения, которые увеличили покрытие с 60% до 90%.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение, которое подойдет именно вам.
Свяжитесь с нами для обсуждения вашего проекта.