В современном мире разработки программного обеспечения код, генерируемый искусственным интеллектом, становится обыденностью. Недавнее исследование Google показало, что уже 25% их нового кода создается ИИ. В таких условиях обеспечение надежности кода становится критически важным. По мере того, как ИИ берет на себя все больше задач по написанию кода, ответственность за его поддержку и стабильность ложится на процессы модульного (unit testing) и регрессионного тестирования. Эти процессы являются гарантами сохранения функциональности кода по мере его развития.
К сожалению, в условиях сжатых сроков разработки тестирование часто уходит на второй план.
Чтобы решить эту проблему, команда Qodo с гордостью представляет Qodo Cover – новый агент, автоматизирующий покрытие кода тестами для повышения его качества и эффективности разработки.
Что такое Qodo Cover?
Qodo Cover – это автономный агент, который создает и комплексно расширяет наборы тестов, используя интерфейс командной строки (CLI) или непосредственно в процессе непрерывной интеграции (CI). Он генерирует тесты, анализируя исходный код, а затем проверяет каждый тест, чтобы убедиться, что он успешно запускается, проходит и значимо увеличивает покрытие кода. С помощью Qodo Cover разработчики и команды могут поддерживать согласованные практики тестирования, обеспечивать комплексные и эффективные наборы тестов и поддерживать их в актуальном состоянии.
В настоящее время Qodo Cover находится на стадии предварительного просмотра и доступен бесплатно в течение ограниченного времени для проектов на Python, используя ваш собственный ключ API LLM от вашего любимого поставщика LLM.
Почему важно значимое тестовое покрытие?
Значимое тестовое покрытие имеет решающее значение для поддержания целостности, надежности и ремонтопригодности программных систем, особенно в гибких и динамичных средах разработки. Тестовое покрытие показывает, насколько исходный код задействован автоматическими тестами, и обычно измеряется в процентах строк, ветвей или путей, выполненных во время тестирования. Однако высокий уровень тестового покрытия сам по себе не гарантирует качество кода — важно, чтобы тесты были хорошо спроектированы, актуальны и способны обнаруживать потенциальные проблемы. Плохо написанные тесты, даже при 100% покрытии, могут создать ложное чувство безопасности, не выявляя пограничные случаи, логические ошибки или регрессии.
Регрессионное тестирование
Регрессионное тестирование, в частности, играет ключевую роль в обеспечении того, чтобы существующая функциональность не затрагивалась изменениями кода. По мере развития программного обеспечения зависимости и взаимодействия между компонентами могут приводить к трудноуловимым ошибкам, которые трудно обнаружить без комплексного тестирования. Значимое тестовое покрытие гарантирует, что изменения проверяются на соответствие ожидаемому поведению и что все критические пути, пограничные случаи и сценарии исключений охвачены.
Почему достижение высокого покрытия кода является сложной задачей?
Достижение значимого и высокого покрытия кода по своей сути является сложной задачей из-за сложности современного программного обеспечения и временных ограничений, с которыми сталкиваются команды разработчиков. Кодовые базы часто содержат смесь устаревшего кода, сторонних библиотек и быстро развивающихся функций, что затрудняет обеспечение адекватного тестирования всех критических путей и пограничных случаев.
Написание эффективных тестов требует не только технических знаний, но и глубокого понимания логики приложения, ожидаемого поведения и потенциальных режимов отказа. Эти усилия усложняются в больших или распределенных командах, где стили кодирования и приоритеты могут различаться, что приводит к несоответствиям в том, как тесты пишутся и поддерживаются. Более того, тесты должны быть одновременно всеобъемлющими и эффективными; чрезмерно обширные или избыточные тесты могут замедлить конвейеры и создать накладные расходы на обслуживание, в то время как недостаточно сфокусированные тесты не обеспечивают значимого покрытия.
Для кода, сгенерированного ИИ, задача еще сложнее, поскольку он может вводить непредсказуемые шаблоны, которые требуют тщательной проверки, чтобы избежать регрессий или пропущенных дефектов. Балансирование потребности в высококачественных тестах с реалиями сжатых сроков и ограниченных ресурсов делает достижение значимого и высокого покрытия кода нетривиальной задачей.
Как работает Qodo Cover?
Qodo Cover анализирует существующее тестовое покрытие и интеллектуально генерирует дополнительные тесты для его улучшения, обеспечивая при этом высококачественные и значимые тестовые примеры. Он разработан для бесшовной интеграции в рабочие процессы разработки, предлагая разработчикам практичное и автоматизированное решение для повышения тестового покрытия.
Вот как это работает:
Интеграция в CI-процессы:
Qodo Cover устанавливается как действие GitHub Action и может запускаться через CLI. Опция GitHub Action особенно полезна, поскольку она позволяет командам автоматически расширять тестовое покрытие как часть своих CI-пайплайнов, поддерживая следующие основные варианты использования:
Запуск Qodo Cover для расширения существующих наборов тестов по всему репозиторию, чтобы увеличить общее тестовое покрытие.
Запуск Qodo Cover при изменении кода, чтобы гарантировать, что новый код должным образом протестирован с хорошим покрытием. После того, как Qodo Cover добавлен в ваш репозиторий как действие GitHub, он может быть запущен в различных сценариях: при открытии нового PR, по расписанию, вручную и т.д.
Интеллектуальная контекстная осведомленность:
После запуска Qodo Cover сканирует ваш репозиторий, чтобы проанализировать целые репозитории. Он определяет соответствующие тестовые файлы и собирает контекстную информацию о тестируемом коде, что позволяет ему генерировать точные и значимые тесты, адаптированные к уникальным требованиям приложения.
Расширение наборов тестов:
Qodo Cover генерирует новые высококачественные тесты для вашей кодовой базы и проверяет их на соответствие желаемым целям покрытия и стандартам качества. Эти тесты разработаны для плавной интеграции в существующие наборы тестов, что снижает ручные усилия, необходимые для устранения пробелов в покрытии и поддержания высоких стандартов надежности.
Анализ кода и отчеты о покрытии:
Qodo Cover проводит глубокий анализ вашего кода, чтобы точно определить пробелы в существующем тестовом покрытии. Затем он гарантирует, что каждый сгенерированный или дополненный тест добавляет значимую ценность, избегая избыточных или ненужных тестов, одновременно улучшая общее качество кода. Отчеты о покрытии предоставляют разработчикам информацию для отслеживания прогресса и понимания влияния новых тестов.
Автоматизируя эти критически важные шаги, Qodo Cover помогает разработчикам сосредоточиться на предоставлении функций, сохраняя при этом надежное тестовое покрытие своих кодовых баз. Разработчики сохраняют полный контроль над процессом, имея возможность просматривать, редактировать и выборочно утверждать сгенерированные тесты, обеспечивая соответствие стандартам проекта.
Qodo Cover в действии:
Qodo Cover уже начинает демонстрировать свои возможности в реальных сценариях. Примечательно, что запрос на включение (pull request), автономно сгенерированный Qodo Cover, включающий 15 высококачественных модульных тестов, был принят в репозиторий PyTorch Image Models от Hugging Face — уважаемый проект машинного обучения с более чем 30 тысячами звезд на GitHub, используемый более чем 40 тысячами проектов. Qodo Cover добавил тесты, охватывающие 168 новых строк кода.
Сравнение покрытия кода репозитория Hugging Face PyTorch Image Model соответствующих исходных файлов до и после Qodo Cover.Команда Qodo Cover также представила PR в другие известные проекты, включая facebook/prophet и microsoft/onnxscript.
Начните работу с Qodo Cover:
Qodo Cover построен на базе нашего проекта с открытым исходным кодом. В настоящее время он находится в предварительном просмотре и доступен бесплатно в течение ограниченного времени для проектов Python, используя ваш собственный ключ API LLM от вашего любимого поставщика LLM. Это практичный способ улучшить качество и надежность кода.
Ссылки на QodoЕсли новость показалась Вам интересной — можете поддержать подпиской на телеграм каналСпасибо за внимание! Пишите вопросы в комментариях, если что то упустил
Источник: habr.com
Похожие новости:
В суде США разваливается коллективный иск «разработчики против Microsoft, GitHub и OpenAI из-за работы GitHub Copilot»
Гиперперсонализация: как сделать предложение пользователю релевантным
«Слушая подкасты, ничего не узнаешь, ты должен устать, упасть без задних ног — такой должна быть встреча с образованием»
«Количество желающих повышать квалификацию в больших компаниях меньше, чем среди предпринимателей»