使用人工智能生成复杂代码的自动化测试
💡
原文约800字/词，阅读约需3分钟。
📝
内容提要
使用生成性人工智能进行复杂代码的自动测试是可行的，但需提供充分的上下文。提供完整的项目代码和依赖关系可显著提升测试质量，节省手动修改时间。
🎯
关键要点
- 使用生成性人工智能进行复杂代码的自动测试是可行的，但需提供充分的上下文。
- 生成测试的效率在于代码自包含且依赖较少，但复杂代码会导致生成效果不佳。
- Qodo Cover工具结合生成性人工智能和标准算法，旨在提高测试覆盖率。
- 测试生成过程中，缺乏上下文导致生成的代码无法编译。
- 通过提供完整项目代码和依赖关系，生成的测试质量显著提高。
- 过度使用mock会使测试与实际情况脱节，适当使用函数作为参数更有效。
- 生成高质量测试需要充分的上下文信息，减少手动修改时间。
➡️
