评估大语言模型在生成等价类和边界值单元测试中的应用

本研究解决了程序员常常忽视的单元测试设计与实施的复杂性，通过评估大语言模型（LLMs）在自动生成测试用例方面的潜力，提出了一种优化的提示设计，涵盖了等价类和边界值等关键案例。研究发现，LLMs的有效性依赖于精心设计的提示、稳健的实现和精确的需求，同时强调了人工定性分析在单元测试评估中的必要性。

本研究探讨了程序员忽视的单元测试设计复杂性，评估大语言模型在自动生成测试用例中的潜力，并提出优化提示设计，强调人工定性分析的重要性。

单元测试 大语言模型 定性分析 提示设计 测试用例
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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