Η δημιουργία καλά σχεδιασμένου και σωστού κώδικα είναι ο στόχος κάθε προγραμματιστή. Μια μεθοδολογία που ξεχωρίζει για την επίτευξη αυτού είναι η ανάπτυξη με γνώμονα τη δοκιμή (TDD). Αν και το TDD δεν σχεδιάζει τον κώδικά σας ούτε τον γράφει για εσάς, είναι μια μεθοδολογία στην ανάπτυξη λογισμικού που σας επιτρέπει να λαμβάνετε ταχεία ανατροφοδότηση σχετικά με τις αποφάσεις σχεδιασμού σε έναν επαναληπτικό κύκλο ανάπτυξης.
Η σύνταξη δοκιμών μονάδας πριν ή μετά την κωδικοποίηση ή η μη εγγραφή δοκιμών εξαρτάται από την επιλογή του προγραμματιστή. Προφανώς, το να μην γράφετε ποτέ κανένα τεστ προκαλεί κρίσιμες καταστάσεις στην παραγωγή, εάν ο προγραμματιστής είναι τυχερός θα ανακαλύψει σφάλματα κατά το στάδιο των χειροκίνητων δοκιμών.
Το να γράφεις τεστ μετά τη συμπλήρωση του κώδικα είναι καλύτερο από το να μην δοκιμάζεις. Οι περισσότεροι προγραμματιστές, συμπεριλαμβανομένου και εμάς, εφαρμόζουν την προσέγγιση κώδικα πρώτα με ευθύτητα και μετά γράφουν δοκιμές. Ωστόσο, ο γραπτός κώδικας δεν είναι καλύτερος. Θα υπάρχουν ορισμένα λειτουργικά σφάλματα εάν ξεχάσουμε την περίπτωση δοκιμής. Το να γράψετε αποτυχημένες δοκιμαστικές περιπτώσεις πριν για κάθε κομμάτι κώδικα και μετά να προσθέσετε τον κώδικα για να περάσει αυτό το τεστ ακολουθώντας τον κύκλο TDD είναι πολύ καλύτερο.
Επί του παρόντος, συζητάμε πώς μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε το Generative AI για να κάνουμε την εργασία μας πιο αυτοματοποιημένη. Σε αυτή την εργασία, παρουσιάζουμε ένα νέο πείραμα εμπνευσμένο από Το ιστολόγιο του Άλεν Χέλτον. Γράφουμε πολλές περιπτώσεις δοκιμής για το έργο και, στη συνέχεια, ζητάμε από το ChatGPT να δημιουργήσει τον κώδικα που σχετίζεται με τη δοκιμή.
Generative AI for Test-First Development
Δεδομένης της πιθανότητας ανθρώπινου λάθους στις μη αυτόματες δοκιμές, τίθεται το ερώτημα: Γιατί να μην αυτοματοποιηθεί το TDD χρησιμοποιώντας Generative AI; Το Generative AI μπορεί να διαδραματίσει μετασχηματιστικό ρόλο στο TDD αυτοματοποιώντας τη δημιουργία δοκιμών μονάδας και του αντίστοιχου κώδικα. Ακολουθεί μια προτεινόμενη ροή εργασίας:
- Δοκιμές που γράφτηκαν από προγραμματιστές: Οι προγραμματιστές ξεκινούν γράφοντας τις αρχικές δοκιμές μονάδας, προσδιορίζοντας τα επιθυμητά αποτελέσματα για τον κώδικά τους.
- Κώδικας που δημιουργείται από AI: Το Generative AI διαβάζει αυτές τις δοκιμές μονάδας και παράγει τον απαραίτητο κωδικό για να τις περάσει. Εάν ο κώδικας εκτελεστεί με επιτυχία, αποθηκεύεται στο δίσκο. Εάν όχι, το AI δημιουργεί μια αναφορά σφάλματος και προσπαθεί να παράγει ξανά τον σωστό κώδικα, δημιουργώντας έναν βρόχο μέχρι να περάσουν οι δοκιμές. Με την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης με αυτόν τον τρόπο, οι προγραμματιστές μπορούν να διασφαλίσουν ότι ο κώδικάς τους έχει ελεγχθεί και επικυρωθεί διεξοδικά, ελαχιστοποιώντας τον κίνδυνο σφαλμάτων.
Οφέλη από τη χρήση γενετικής AI στο TDD
Η αυτοματοποίηση της διαδικασίας δημιουργίας κώδικα και δοκιμής μπορεί να επιταχύνει σημαντικά τους κύκλους ανάπτυξης. Επίσης, μείωση της πιθανότητας ανθρώπινου λάθους σε δοκιμαστικές περιπτώσεις και εγγραφή κώδικα. Ενώ το κάνετε αυτό, διασφαλίζετε ότι όλες οι δοκιμές καλύπτονται πλήρως και με συνέπεια και κλιμακώνοντας εύκολα τη διαδικασία ανάπτυξης χωρίς να αυξάνετε τον χειροκίνητο φόρτο εργασίας.
Πιθανές προκλήσεις και λύσεις
Ενώ η ενσωμάτωση του Generative AI στο TDD προσφέρει πολλά πλεονεκτήματα, δεν είναι χωρίς προκλήσεις. Η αρχική εγκατάσταση συστημάτων AI για TDD μπορεί να είναι περίπλοκη και χρονοβόρα μερικές φορές. Οι προγραμματιστές μπορεί να χρειάζονται εκπαίδευση για να χρησιμοποιούν αποτελεσματικά και να εμπιστεύονται τα εργαλεία AI. Αλλά ακόμα κι αν οι προγραμματιστές είναι έτοιμοι να το χειριστούν, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δυσκολευτεί με μοναδικές ή αιχμηρές περιπτώσεις που δεν αντιπροσωπεύονται καλά στα δεδομένα εκπαίδευσης, επομένως αυτό μπορεί να προκαλέσει σύγχυση στα ζητούμενα σενάρια. Το Generative AI ανταποκρίνεται με αξιοπρεπή κώδικα, αλλά δεν είναι η εξαιρετική και καλύτερη επιλογή. Επειδή ακόμα ο κώδικας δεν εφαρμόζει κανένα μηχανισμό ανάδρασης. Για να παράγουμε εξαιρετικό κώδικα, θα πρέπει να εφαρμόσουμε μηχανισμούς ανάδρασης στην τεχνητή νοημοσύνη, όπως η προσέγγιση ελέγχου κώδικα των προγραμματιστών. Μπορούμε να συνδυάσουμε την τεχνητή νοημοσύνη με την ανθρώπινη επίβλεψη για να χειριστούμε πολύπλοκα σενάρια, τουλάχιστον προς το παρόν.. :)
Feedback Applied Generative AI στο TDD
Μηχανισμός ανάδρασης
Για περαιτέρω βελτίωση της διαδικασίας, μπορεί να εισαχθεί ένας μηχανισμός ανάδρασης. Οι προγραμματιστές γράφουν τις δοκιμές μονάδας και ένας παράγοντας προγραμματιστή δημιουργεί τον κώδικα. Προστίθεται ένα νέο επίπεδο ελέγχου με έναν παράγοντα αναθεώρησης κώδικα, ο οποίος ελέγχει τον κώδικα και παρέχει ανατροφοδότηση στον παράγοντα προγραμματιστή.
Επαναληπτική Βελτίωση
Ο αντιπρόσωπος προγραμματιστή αναθεωρεί τον κώδικα με βάση τα σχόλια του αντιπροσώπου αναθεωρητή και τον υποβάλλει ξανά για έλεγχο. Αυτή η επαναληπτική διαδικασία συνεχίζεται έως ότου ο κώδικας περάσει με επιτυχία τον έλεγχο.
Τελική δοκιμή
Μόλις εγκριθεί ο κωδικός από τον υπεύθυνο αναθεώρησης, εκτελούνται δοκιμές μονάδας. Εάν περάσουν, ο κωδικός αποθηκεύεται. Εάν αποτύχουν, δημιουργείται μια αναφορά σφάλματος και η διαδικασία επανέρχεται στη δημιουργία κώδικα.
Ουσιαστικά, η ροή εργασίας θα ήταν η εξής:
- Ο προγραμματιστής γράφει τη μονάδα tests.ev
- Το AI διαβάζει αυτές τις δοκιμές και δημιουργεί τον απαραίτητο κώδικα.
- Εάν οι δοκιμές εκτελεστούν με επιτυχία, ο κωδικός αποθηκεύεται. Εάν όχι, δημιουργείται μια αναφορά σφάλματος και το AI επιχειρεί να διορθώσει τον κώδικα σε βρόχο.
- Αυτός ο αρχικός αυτοματισμός μπορεί να παράγει κώδικα που είναι επιρρεπής σε σφάλματα, όπου παίζει ο μηχανισμός ανάδρασης.
- Οι προγραμματιστές γράφουν τις δοκιμές μονάδας και ο παράγοντας προγραμματιστή δημιουργεί τον απαιτούμενο κώδικα και μεθόδους.
- Ένας αντιπρόσωπος αναθεώρησης κώδικα ελέγχει τον κώδικα και στέλνει σχόλια στον παράγοντα προγραμματιστή.
- Ο αντιπρόσωπος προγραμματιστή βελτιώνει τον κώδικα με βάση τα σχόλια και τον υποβάλλει ξανά για έλεγχο.
- Αυτός ο κύκλος συνεχίζεται έως ότου ο παράγοντας αναθεώρησης κώδικα εγκρίνει τον κωδικό.
- Αφού εγκριθεί, εκτελούνται οι δοκιμές της μονάδας. Εάν είναι επιτυχής, ο κωδικός αποθηκεύεται. Εάν όχι, δημιουργείται μια αναφορά σφάλματος και ο βρόχος συνεχίζεται.
Με την ενσωμάτωση ενός μηχανισμού ανάδρασης, η ποιότητα του παραγόμενου κώδικα βελτιώνεται σημαντικά, διασφαλίζοντας ότι πληροί τα απαραίτητα πρότυπα και ότι περνά όλες τις δοκιμές αξιόπιστα.
Συμπέρασμα
Η ενσωμάτωση του Generative AI σε Test-Driven Development (TDD) έχει τη δυνατότητα να φέρει επανάσταση στην ανάπτυξη λογισμικού. Με την αυτοματοποίηση της δημιουργίας δοκιμών μονάδας και του αντίστοιχου κώδικα, οι προγραμματιστές μπορούν να εξασφαλίσουν υψηλότερη ποιότητα κώδικα, να μειώσουν τα σφάλματα και να βελτιώσουν τη ροή εργασίας τους. Αν και υπάρχουν προκλήσεις που πρέπει να ξεπεραστούν, τα οφέλη ξεπερνούν κατά πολύ τα αρχικά εμπόδια, καθιστώντας αυτή μια πολλά υποσχόμενη προσέγγιση για το μέλλον της κωδικοποίησης. Μπορείτε να ελέγξετε το δικό μας Κωδικοποιητής AI εάν ενδιαφέρεστε να υποστηρίξετε τον προγραμματισμό χρησιμοποιώντας γενετική τεχνητή νοημοσύνη.
Μελλοντικές κατευθύνσεις
Υπάρχουν τρία στοιχεία που σκοπεύουμε να αξιοποιήσουμε σε αυτήν την προσέγγιση:
Επέκταση της υποστήριξης γλωσσών: Ενώ εστιάζουμε στην Java, αυτή η μεθοδολογία μπορεί να επεκταθεί σε άλλες γλώσσες όπως η Python, η JavaScript και άλλες.
Αυτοματοποιημένη δημιουργία δοκιμών: Μπορούμε να ζητήσουμε από το Generative AI να γράψει τις δοκιμές με βάση τις απαιτήσεις υψηλού επιπέδου που παρέχονται από προγραμματιστές αντί να γίνονται χειροκίνητες γραπτές δοκιμές.
Επέκταση της ομάδας Agentic AI: Πέρα από έναν απλό αναθεωρητή κώδικα, θα μπορούσαμε να εισαγάγουμε πιο εξειδικευμένους πράκτορες, όπως έναν πράκτορα QA για τη δοκιμή περιπτώσεων αιχμής, έναν παράγοντα απόδοσης για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης κώδικα κ.λπ.
Συνιστούμε σε κάθε προγραμματιστή λογισμικού να αφιερώνει τον χρόνο του γράφοντας πιο ισχυρές και ακριβείς περιπτώσεις δοκιμών και στη συνέχεια να επωφεληθεί από τη δύναμη του Generative AI για την παραγωγή κώδικα υψηλής ποιότητας.
