Hyvin suunnitellun ja oikean koodin luominen on jokaisen kehittäjän tavoite. Yksi menetelmä, joka erottuu tämän saavuttamisessa, on testilähtöinen kehitys (TDD). Vaikka TDD ei suunnittele koodiasi tai kirjoita sitä puolestasi, se on ohjelmistokehityksen metodologia, jonka avulla voit saada nopeaa palautetta suunnittelupäätöksistä iteratiivisessa kehityssyklissä.
Se, kirjoitetaanko yksikkötestejä ennen koodausta vai jälkeen vai eikö koskaan, riippuu kehittäjän valinnasta. Ilmeisesti testien kirjoittaminen ei koskaan aiheuta kriittisiä tilanteita tuotannossa, jos kehittäjä on onnekas, huomaa virheitä manuaalisten testien aikana.
Testien kirjoittaminen koodin suorittamisen jälkeen on parempi kuin ei testejä. Useimmat kehittäjät, mukaan lukien me, käyttävät koodia ensin suoraan ja sitten kirjoittamalla testejä. Siitä huolimatta kirjoitettu koodi ei ole sen parempi. Joitakin toiminnallisia virheitä esiintyy, jos unohdamme testitapauksen. On paljon parempi kirjoittaa epäonnistuneita testitapauksia ennen jokaista koodinpalaa ja sitten lisätä koodi, jotta testi läpäisee TDD-syklin.
Keskustelemme parhaillaan siitä, kuinka voimme tehdä työstämme automatisoitua generatiivisen tekoälyn avulla. Tässä työssä esittelemme uuden kokeilun, joka on saanut inspiraationsa Allen Heltonin blogi. Kirjoitamme useita testitapauksia projektille ja pyydämme sitten ChatGPT:tä luomaan testiin liittyvän koodin.
Generatiivinen tekoäly testin ensimmäiseen kehittämiseen
Kun otetaan huomioon inhimillisten virheiden mahdollisuus manuaalisessa testauksessa, herää kysymys: Miksi ei automatisoida TDD:tä generatiivisen AI:n avulla? Generatiivinen AI voi olla muuntava rooli TDD:ssä automatisoimalla yksikkötestien ja vastaavan koodin luomisen. Tässä on ehdotettu työnkulku:
- Kehittäjien kirjoittamat testit: Kehittäjät aloittavat kirjoittamalla ensimmäiset yksikkötestit ja määrittävät koodilleen halutut tulokset.
- Tekoälyn luoma koodi: Generatiivinen AI lukee nämä yksikkötestit ja tuottaa tarvittavan koodin niiden läpäisemiseksi. Jos koodi toimii onnistuneesti, se tallennetaan levylle. Jos ei, tekoäly luo virheraportin ja yrittää tuottaa oikean koodin uudelleen luoden silmukan, kunnes testit läpäisevät. Sisällyttämällä tekoälyn tällä tavalla kehittäjät voivat varmistaa, että heidän koodinsa testataan ja validoidaan perusteellisesti, mikä minimoi virheiden riskin.
Generatiivisen tekoälyn käytön edut TDD:ssä
Koodin luomisen ja testauksen automatisointi voi nopeuttaa kehityssyklejä merkittävästi. Lisäksi vähennetään inhimillisten virheiden mahdollisuutta testitapauksissa ja koodin kirjoittamisessa. Samalla varmistetaan, että kaikki testit katetaan kattavasti ja johdonmukaisesti ja skaalataan helposti kehitysprosessia lisäämättä manuaalista työmäärää.
Mahdolliset haasteet ja ratkaisut
Generatiivisen tekoälyn integroiminen TDD:hen tarjoaa lukuisia etuja, mutta se ei ole ilman haasteita. Tekoälyjärjestelmien alkuasennus TDD:tä varten voi joskus olla monimutkaista ja aikaa vievää. Kehittäjät saattavat tarvita koulutusta käyttääkseen tekoälytyökaluja tehokkaasti ja luottaakseen niihin. Mutta vaikka kehittäjät olisivat valmiita käsittelemään sitä, tekoäly saattaa kamppailla ainutlaatuisten tai reunatapausten kanssa, jotka eivät ole hyvin edustettuina koulutustiedoissa, joten tämä saattaa hämmentää kysytyt skenaariot. Generatiivinen tekoäly vastaa kunnollisella koodilla, mutta se ei ole loistava ja paras valinta. Koska koodi ei vielä käytä mitään palautemekanismia. Hyvän koodin tuottamiseksi meidän tulisi soveltaa tekoälyyn palautemekanismeja, kuten kehittäjien koodintarkistustapa. Voimme yhdistää tekoälyn ihmisen valvontaan monimutkaisten skenaarioiden käsittelemiseksi, ainakin toistaiseksi... :)
Palaute Applied Generatiivinen AI TDD:ssä
Palautemekanismi
Prosessin tarkentamiseksi voidaan ottaa käyttöön palautemekanismi. Kehittäjät kirjoittavat yksikkötestit, ja kehittäjäagentti luo koodin. Uusi tarkastustaso on lisätty koodintarkistusagentilla, joka tarkistaa koodin ja antaa palautetta kehittäjäagentille.
Iteratiivinen parantaminen
Kehittäjäagentti tarkistaa koodin tarkistajaagentin palautteen perusteella ja lähettää sen uudelleen tarkistettavaksi. Tämä iteratiivinen prosessi jatkuu, kunnes koodi läpäisee tarkistuksen.
Lopullinen testaus
Kun tarkistaja on hyväksynyt koodin, suoritetaan yksikkötestejä. Jos ne läpäisevät, koodi tallennetaan. Jos ne epäonnistuvat, virheraportti luodaan ja prosessi palaa koodin luomiseen.
Pohjimmiltaan työnkulku olisi seuraava:
- Kehittäjä kirjoittaa yksikön testit.ev
- Tekoäly lukee nämä testit ja luo tarvittavan koodin.
- Jos testit suoritetaan onnistuneesti, koodi tallennetaan. Jos ei, virheraportti luodaan ja tekoäly yrittää korjata koodin silmukassa.
- Tämä alkuautomaatio voi tuottaa koodia, joka on altis virheille, jolloin palautemekanismi tulee peliin.
- Kehittäjät kirjoittavat yksikkötestit, ja kehittäjäagentti luo tarvittavan koodin ja menetelmät.
- Koodin tarkistaja tarkistaa koodin ja lähettää palautetta kehittäjäagentille.
- Kehittäjäagentti tarkentaa koodia palautteen perusteella ja lähettää sen uudelleen tarkistettavaksi.
- Tämä sykli jatkuu, kunnes koodintarkistusagentti hyväksyy koodin.
- Kun yksikkötestit on hyväksytty, ajetaan. Jos onnistuu, koodi tallennetaan; jos ei, virheraportti luodaan ja silmukka jatkuu.
Palautemekanismin avulla luodun koodin laatu paranee merkittävästi, mikä varmistaa, että se täyttää tarvittavat standardit ja läpäisee kaikki testit luotettavasti.
Yhteenveto
Generatiivisen tekoälyn integroiminen testilähtöiseen kehitykseen (TDD) voi mullistaa ohjelmistokehityksen. Automatisoimalla yksikkötestien ja vastaavan koodin luominen kehittäjät voivat varmistaa paremman koodin laadun, vähentää virheitä ja virtaviivaistaa työnkulkuaan. Vaikka haasteita on voitettava, hyödyt ovat paljon suuremmat kuin alkuperäiset esteet, mikä tekee tästä lupaavan lähestymistavan koodauksen tulevaisuutta ajatellen. Voit tarkistaa meidän Koodaaja AI projekti, jos olet kiinnostunut ohjelmoinnin tukemisesta generatiivisen tekoälyn avulla.
Future Directions
Aiomme rakentaa tälle lähestymistavalle kolme asiaa:
Kielituen laajentaminen: Vaikka olemme keskittyneet Javaan, tätä menetelmää voidaan laajentaa muihin kieliin, kuten Python, JavaScript ja muihin kieliin.
Automatisoitu testien luominen: Voimme kehottaa Generatiivista tekoälyä kirjoittamaan testit kehittäjien antamien korkean tason vaatimusten perusteella manuaalisten testien sijaan.
Agentic AI -tiimin laajentaminen: Yksinkertaisen koodin tarkistajan lisäksi voisimme ottaa käyttöön erikoistuneempia agentteja, kuten laadunvarmistusagentin reunatapausten testaamiseen, suorituskykyagentin koodin suorituskyvyn optimointiin ja niin edelleen.
Suosittelemme, että jokainen ohjelmistokehittäjä käyttää aikansa järeämpien ja tarkempien testitapausten kirjoittamiseen ja hyödynnä sitten Generative AI:n tehoja korkealaatuisen koodin tuottamiseen.
