İyi tasarlanmış ve doğru kod oluşturmak her geliştiricinin hedefidir. Bunu başarmada öne çıkan bir metodoloji Test odaklı geliştirmedir (TDD). TDD kodunuzu tasarlamaz veya sizin için yazmaz, ancak yinelemeli bir geliştirme döngüsünde tasarım kararları hakkında hızlı geri bildirim almanızı sağlayan bir yazılım geliştirme metodolojisidir.
Birim testlerinin kodlamadan önce mi yoksa sonra mı yazılacağı veya hiç test yazılmayacağı geliştiricinin tercihine bağlıdır. Açıkçası, hiç test yazılmaması üretimde kritik durumlara neden olur, eğer geliştirici şanslıysa manuel test aşamasında hataları keşfedecektir.
Kodu tamamladıktan sonra test yazmak, hiç test olmamasından iyidir. Biz de dahil olmak üzere çoğu geliştirici, önce kod yaklaşımını doğrudan uyguluyor ve ardından test yazıyor. Yine de, yazılan kod daha iyi değil. Test vakasını unutursak bazı işlevsel hatalar ortaya çıkacaktır. Her kod parçası için önce başarısız test vakaları yazmak, sonra TDD döngüsünü izleyerek o testi geçmek için kodu eklemek çok daha iyidir.
Şu anda, işimizi daha otomatik hale getirmek için Üretken Yapay Zeka'yı nasıl kullanabileceğimizi tartışıyoruz. Bu çalışmada, esinlenerek yeni bir deneyi tanıtıyoruz Allen Helton'ın bloguProje için birkaç test vakası yazıyoruz ve ardından ChatGPT'den testle ilgili kodu üretmesini istiyoruz.
Test Öncelikli Geliştirme için Üretken Yapay Zeka
Manuel testlerde insan hatası potansiyeli göz önüne alındığında, şu soru ortaya çıkıyor: Neden Generative AI kullanarak TDD'yi otomatikleştirmiyoruz? Generative AI, birim testlerinin ve karşılık gelen kodun oluşturulmasını otomatikleştirerek TDD'de dönüştürücü bir rol oynayabilir. İşte önerilen bir iş akışı:
- Geliştiriciler Tarafından Yazılan Testler: Geliştiriciler, kodları için istenen sonuçları belirterek ilk birim testlerini yazarak başlarlar.
- Yapay Zeka Tarafından Üretilen Kod: Üretken Yapay Zeka bu birim testlerini okur ve bunları geçmek için gereken kodu üretir. Kod başarıyla çalışırsa, diske kaydedilir. Çalışmazsa, Yapay Zeka bir hata raporu üretir ve doğru kodu tekrar üretmeye çalışır, testler geçene kadar bir döngü oluşturur. Geliştiriciler, Yapay Zeka'yı bu şekilde dahil ederek kodlarının iyice test edildiğinden ve doğrulandığından emin olabilir ve hata riskini en aza indirebilir.
TDD'de üretken yapay zekanın kullanılmasının faydaları
Kod oluşturma ve test sürecini otomatikleştirmek, geliştirme döngülerini önemli ölçüde hızlandırabilir. Ayrıca, test vakalarında ve kod yazımında insan hatası olasılığını azaltır. Bunu yaparken, tüm testlerin kapsamlı ve tutarlı bir şekilde kapsanmasını ve manuel iş yükünü artırmadan geliştirme sürecini kolayca ölçeklendirmesini sağlamak.
Potansiyel Zorluklar ve Çözümler
Generative AI'yı TDD'ye entegre etmek çok sayıda fayda sağlasa da, zorluklar olmadan değil. TDD için AI sistemlerinin ilk kurulumu bazen karmaşık ve zaman alıcı olabilir. Geliştiricilerin AI araçlarını etkili bir şekilde kullanmak ve güvenmek için eğitime ihtiyaçları olabilir. Ancak geliştiriciler bunu halletmeye hazır olsalar bile, AI eğitim verilerinde iyi temsil edilmeyen benzersiz veya uç durumlarla mücadele edebilir, bu da istenen senaryoları karıştırabilir. Generative AI iyi bir kodla yanıt verir, ancak harika ve en iyi seçim değildir. Çünkü henüz kod herhangi bir geri bildirim mekanizması uygulamaz. Harika kod üretmek için geliştiricilerin kod inceleme yaklaşımı gibi AI'ya geri bildirim mekanizmaları uygulamalıyız. En azından şimdilik, karmaşık senaryoları ele almak için AI'yı insan denetimiyle birleştirebiliriz. :)
TDD'de Geri Bildirim Uygulanan Üretken Yapay Zeka
Geribildirim mekanizması
Süreci daha da iyileştirmek için bir geri bildirim mekanizması tanıtılabilir. Geliştiriciler birim testlerini yazar ve bir geliştirici aracısı kodu üretir. Kodu inceleyen ve geliştirici aracısına geri bildirim sağlayan bir kod inceleme aracısıyla yeni bir inceleme katmanı eklenir.
Yinelemeli İyileştirme
Geliştirici aracısı, gözden geçiren aracının geri bildirimine göre kodu gözden geçirir ve gözden geçirilmek üzere yeniden gönderir. Bu yinelemeli süreç, kod gözden geçirmeyi başarıyla geçene kadar devam eder.
Nihai Test
Kod, inceleme temsilcisi tarafından onaylandıktan sonra, birim testleri çalıştırılır. Eğer geçerlerse, kod kaydedilir. Eğer başarısız olurlarsa, bir hata raporu oluşturulur ve süreç kod üretimine geri döner.
İş akışı esas olarak şu şekilde olacaktır:
- Geliştirici birim testlerini yazar.
- Yapay zeka bu testleri okur ve gerekli kodu üretir.
- Testler başarıyla çalışırsa, kod kaydedilir. Çalışmazsa, bir hata raporu oluşturulur ve AI, bir döngüde kodu düzeltmeye çalışır.
- Bu ilk otomasyon, hatalara yatkın kodlar üretebilir; bu noktada geri bildirim mekanizması devreye girer.
- Geliştiriciler birim testlerini yazar ve geliştirici aracısı gerekli kodu ve yöntemleri üretir.
- Kod inceleme aracısı kodu inceler ve geliştirici aracısına geri bildirim gönderir.
- Geliştirici temsilcisi, geri bildirimlere dayanarak kodu iyileştirir ve inceleme için yeniden gönderir.
- Bu döngü, kod inceleme temsilcisi kodu onaylayana kadar devam eder.
- Onaylandıktan sonra, birim testleri çalıştırılır. Başarılı olursa, kod kaydedilir; başarılı olmazsa, bir hata raporu oluşturulur ve döngü devam eder.
Geri bildirim mekanizmasının dahil edilmesiyle, üretilen kodun kalitesi önemli ölçüde iyileştirilir, gerekli standartları karşılaması ve tüm testleri güvenilir bir şekilde geçmesi sağlanır.
Sonuç
Test Odaklı Geliştirmeye (TDD) Üretken Yapay Zeka'yı entegre etmek, yazılım geliştirmede devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Birim testlerinin ve karşılık gelen kodun oluşturulmasını otomatikleştirerek, geliştiriciler daha yüksek kod kalitesi sağlayabilir, hataları azaltabilir ve iş akışlarını düzene sokabilirler. Üstesinden gelinmesi gereken zorluklar olsa da, faydaları başlangıçtaki engelleri çok aşmaktadır ve bu, kodlamanın geleceği için umut verici bir yaklaşımdır. Şunları inceleyebilirsiniz: Kodlayıcı AI Üretken yapay zeka kullanan programlamayı desteklemekle ilgileniyorsanız proje.
Gelecekteki yönlendirmeler
Bu yaklaşım üzerine inşa etmeyi planladığımız üç madde var:
Dil Desteğinin Genişletilmesi: Java'ya odaklansak da, bu metodoloji Python, JavaScript ve daha fazlası gibi diğer dillere de genişletilebilir.
Otomatik Test Oluşturma: Geliştiriciler tarafından sağlanan üst düzey gereksinimlere dayalı testleri manuel olarak yazmak yerine, Üretken Yapay Zeka'nın testleri yazmasını sağlayabiliriz.
Agentic AI Ekibinin Genişletilmesi: Basit bir kod inceleyicinin ötesinde, uç durumları test etmek için bir QA aracısı, kod performansını optimize etmek için bir performans aracısı vb. gibi daha uzmanlaşmış aracılar sunabiliriz.
Her yazılım geliştiricisinin daha sağlam ve doğru test senaryoları yazmaya zaman ayırmasını ve ardından Üretken Yapay Zeka'nın gücünden yararlanarak yüksek kaliteli kod üretmesini öneriyoruz.
