يمكن لـ GitHub Copilot إنشاء مئات حالات الاختبار في دقائق — مع تجارب خاضعة للرقابة تظهر أن المطورين ينتهون من العمل أسرع بنسبة 35٪ — ولكن هناك مشكلة: تلك الاختبارات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لا تكون مفيدة إلا بقدر قدرتك على تتبعها وتنظيمها وربطها ببقية سير عمل التطوير لديك.
يشرح لك هذا الدليل كيفية استخدام GitHub Copilot لإنشاء حالات اختبار بسرعة، ثم يوضح لك كيفية إدارتها بفعالية حتى لا تصبح مجرد كومة أخرى من ملفات الكود المهملة.
أهمية اختبارات الوحدة في جودة البرامج
غالبًا ما يُنظر إلى كتابة اختبارات الوحدة على أنها مهمة شاقة، ولكن تخطيها يؤدي إلى كود هش.
عندما لا يكون لديك شبكة أمان من الاختبارات، يمكن أن يؤدي إعادة الهيكلة الصغيرة إلى ظهور عيوب انحدار — وهي أخطاء تكسر الوظائف الحالية وتقوض ثقة المستخدم، حيث أظهرت أبحاث IBM أن إصلاح العيوب المكتشفة بعد الإصدار يكلف 15 ضعفًا أكثر.
وهذا يخلق دورة يتجنب فيها المطورون تحسين الكود خوفًا من حدوث أعطال، مما يؤدي إلى تراكم الديون التقنية.
يساعد إنشاء الاختبارات بمساعدة الذكاء الاصطناعي في كسر هذه الحلقة، حيث تقوم 89٪ من المؤسسات الآن بتجربة أو نشر سير عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي في هندسة الجودة والاختبار. باستخدام أداة مثل GitHub Copilot لإنشاء حالات الاختبار، يمكنك التركيز على ما يهم: تصميم اختبارات مفيدة وتحسين تغطية الحالات الاستثنائية.
إليك سبب أهمية الاختبارات الوحدوية المتسقة:
- منع التراجع: تعمل الاختبارات الجيدة كحاجز وقائي، مما يضمن ألا تؤدي الميزات الجديدة أو إصلاحات الأخطاء إلى إتلاف شيء آخر عن غير قصد.
- وثائق حية: على عكس الوثائق الثابتة التي يمكن أن تصبح قديمة، تعمل اختبارات الوحدة كأمثلة قابلة للتنفيذ لكيفية عمل الكود الخاص بك.
- ثقة في إعادة الهيكلة: عندما يكون لديك تغطية اختبار شاملة، يمكنك إعادة هيكلة قاعدة الكود وتحسينها مع الثقة في أنك ستعرف على الفور ما إذا كان التغيير سيؤدي إلى عواقب غير مقصودة.
لفهم أفضل لكيفية قيام وكلاء الذكاء الاصطناعي بتغيير مشهد البرمجة بما يتجاوز مجرد إنشاء الاختبارات، شاهد هذا العرض العام لمساعدي البرمجة المدعومين بالذكاء الاصطناعي وقدراتهم:
كيفية إعداد GitHub Copilot لإنشاء حالات الاختبار
قبل أن تبدأ في إنشاء الاختبارات، تحتاج إلى تثبيت GitHub Copilot وتكوينه في بيئة التطوير المتكاملة (IDE) الخاصة بك. عملية الإعداد بسيطة ولا تستغرق سوى بضع دقائق، ولكن القيام بها بشكل صحيح يضمن أن Copilot لديه السياق الذي يحتاجه لتقديم الاقتراحات ذات الصلة.
ستحتاج إلى بعض الأشياء قبل البدء:
- اشتراك نشط في GitHub Copilot (فردي أو تجاري أو مؤسسي)
- بيئة تطوير متكاملة مدعومة، مثل VS Code أو JetBrains IDE (مثل IntelliJ أو PyCharm) أو Neovim
- إطار اختبار مثل pytest أو Jest أو JUnit مثبت بالفعل في مشروعك
قم بتثبيت ملحق GitHub Copilot
أولاً، تحتاج إلى تثبيت ملحق Copilot في IDE الخاص بك. هذه العملية متشابهة في معظم المحررات المدعومة.
- افتح سوق ملحقات IDE الخاص بك. في VS Code، يوجد رمز الملحقات في الشريط الجانبي؛ في JetBrains IDEs، ستجده تحت الإعدادات → المكونات الإضافية
- ابحث عن "GitHub Copilot"
- قم بتثبيت كل من ملحق GitHub Copilot الرئيسي وملحق GitHub Copilot Chat للحصول على التجربة الكاملة.
- سيُطلب منك إعادة تشغيل IDE لإكمال التثبيت.
بعد إعادة التشغيل، سيُطلب منك تسجيل الدخول بحساب GitHub الخاص بك. هذه الخطوة تثبت صحة اشتراكك. بمجرد تسجيل الدخول، سترى أيقونة Copilot صغيرة في شريط الحالة في IDE الخاص بك، لتأكيد أنه نشط وجاهز للعمل.
تكوين إطار عمل الاختبار الخاص بك
يُنشئ GitHub Copilot اختبارات أكثر صلة عندما يفهم إعدادات الاختبار المحددة لمشروعك. ويقوم بذلك عن طريق تحليل ملفات الاختبار والتكوينات الموجودة لديك للتعرف على أنماط فريقك ومطابقتها.
- بالنسبة لمشاريع Python التي تستخدم pytest: تأكد من تثبيت pytest (pip install pytest). إذا كان لديك ملف conftest.py أو أي ملفات اختبار موجودة (حتى لو كان ملفًا واحدًا)، فسيستخدمها Copilot كمرجع لإنشاء اختبارات جديدة.
- بالنسبة لمشاريع JavaScript/TypeScript التي تستخدم Jest: سيبحث Copilot عن ملف jest. config. js واعتماد Jest في حزمة json لفهم إعداداتك.
- بالنسبة لمشاريع Java التي تستخدم JUnit: تأكد من تعريف تبعيات JUnit بشكل صحيح في ملف pom.xml (لـ Maven) أو build.gradle (لـ Gradle).
يعد وجود ملف اختبار واحد على الأقل مكتوب جيدًا في مشروعك أحد أفضل الطرق لتوجيه Copilot. سيتبنى الملف قواعد التسمية وأساليب التأكيد وطريقة تنظيم الاختبارات الخاصة بك، مما يؤدي إلى نتائج أكثر اتساقًا.
دمج Copilot مع IDE الخاص بك
بعد تثبيت الإضافات، حان الوقت للتعرف على واجهة Copilot في IDE الخاص بك. الطريقة الرئيسية للتفاعل معها لإنشاء الاختبارات هي من خلال لوحة Copilot Chat.
يمكنك فتح عرض الدردشة باستخدام اختصار لوحة المفاتيح Ctrl+Cmd+I (على Mac) أو Ctrl+Alt+I (على Windows/Linux)، أو بالنقر فوق رمز Copilot Chat في شريط أنشطة IDE. لوحة الدردشة هذه هي مركز التحكم الخاص بك لإنشاء الاختبارات.
Copilot مدرك للسياق، مما يعني أنه يقرأ الملفات المفتوحة حاليًا، وهيكل ملفات مشروعك، وأي كود قمت بتحديده. للحصول على أفضل النتائج، احرص دائمًا على أن يكون الملف الذي يحتوي على الوظيفة أو الفئة التي تريد اختبارها مفتوحًا ومرئيًا في محررك.
🌟 ClickUp Brain، الذكاء الاصطناعي السياقي المدمج في ClickUp، يمكنه إنشاء خطة اختبار لك بسرعة. جربه اليوم.
كيفية كتابة حالات الاختبار باستخدام GitHub Copilot
يوفر GitHub Copilot ثلاث طرق أساسية لإنشاء حالات الاختبار: استخدام لوحة الدردشة مع مطالبات مفصلة، واستخدام أوامر سريعة، واستخدام إجراءات ذكية مباشرة في محررك. كل طريقة مناسبة لمواقف مختلفة في سير عمل التطوير الخاص بك، اعتمادًا على ما إذا كنت بحاجة إلى السرعة أو التحكم الدقيق.
استخدم مطالبات Copilot Chat
يعد استخدام Copilot Chat مع موجه محدد أقوى طريقة لإنشاء حالات الاختبار. وهو الأفضل للوظائف أو الفئات المعقدة التي تحتاج إلى تحديد سيناريوهات محددة أو تبعيات وهمية أو التعامل مع حالات حرجة صعبة.
فيما يلي سير العمل الأساسي:
- افتح لوحة Copilot Chat
- في المحرر الخاص بك، قم بتمييز الوظيفة أو الفئة أو كتلة الكود التي تريد اختبارها.
- اكتب موجهًا واضحًا ومحددًا في لوحة الدردشة يصف الاختبارات التي تحتاجها.
على سبيل المثال، يمكنك كتابة مطالبات مثل:
- "اكتب اختبارات الوحدة للوظيفة المحددة التي تغطي المسار السعيد، والحالات الاستثنائية مثل المدخلات الفارغة، ومعالجة الأخطاء للبيانات غير الصالحة"
- "أنشئ اختبارات pytest لهذه الفئة، وقم بإنشاء تجهيزات لمحاكاة اتصال قاعدة البيانات"
- "أنشئ اختبارات Jest لهذا المكون React الذي يحاكي نقرات المستخدم ويتحقق من تغييرات الحالة"
كلما زادت التفاصيل التي تقدمها في موجه الأوامر، كلما كانت الاختبارات التي يتم إنشاؤها أفضل.
استخدم أوامر مائلة مثل /tests
عندما تحتاج إلى إنشاء اختبارات بسرعة ولا تحتاج إلى سيناريوهات محددة للغاية، فإن الأمر /tests slash هو أفضل خيار لك. إنه أسرع طريقة للحصول على أساس قوي لتغطية الاختبار.
لاستخدامه:
- افتح لوحة Copilot Chat
- حدد الكود الذي تريد اختباره في محررك
- في حقل الدردشة، اكتب /tests واضغط على Enter.
سيقوم Copilot على الفور بإنشاء مجموعة من الاختبارات الفردية بناءً على بنية ومنطق الكود الذي اخترته. سيحاول تغطية الوظائف الأساسية وبعض المدخلات الشائعة. إذا لم تكن النتائج صحيحة تمامًا، يمكنك دائمًا تحسينها من خلال مطالبة متابعة مثل "أضف الآن اختبارًا لحالة عدم وجود مدخلات".
استخدم الإجراءات الذكية للمحرر
عندما تريد إنشاء اختبارات دون مقاطعة سير عملك، يمكنك استخدام الإجراءات الذكية مباشرة من محرر الكود الخاص بك. هذا يوفر عليك الحاجة إلى التبديل إلى لوحة الدردشة.
- قم بتمييز الوظيفة أو الفئة التي تريد اختبارها
- انقر بزر الماوس الأيمن على التحديد لفتح قائمة السياق
- انتقل إلى Generate Code (إنشاء كود) في قائمة السياق وحدد Generate Tests (إنشاء اختبارات)
سيقوم Copilot بإنشاء الاختبارات وعرضها عادةً في علامة تبويب محرر مؤقتة جديدة. يمكنك مراجعة الكود هناك ثم اختيار إنشاء ملف اختبار جديد أو إلحاق الاختبارات بملف موجود بالفعل.
📚 اقرأ أيضًا: قوالب حالات الاختبار لاختبار البرامج
مطالبات GitHub Copilot لإنشاء حالات الاختبار
تعد المطالبات الخاصة بك بمثابة عجلة القيادة لـ GitHub Copilot. تؤدي المطالبات العامة إلى اختبارات عامة، ولكن المطالبات المصممة جيدًا والتي تعطي الذكاء الاصطناعي تعليمات محددة تؤدي إلى حالات اختبار شاملة ومفيدة. المفتاح هو إخبار Copilot ليس فقط ما يجب اختباره، ولكن كيف يجب اختباره.
فيما يلي بعض القوالب التي يمكنك تكييفها مع سيناريوهات مختلفة:
| السيناريو | نموذج موجه |
|---|---|
| اختبار الوحدة الأساسي | "اكتب اختبارات الوحدة للوظيفة [function_name] باستخدام [framework]. تأكد من تغطية المدخلات العادية والقيم الحدية مثل الأصفار أو الأرقام السالبة والمدخلات غير الصالحة مثل null أو undefined." |
| فئة مع التبعيات | "إنشاء اختبارات لفئة [ClassName]. استخدم [mocking_library] لإنشاء نماذج محاكاة لتبعيات [DependencyName] و[AnotherDependencyName]." |
| وظائف غير متزامنة | "قم بإنشاء اختبارات لهذه الوظيفة غير المتزامنة. قم بتضمين اختبارات لحالة النجاح، وحالة رفض الوعد، وسيناريو لانتهاء مهلة الطلب." |
| نقطة نهاية API | "اكتب اختبارات تكامل لنقطة نهاية واجهة برمجة التطبيقات هذه. قم بتغطية طلب GET ناجح، وطلب POST ببيانات صالحة، وطلب برمز مصادقة مفقود، وطلب ببيانات غير صالحة يجب أن يعرض خطأ 400." |
| التحقق من صحة البيانات | "أنشئ اختبارات لهذه الوظيفة التحقق. قم بتضمين اختبار لكائن صالح، ثم أضف اختبارات منفصلة لكل فشل في قاعدة التحقق للتأكد من إرجاع رسائل الخطأ الصحيحة." |
نصائح لتحسين المطالبات:
- كن واضحًا بشأن إطار العمل: اذكر دائمًا إطار عمل الاختبار (على سبيل المثال، pytest، Jest، JUnit) للتأكد من صحة الصيغة.
- حدد أهداف التغطية: استخدم تقنيات المطالبة المتقدمة بالذكاء الاصطناعي لطلب أنواع محددة من التغطية، مثل "الحالات الحدية" أو "معالجة الأخطاء" أو "اختبار الحدود".
- الرجوع إلى أنماطك الخاصة: إذا كان لديك ملف مثال جيد، يمكنك إخبار Copilot بـ "اتباع نمط الاختبار في tests/test_user. py"
- طلب تأكيدات محددة: بدلاً من ترك Copilot يخمن، يمكنك أن تطلب منه "التأكيد على ظهور ValueError للمدخلات غير الصالحة".
📚 اقرأ أيضًا: أفضل أدوات ضمان الجودة لاختبار البرامج
أمثلة على إنشاء اختبارات GitHub Copilot
إليك كيفية عمل ذلك في الواقع.
إنشاء اختبارات الوحدة في Python
تخيل أن لديك دالة Python تحسب السعر الإجمالي للعناصر الموجودة في عربة التسوق، بما في ذلك الخصم.
وظيفة عينة للاختبار:
الطلب المستخدم: "اكتب اختبارات pytest لـ calculate_total. قم بتغطية قائمة فارغة من العناصر، وعنصر واحد، وعناصر متعددة، وتطبيق خصم، وخصم 0٪، وخصم 100٪، ونسبة خصم غير صالحة يجب أن تثير ValueError. "
ناتج الاختبار الذي تم إنشاؤه:
استخدم Copilot pytest. raises بشكل صحيح للتحقق من الاستثناء وغطى السيناريوهات الرئيسية. قد ترغب في إضافة اختبارات للأسعار أو الكميات السلبية كتحسين يدوي.
إنشاء اختبارات الوحدة في TypeScript باستخدام Jest
الآن، دعنا نجرب وظيفة TypeScript التي تنسق اسم المستخدم.
وظيفة عينة للاختبار:
الطلب المستخدم: "إنشاء اختبارات Jest لـ formatDisplayName. تغطية مستخدم باسمه الأول واسم عائلته، ومستخدم باسم مستعار، ومستخدم باسم أول فارغ، ومستخدم باسم مستعار فقط."
ناتج الاختبار الذي تم إنشاؤه:
تستخدم الاختبارات التي تم إنشاؤها الوصف القياسي وكتل Jest وتعالج المسارات المنطقية المختلفة بشكل صحيح.
أفضل الممارسات لإنشاء اختبارات GitHub Copilot
يعد استخدام Copilot لإنشاء الاختبارات تعزيزًا كبيرًا للإنتاجية، ولكنه يتطلب مراقبة دقيقة لضمان الجودة.
- راجع كل اختبار على حدة: هذه هي القاعدة الذهبية. لا يفهم Copilot منطق عملك، لذا قد ينشئ اختبارًا ناجحًا ولكنه يؤكد على شيء خاطئ. اقرأ دائمًا الكود الذي تم إنشاؤه واسأل: "هل هذا يؤكد بالفعل السلوك الصحيح؟"
- تحقق يدويًا من تغطية الحالات الحدية: Copilot جيد في اكتشاف الحالات الحدية الشائعة مثل المدخلات الفارغة أو السلاسل الفارغة، ولكنه قد يفوت الحالات الخاصة بالمجال. بالنسبة لتطبيق التجارة الإلكترونية، هل اختبر ما يحدث عندما يكون إجمالي سلة التسوق هو الحد الأدنى المطلوب للشحن المجاني؟ أنت لا تزال الخبير
- الحفاظ على اتساق قواعد التسمية: قد تكون أسماء الاختبارات التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي عامة في بعض الأحيان. خذ بعض الوقت لإعادة تسميتها لتتناسب مع أسلوب فريقك. اسم وصفي مثل test_login_fails_with_incorrect_password أكثر فائدة بكثير من test_login_2.
- قم بتشغيل الاختبارات على الفور: لا تدع الاختبارات التي تم إنشاؤها دون تشغيل. قم بتنفيذها على الفور لاكتشاف أي أخطاء في بناء الجملة أو أي تأكيدات فاشلة بشكل واضح قبل الالتزام بالكود.
- التكامل مع CI/CD: أضف الاختبارات التي تم إنشاؤها إلى خط أنابيب التكامل المستمر. الاختبارات التي يتم تشغيلها محليًا فقط توفر قيمة محدودة.
- احذر من الاختبارات غير الموثوقة: في بعض الأحيان، يمكن أن تولد الذكاء الاصطناعي اختبارات "غير موثوقة" —فهي تنجح أحيانًا وتفشل أحيانًا أخرى. يحدث هذا غالبًا مع الاختبارات التي تتضمن طوابع زمنية أو بيانات عشوائية. استبدلها دائمًا بقيم حتمية ويمكن التنبؤ بها.
📮ClickUp Insight: تظهر استطلاعاتنا أن 34% من المستخدمين يعملون بثقة تامة في أنظمة الذكاء الاصطناعي، في حين أن نسبة أكبر قليلاً (38%) تتبنى نهج "الثقة مع التحقق". غالبًا ما تنطوي الأدوات المستقلة غير المألوفة في سياق عملك على مخاطر أعلى في توليد استجابات غير دقيقة أو غير مرضية.
لهذا السبب أنشأنا ClickUp Brain، الذكاء الاصطناعي الذي يربط بين إدارة المشاريع وإدارة المعرفة والتعاون عبر مساحة العمل وأدوات الطرف الثالث المدمجة. احصل على استجابات سياقية دون الحاجة إلى التبديل بين الأدوات واستمتع بزيادة في كفاءة العمل بمقدار 2-3 أضعاف، تمامًا مثل عملائنا في Seequent.
قيود استخدام GitHub Copilot لإنشاء حالات الاختبار
على الرغم من أن GitHub Copilot يعزز الإنتاجية بشكل كبير، إلا أنه ليس حلاً سحريًا لاختبار البرامج. إن معرفة حدوده أمر أساسي لاستخدامه بفعالية وتجنب الأخطاء الشائعة. إنه "مساعد الطيار" وليس الطيار نفسه — فأنت لا تزال مسؤولاً عن خطة الطيران.
أكبر قيوده هي عدم وجود سياق تجاري. يحلل Copilot بنية الكود الخاص بك، ولكنه لا يعرف ما الذي يفترض أن يفعله تطبيقك فعليًا للمستخدمين. لا يمكنه معرفة أن المستخدم "المتميز" يجب أن يكون له حق الوصول إلى ميزات معينة بينما المستخدم "العادي" لا يجب أن يكون له هذا الحق، ما لم يكن هذا المنطق واضحًا بشكل صريح في الكود الذي يقرأه.
فيما يلي بعض القيود الرئيسية الأخرى التي يجب وضعها في الاعتبار:
- قد يفوتك بعض الحالات الحرجة الخاصة بالمجال: Copilot رائع في العثور على الحالات الحرجة العامة، ولكنه لن يعرف الحالات الغريبة الخاصة بمجال عملك، مثل الحسابات المالية التي تحتاج إلى معالجة السنوات الكبيسة بشكل مختلف.
- لا يمكنه الوصول إلى الأنظمة الخارجية: لا يمكن لـ Copilot إنشاء اختبارات تكامل ذات مغزى لقاعدة البيانات الخاصة بك أو واجهة برمجة تطبيقات طرف ثالث لأنه لا يمكنه الاتصال بها. يمكنه إنشاء هيكل للكود، ولكن ستحتاج إلى ملء التفاصيل.
- قد يعطي شعوراً زائفاً بالثقة: قد يكون من الرائع رؤية تغطية اختبار بنسبة 100٪، ولكن إذا كانت الاختبارات تؤكد أشياء خاطئة، فإن رقم التغطية هذا لا معنى له. لهذا السبب تعتبر المراجعة البشرية مهمة للغاية.
- حدود نافذة السياق: قد تتجاوز الملفات الكبيرة جدًا أو التسلسلات الهرمية المعقدة للفئات نافذة سياق Copilot، مما يؤدي إلى اقتراحات غير كاملة أو عامة.
📚 اقرأ أيضًا: كيفية استخدام GitHub Copilot لتطوير الخلفية
كيفية إنشاء حالات الاختبار وإدارتها في ClickUp
إن إنشاء حالات الاختبار باستخدام GitHub Copilot ليس سوى نصف سير العمل. بمجرد إنشاء الاختبارات، لا يزال يتعين على الفرق تتبعها وربطها بالمتطلبات وإدارة تنفيذها عبر السباقات والإصدارات.
يوفر ClickUp مساحة عمل مركزية حيث يمكن أن تتعايش حالات الاختبار التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع مهام التطوير والأخطاء وخطط السباق السريع — بحيث لا تظل الاختبارات محصورة داخل بيئات تطوير برمجيات فردية.
يعمل ClickUp كمساحة عمل متقاربة للذكاء الاصطناعي، حيث يجمع إدارة المشاريع والتوثيق والتواصل بين أعضاء الفريق في نظام واحد. بالنسبة لفرق البرمجيات، هذا يعني أن إدارة حالات الاختبار لم تعد أداة أو جدول بيانات منفصل.
تظل الاختبارات والمتطلبات وطلبات السحب ومناقشات الإصدار متصلة ببعضها البعض، مما يقلل من انتشار السياق ويجعل ضمان الجودة جزءًا أساسيًا من سير عمل التسليم.
تم تصميم نموذج حالات الاختبار من ClickUp لمساعدتك على تتبع تقدم حالات الاختبار. وهو يسهل عليك ما يلي:
- راجع نتائج الاختبارات واتخذ قرارات تستند إلى البيانات بشأن إصلاح الأخطاء
- طور خطط اختبار مخصصة لكل مشروع
- تنظيم حالات الاختبار وترتيبها حسب الأولوية لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة
ابدأ بإنشاء قائمة ClickUp مخصصة لتكون بمثابة مستودع لحالات الاختبار. تصبح كل حالة اختبار، سواء تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي أو كتبت يدويًا، مهمة.
قم بإثراء كل حالة اختبار ببيانات وصفية مهمة باستخدام حقول ClickUp المخصصة لتتبع ما يهم فريقك بالضبط.
- نوع الاختبار: قائمة منسدلة للوحدة أو التكامل أو من البداية إلى النهاية أو يدوي
- حالة الأتمتة: حالة توضح ما إذا كان الاختبار مؤتمتًا أم غير مؤتمت.
- الأولوية: عالية، متوسطة، أو منخفضة
- تاريخ آخر تشغيل: حقل تاريخ لتتبع آخر مرة تم فيها تنفيذ الاختبار
تتبع دورة حياة الاختبار بالكامل باستخدام ClickUp Custom Statuses عن طريق إنشاء سير عمل ينقل الاختبارات من "لم يتم تشغيلها" إلى "ناجحة" أو "فاشلة" أو "محظورة". يتيح ذلك لجميع أعضاء الفريق، من المطورين إلى مديري المنتجات، رؤية فورية لتقدم تنفيذ الاختبار.
باستخدام ClickUp Relationships، يمكن ربط مهام حالات الاختبار مباشرةً بقصص المستخدمين أو الميزات أو الملاحم. إذا فشل الاختبار، يمكنك إنشاء مهمة تقرير خطأ وربطها بالاختبار الفاشل والقصة الأصلية، مما يخلق سلسلة كاملة من التتبع.
قم بصياغة تقارير الأخطاء في ثوانٍ عن طريق توجيه ClickUp Brain إلى مهمة حالة اختبار فاشلة. نظرًا لأنه يحتوي على سياق مساحة العمل بأكملها، يمكنه سحب التفاصيل من قصة المستخدم المرتبطة وحالة الاختبار نفسها.
🌟 يتيح لك نموذج تقرير الاختبار من ClickUp إنشاء التقارير بسرعة أكبر مع ضمان تحديد المشكلات التي تحتاج إلى تحسين ومعالجتها.
ولكن هذا ليس كل ما يمكنك فعله. هل تعرف كل الأعمال الروتينية التي تحدثنا عنها، المهام المملة والمتكررة التي ينطوي عليها الاختبار دائمًا؟ يمكنك أتمتة هذه المهام باستخدام ClickUp Automations.
قم بإعداد قواعد مثل "عندما تتغير حالة حالة الاختبار إلى فاشلة، قم تلقائيًا بإنشاء مهمة جديدة في قائمة الأخطاء وقم بتعيينها إلى المطور الرئيسي".
من خلال دمج GitHub مع ClickUp، يمكن ربط مهام حالات الاختبار بالالتزامات وطلبات السحب. عند دمج تغييرات الكود، يتم تحديث مهام الاختبار ذات الصلة تلقائيًا، مما يحافظ على توافق قسم ضمان الجودة والمطورين ومديري الإصدار بشأن التغييرات التي تم إجراؤها وما يحتاج إلى إعادة الاختبار.
تتيح لك لوحات معلومات ClickUp تتبع تقدم الاختبار في الوقت الفعلي، وتصور عدد الأخطاء، وتنفيذ حالات الاختبار، والمزيد.
يعمل سير العمل هذا على سد الفجوة بين الاختبارات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي في GitHub Copilot وإدارة حالات الاختبار على مستوى الفريق في ClickUp، مما يوفر للفرق نظامًا واحدًا لتخطيط عملية ضمان الجودة وتتبعها وأتمتتها وتحسينها دون الحاجة إلى التنسيق اليدوي المستمر.
شاهد هذا الفيديو للحصول على نصائح حول إنشاء سير عمل فعال لإدارة الإصدارات:
تبسيط إدارة حالات الاختبار باستخدام ClickUp
لم تعد الاختبارات التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي عناصر منفصلة؛ بل أصبحت مكونات متكاملة في عملية التطوير، ويمكن لجميع أعضاء الفريق رؤيتها وتتبعها واتخاذ إجراءات بشأنها.
يُنشئ GitHub Copilot حالات الاختبار بسرعة، ولكن السرعة وحدها لا تضمن الجودة. بدون ملكية واضحة، وإمكانية تتبع المتطلبات، والرؤية عبر السباقات، حتى الاختبارات المكتوبة جيدًا يمكن أن تصبح قديمة أو يتم تجاهلها. وهنا يأتي دور نظام التسجيل.
من خلال إدارة حالات الاختبار في ClickUp، تحول الفرق النتائج التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي إلى سير عمل قابل للتكرار لضمان الجودة، وهو سير عمل يربط الاختبارات بالمتطلبات وتغييرات الكود والجداول الزمنية للإصدار. بدلاً من التلاعب بالأدوات والتحديثات اليدوية، تعمل فرق ضمان الجودة والهندسة من مساحة عمل مشتركة وسياقية. والنتيجة ليست مجرد المزيد من الاختبارات، بل المزيد من الثقة في ما يتم شحنه ولماذا.
هل أنت مستعد لإدارة حالات الاختبار جنبًا إلى جنب مع سباقاتك وإصداراتك؟ ابدأ مجانًا مع ClickUp اليوم.
الأسئلة المتداولة
نعم، يمكن لـ Copilot تحليل بنية ومنطق الكود القديم لإنشاء أساس للاختبارات. ومع ذلك، من المحتمل أن تتطلب هذه الاختبارات مراجعة يدوية كبيرة وصقلًا، حيث لن يكون لدى الذكاء الاصطناعي سياق حول السلوكيات غير الموثقة أو قواعد العمل التاريخية.
الدقة النحوية عالية جدًا، ولكن الدقة المنطقية تعتمد على وضوح الكود الخاص بك وخصوصية المطالبات الخاصة بك. راجع دائمًا التأكيدات للتأكد من أنها تتحقق من متطلبات العمل المهمة، وليس فقط تأكيد التنفيذ الحالي (والذي قد يكون معيبًا).
نعم، يوفر Copilot دعمًا ممتازًا لـ pytest و unittest وغيرها من أطر اختبار Python الشائعة. وهو بارع في التعرف على الأنماط الموجودة في مشروعك وتكرارها، مثل استخدام التجهيزات أو الاختبارات المعلمة.
تستخدم الفرق الفعالة منصة مركزية لإدارة المشاريع من أجل إدارة مجموعات الاختبارات الخاصة بها. من خلال تتبع كل حالة اختبار كمهمة مع بيانات تعريفية مخصصة للحالة والأولوية، تحصل هذه الفرق على رؤية واضحة لنتائج التغطية والتنفيذ، وتربط عملية ضمان الجودة مباشرة بتخطيط السباق وتتبع الأخطاء.