GitHub Copilot dokáže během několika minut vygenerovat stovky testovacích případů – kontrolované experimenty ukazují, že vývojáři dokončí práci o 35 % rychleji – ale je tu háček: tyto testy generované umělou inteligencí jsou užitečné pouze do té míry, do jaké je dokážete sledovat, organizovat a propojit s ostatními částmi vašeho vývojového workflow.
Tento průvodce vás provede používáním GitHub Copilot k rychlému vytvoření testovacích případů a poté vám ukáže, jak je efektivně spravovat, aby se nestaly jen další hromadou opuštěných souborů s kódem.
Proč jsou jednotkové testy důležité pro kvalitu softwaru
Psaní jednotkových testů je často vnímáno jako nudná práce, ale jejich vynechání vede k nestabilnímu kódu.
Pokud nemáte bezpečnostní síť testů, může i malá refaktorizace způsobit regresní chyby – chyby, které narušují stávající funkčnost a podkopávají důvěru uživatelů. Výzkum IBM ukazuje, že oprava chyb objevených po vydání stojí 15krát více.
Tím vzniká cyklus, ve kterém se vývojáři vyhýbají vylepšování kódu, protože se bojí, co by se mohlo pokazit, což vede k narůstajícímu technickému dluhu.
Generování testů s pomocí umělé inteligence pomáhá tento cyklus prolomit. 89 % organizací nyní testuje nebo nasazuje generativní pracovní postupy umělé inteligence v oblasti kvalitního inženýrství a testování. Použitím nástroje jako GitHub Copilot k vytvoření testovacích případů se můžete soustředit na to, na čem záleží: navrhování smysluplných testů a zdokonalování pokrytí okrajových případů.
Zde je několik důvodů, proč se důsledné testování jednotek vyplatí:
- Prevence regrese: Dobré testy fungují jako ochranná bariéra a zajišťují, že nové funkce nebo opravy chyb nechtěně nepoškodí něco jiného.
- Živá dokumentace: Na rozdíl od statické dokumentace, která může zastarat, slouží jednotkové testy jako spustitelné příklady toho, jak by se měl váš kód chovat.
- Sebevědomá refaktorizace: Pokud máte komplexní testovací pokrytí, můžete refaktorizovat a vylepšovat svůj kód s jistotou, že okamžitě zjistíte, zda má změna nechtěné důsledky.
Chcete-li lépe pochopit, jak agenti AI mění prostředí kódování nad rámec pouhé generace testů, podívejte se na tento přehled asistentů kódování poháněných AI a jejich schopností:
Jak nastavit GitHub Copilot pro generování testovacích případů
Než začnete generovat testy, musíte nainstalovat a nakonfigurovat GitHub Copilot ve svém integrovaném vývojovém prostředí (IDE). Proces nastavení je jednoduchý a trvá jen několik minut, ale jeho správné provedení zajistí, že Copilot bude mít kontext potřebný k poskytování relevantních návrhů.
Než začnete, budete potřebovat několik věcí:
- Aktivní předplatné GitHub Copilot (Individual, Business nebo Enterprise)
- Podporované IDE, jako je VS Code, JetBrains IDE (např. IntelliJ nebo PyCharm) nebo Neovim.
- Testovací framework jako pytest, Jest nebo JUnit již nainstalovaný ve vašem projektu
Nainstalujte si rozšíření GitHub Copilot.
Nejprve musíte nainstalovat rozšíření Copilot do svého IDE. Tento proces je u většiny podporovaných editorů podobný.
- Otevřete tržiště rozšíření svého IDE. Ve VS Code je to ikona Rozšíření v postranním panelu; v IDE JetBrains ji najdete v Nastavení → Pluginy.
- Vyhledejte „GitHub Copilot“.
- Nainstalujte si hlavní rozšíření GitHub Copilot i rozšíření GitHub Copilot Chat, abyste mohli využívat všechny jeho funkce.
- K dokončení instalace budete vyzváni k restartování IDE.
Po restartu budete požádáni o přihlášení pomocí svého účtu GitHub. Tento krok ověří vaše předplatné. Po přihlášení by se měla ve stavové liště vašeho IDE zobrazit malá ikona Copilot, která potvrzuje, že je aktivní a připravený k použití.
Nakonfigurujte svůj testovací rámec
GitHub Copilot generuje relevantnější testy, když porozumí specifickému nastavení testování vašeho projektu. Toho dosahuje analýzou vašich stávajících testovacích souborů a konfigurace, aby se naučil a přizpůsobil vzorcům vašeho týmu.
- Pro projekty Python používající pytest: Ujistěte se, že máte nainstalovaný pytest (pip install pytest). Pokud máte soubor conftest.py nebo jakékoli existující testovací soubory (i jeden), Copilot je použije jako referenci pro generování nových testů.
- Pro projekty JavaScript/TypeScript používající Jest: Copilot vyhledá soubor jest. config. js a vaši závislost Jest v souboru package. json, aby pochopil vaše nastavení.
- Pro projekty Java používající JUnit: Ujistěte se, že jsou vaše závislosti JUnit správně definovány v souboru pom. xml (pro Maven) nebo build. gradle (pro Gradle).
Jedním z nejlepších způsobů, jak vést Copilot, je mít ve svém projektu alespoň jeden dobře napsaný testovací soubor. Copilot se naučí vaše konvence pojmenování, styly tvrzení a způsob strukturování testů, což povede k konzistentnějším výstupům.
Integrujte Copilot do svého IDE
Po instalaci rozšíření je čas seznámit se s rozhraním Copilot ve vašem IDE. Hlavním způsobem, jakým s ním budete při generování testů pracovat, je panel Copilot Chat.
Okno chatu můžete otevřít pomocí klávesové zkratky Ctrl+Cmd+I (na Macu) nebo Ctrl+Alt+I (na Windows/Linuxu) nebo kliknutím na ikonu Copilot Chat v liště aktivit vašeho IDE. Tento panel chatu je vaším velitelským centrem pro generování testů.
Copilot je kontextově citlivý, což znamená, že čte vaše aktuálně otevřené soubory, strukturu souborů vašeho projektu a jakýkoli kód, který jste vybrali. Pro dosažení nejlepších výsledků mějte vždy soubor obsahující funkci nebo třídu, kterou chcete testovat, otevřený a viditelný ve vašem editoru.
🌟 ClickUp Brain, kontextová umělá inteligence integrovaná do celého ClickUp, vám rychle vytvoří testovací plán. Vyzkoušejte ji ještě dnes.
Jak psát testovací případy s GitHub Copilot
GitHub Copilot vám nabízí tři základní způsoby generování testovacích případů: pomocí chatovacího panelu s podrobnými pokyny, pomocí rychlých příkazů se lomítkem a pomocí inteligentních akcí přímo ve vašem editoru. Každá metoda je vhodná pro různé situace ve vašem vývojovém workflow, v závislosti na tom, zda potřebujete rychlost nebo jemné ovládání.
Používejte výzvy Copilot Chat
Použití Copilot Chat s konkrétním příkazem je nejúčinnější metodou pro generování testovacích případů. Je to nejlepší volba pro složité funkce nebo třídy, kde potřebujete definovat konkrétní scénáře, simulovat závislosti nebo řešit složité okrajové případy.
Zde je základní postup:
- Otevřete panel Copilot Chat.
- V editoru označte funkci, třídu nebo blok kódu, který chcete testovat.
- Do chatovacího panelu napište jasný a konkrétní pokyn popisující testy, které potřebujete.
Můžete například napsat výzvy jako:
- „Napište jednotkové testy pro vybranou funkci pokrývající šťastnou cestu, okrajové případy, jako jsou prázdné vstupy, a zpracování chyb pro neplatná data.“
- „Vygenerujte testy pytest pro tuto třídu a vytvořte fixtury pro simulování připojení k databázi.“
- „Vytvořte pro tuto komponentu React testy Jest, které simulují kliknutí uživatelů a ověřují změny stavu.“
Čím více detailů uvedete ve svém zadání, tím lepší budou generované testy.
Používejte příkazy se lomítkem, jako například /tests.
Pokud potřebujete rychle generovat testy a nepotřebujete vysoce specifické scénáře, příkaz /tests slash je vaším nejlepším přítelem. Je to nejrychlejší způsob, jak získat solidní základnu testovacího pokrytí.
Jak jej používat:
- Otevřete panel Copilot Chat.
- Vyberte kód, který chcete testovat, ve svém editoru.
- Do chatového pole jednoduše zadejte /tests a stiskněte klávesu Enter.
Copilot okamžitě vygeneruje sadu jednotkových testů na základě struktury a logiky vámi vybraného kódu. Pokusí se pokrýt primární funkčnost a některé běžné vstupy. Pokud výsledky nejsou zcela správné, můžete je vždy vylepšit pomocí následujícího pokynu, například „Nyní přidejte test pro případ, kdy je vstup nulový“.
Používejte chytré akce editoru
Pokud chcete generovat testy, aniž byste přerušili svůj pracovní postup, můžete použít chytré akce přímo z editoru kódu. Díky tomu nemusíte přepínat do panelu chatu.
- Zvýrazněte funkci nebo třídu, kterou chcete testovat.
- Klikněte pravým tlačítkem myši na výběr a otevřete kontextové menu.
- Přejděte do kontextového menu Generate Code (Generovat kód) a vyberte Generate Tests (Generovat testy).
Copilot vygeneruje testy a obvykle je zobrazí v nové dočasné záložce editoru. Tam můžete zkontrolovat kód a poté se rozhodnout, zda vytvoříte nový testovací soubor, nebo testy připojíte k existujícímu.
📚 Přečtěte si také: Šablony testovacích případů pro testování softwaru
GitHub Copilot – výzvy pro generování testovacích případů
Vaše pokyny jsou řídícím prvkem GitHub Copilot. Obecné pokyny vedou k obecným testům, ale dobře zpracované pokyny, které dávají AI konkrétní instrukce, vedou k komplexním a užitečným testovacím případům. Klíčem je říct Copilotu nejen co testovat, ale také jak to testovat.
Zde je několik šablon, které můžete přizpůsobit pro různé scénáře:
| Scénář | Šablona výzvy |
|---|---|
| Základní jednotkový test | „Napište jednotkové testy pro funkci [název_funkce] pomocí [framework]. Nezapomeňte zahrnout normální vstupy, hraniční hodnoty jako nula nebo záporná čísla a neplatné vstupy jako null nebo undefined. “ |
| Třída se závislostmi | „Vygenerujte testy pro třídu [ClassName]. Použijte [mocking_library] k vytvoření mocků pro závislosti [DependencyName] a [AnotherDependencyName].“ |
| Asynchronní funkce | „Vytvořte testy pro tuto asynchronní funkci. Zahrňte testy pro úspěšný případ, případ, kdy je slib odmítnut, a scénář pro časové limity požadavků.“ |
| Koncový bod API | „Napište integrační testy pro tento koncový bod API. Zahrňte úspěšný požadavek GET, požadavek POST s platnými daty, požadavek s chybějícím ověřovacím tokenem a požadavek s neplatnými daty, který by měl vrátit chybu 400.“ |
| Ověřování dat | „Vygenerujte testy pro tuto validační funkci. Zahrňte test pro platný objekt a poté přidejte samostatné testy pro každé selhání validačního pravidla, abyste zajistili, že budou vráceny správné chybové zprávy.“ |
Tipy pro vylepšení výzvy:
- Buďte konkrétní ohledně frameworku: Vždy uveďte testovací framework (např. pytest, Jest, JUnit), abyste zajistili správnou syntaxi.
- Definujte své cíle pokrytí: Použijte pokročilé techniky AI pro zadávání požadavků na konkrétní typy pokrytí, jako jsou „hraniční případy“, „zpracování chyb“ nebo „testování hranic“.
- Odkazujte na své vlastní vzory: Pokud máte dobrý příkladový soubor, můžete Copilotu říct, aby „následoval testovací vzor v tests/test_user. py“.
- Požádejte o konkrétní tvrzení: Místo toho, abyste nechali Copilot hádat, můžete ho požádat, aby „tvrdil, že pro neplatný vstup je vyvolána chyba ValueError“.
📚 Přečtěte si také: Nejlepší softwarové nástroje pro zajištění kvality při testování softwaru
Příklady generování testů pomocí GitHub Copilot
Takto to funguje v praxi.
Generujte jednotkové testy v Pythonu
Představte si, že máte funkci Pythonu, která vypočítává celkovou cenu položek v nákupním košíku, včetně slevy.
Ukázková funkce k testování:
Použitý příkaz: „Napište testy pytest pro calculate_total. Pokryjte prázdný seznam položek, jednu položku, více položek, uplatnění slevy, slevu 0 %, slevu 100 % a neplatné procento slevy, které by mělo vyvolat chybu ValueError. “
Vygenerovaný výstup testu:
Copilot správně použil pytest. raises k ověření výjimky a pokryl hlavní scénáře. Možná budete chtít přidat testy pro záporné ceny nebo množství jako ruční vylepšení.
Generujte jednotkové testy v TypeScriptu pomocí Jest
Nyní vyzkoušíme funkci TypeScript, která formátuje jméno uživatele.
Ukázková funkce k testování:
Použitý příkaz: „Vygenerujte testy Jest pro formatDisplayName. Zahrňte uživatele s křestním jménem a příjmením, uživatele s přezdívkou, uživatele s prázdným křestním jménem a uživatele pouze s přezdívkou. “
Vygenerovaný výstup testu:
Generované testy používají standardní popisy a bloky z Jest a správně zpracovávají různé logické cesty.
Osvědčené postupy pro generování testů pomocí GitHub Copilot
Použití Copilotu pro generování testů výrazně zvyšuje produktivitu, ale vyžaduje pečlivý dohled, aby byla zajištěna kvalita.
- Zkontrolujte každý jednotlivý test: To je zlaté pravidlo. Copilot nerozumí vaší obchodní logice, takže může vygenerovat test, který projde, ale ověřuje nesprávnou věc. Vždy si přečtěte vygenerovaný kód a zeptejte se: „Ověřuje to skutečně správné chování?“
- Ručně ověřte pokrytí okrajových případů: Copilot je dobrý v rozpoznávání běžných okrajových případů, jako jsou nulové vstupy nebo prázdné řetězce, ale může mu uniknout některé specifické pro danou doménu. V případě e-commerce aplikace, otestoval, co se stane, když je celková hodnota košíku přesně na hranici minimální hodnoty pro dopravu zdarma? Stále jste odborníkem
- Dodržujte jednotné konvence pojmenování: Názvy testů generované umělou inteligencí mohou být někdy obecné. Věnujte chvíli jejich přejmenování, aby odpovídaly stylu vašeho týmu. Popisný název jako test_login_fails_with_incorrect_password je mnohem užitečnější než test_login_2.
- Spusťte testy okamžitě: Nenechávejte vygenerované testy ležet ladem. Spusťte je hned, abyste odhalili případné syntaktické chyby nebo zjevně neúspěšná tvrzení, než kód potvrdíte.
- Integrace s CI/CD: Přidejte generované testy do svého kontinuálního integračního procesu. Testy, které běží pouze lokálně, mají omezenou hodnotu.
- Pozor na nestabilní testy: Někdy může AI generovat testy, které jsou „nestabilní“ – někdy projdou, jindy selžou. To se často stává u testů zahrnujících časová razítka nebo náhodná data. Vždy je nahraďte deterministickými, předvídatelnými hodnotami.
📮ClickUp Insight: Naše průzkumy ukazují, že zatímco 34 % uživatelů pracuje s naprostou důvěrou v systémy umělé inteligence, o něco větší skupina (38 %) zastává přístup „důvěřuj, ale prověřuj“. Samostatný nástroj, který není obeznámen s kontextem vaší práce, často nese vyšší riziko generování nepřesných nebo neuspokojivých odpovědí.
Proto jsme vytvořili ClickUp Brain, umělou inteligenci, která propojuje správu projektů, správu znalostí a spolupráci napříč vaším pracovním prostorem a integrovanými nástroji třetích stran. Získejte kontextové odpovědi bez nutnosti přepínání a zvýšte efektivitu práce 2–3krát, stejně jako naši klienti ve společnosti Seequent.
Omezení používání GitHub Copilot pro generování testovacích případů
GitHub Copilot sice výrazně zvyšuje produktivitu, ale není to zázračný lék na testování softwaru. Klíčem k jeho efektivnímu využití a vyhnutí se běžným úskalím je znát jeho omezení. Je to „kopilot“, ne pilot – za letový plán jste stále zodpovědní vy.
Největším omezením je nedostatek obchodního kontextu. Copilot analyzuje strukturu vašeho kódu, ale nemá ponětí, co má vaše aplikace vlastně pro uživatele dělat. Nemůže vědět, že „prémiový“ uživatel by měl mít přístup k určitým funkcím, zatímco „základní“ uživatel nikoli, pokud tato logika není výslovně jasná v kódu, který čte.
Zde je několik dalších klíčových omezení, která je třeba mít na paměti:
- Může přehlédnout kritické, doménově specifické okrajové případy: Copilot je skvělý v hledání obecných okrajových případů, ale nezná ty podivné, které jsou specifické pro vaše odvětví, jako například finanční výpočty, které musí odlišně zacházet s přestupnými roky.
- Nemá přístup k externím systémům: Copilot nemůže generovat smysluplné integrační testy pro vaši databázi nebo API třetích stran, protože se k nim nemůže připojit. Může vytvořit kostru kódu, ale podrobnosti budete muset doplnit sami.
- Může vyvolat falešný pocit jistoty: Vidět 100% pokrytí testů může být skvělý pocit, ale pokud testy ověřují nesprávné věci, je toto číslo bezvýznamné. Proto je tak důležitá lidská kontrola.
- Omezení kontextového okna: Velmi velké soubory nebo složité hierarchie tříd mohou překročit kontextové okno Copilotu, což může vést k neúplným nebo obecným návrhům.
📚 Přečtěte si také: Jak používat GitHub Copilot pro vývoj backendu
Jak vytvářet a spravovat testovací případy v ClickUp
Generování testovacích případů pomocí GitHub Copilot je pouze polovina pracovního postupu. Jakmile jsou testy hotové, týmy je musí sledovat, propojit s požadavky a spravovat jejich provádění v rámci sprintů a vydání.
ClickUp poskytuje centralizovaný pracovní prostor, kde mohou testovací případy generované umělou inteligencí existovat vedle vývojových úkolů, chyb a sprintových plánů, takže testování nezůstává uvězněno v jednotlivých IDE.
ClickUp funguje jako konvergovaný AI pracovní prostor, který spojuje projektové řízení, dokumentaci a týmovou komunikaci do jednoho systému. Pro softwarové týmy to znamená, že správa testovacích případů již není samostatným nástrojem nebo tabulkou.
Testy, požadavky, žádosti o stažení a diskuse o vydání zůstávají propojené, což omezuje rozptýlení kontextu a činí QA prvotřídní součástí pracovního postupu dodávky.
Šablona testovacích případů ClickUp je navržena tak, aby vám pomohla sledovat průběh testovacích případů. Usnadňuje:
- Prohlédněte si výsledky testů a přijímejte rozhodnutí o opravách chyb na základě dat.
- Vytvořte vlastní testovací plány pro každý projekt.
- Organizujte a upřednostňujte testovací případy pro maximální efektivitu.
Začněte vytvořením speciálního seznamu ClickUp, který bude sloužit jako úložiště testovacích případů. Každý testovací případ, ať už generovaný umělou inteligencí nebo napsaný ručně, se stane úkolem.
Obohaťte každý testovací případ o důležité metadata pomocí vlastních polí ClickUp, abyste mohli sledovat přesně to, co je pro váš tým důležité.
- Typ testu: Rozbalovací nabídka pro jednotkové, integrační, end-to-end nebo manuální testy
- Stav automatizace: Stav, který ukazuje, zda je test automatizovaný nebo neautomatizovaný.
- Priorita: Vysoká, střední nebo nízká
- Datum posledního spuštění: Pole pro datum, které slouží ke sledování, kdy byl test naposledy proveden.
Sledujte celý životní cyklus testování pomocí vlastních stavů ClickUp vytvořením pracovního postupu, který přesouvá testy ze stavu „Nespuštěno“ do stavu „Prošlo“, „Selhalo“ nebo „Blokováno“. Díky tomu mají všichni členové týmu, od vývojářů po produktové manažery, okamžitý přehled o průběhu provádění testů.
Díky ClickUp Relationships lze úkoly testovacích případů přímo propojit s uživatelskými příběhy, funkcemi nebo epickými příběhy. Pokud test selže, můžete vytvořit úkol hlášení chyby a propojit jej jak s neúspěšným testem, tak s původním příběhem, čímž vytvoříte kompletní řetězec sledovatelnosti.
Vytvořte návrh hlášení o chybě během několika sekund tím, že nasměrujete ClickUp Brain na úkol s neúspěšným testovacím případem. Jelikož má kontext celého vašeho pracovního prostoru, může načíst podrobnosti z propojeného uživatelského příběhu a samotného testovacího případu.
🌟 Šablona testovací zprávy ClickUp vám umožní vytvářet zprávy rychleji a zároveň zajistit, že identifikujete a vyřešíte problémy, které je třeba zlepšit.
Ale to není vše, co můžete dělat. Víte, jaké jsou všechny ty nudné a opakující se úkoly, o kterých jsme mluvili a které testování vždy zahrnuje? Tyto úkoly můžete automatizovat pomocí ClickUp Automations.
Nastavte pravidla, jako například „Když se stav testovacího případu změní na Neúspěšný, automaticky vytvořte nový úkol v seznamu chyb a přiřaďte jej vedoucímu vývojáři. “
Díky integraci GitHubu s ClickUpem lze úkoly testovacích případů propojit s commity a pull requesty. Když dojde ke sloučení změn v kódu, související testovací úkoly se automaticky aktualizují, takže QA, vývojáři a release manažeři mají přehled o tom, co se změnilo a co je třeba znovu otestovat.
Dashboardy ClickUp vám umožňují sledovat průběh testování v reálném čase, vizualizovat počet chyb, provádění testovacích případů a další.
Tento pracovní postup společně překlenuje propast mezi testy generovanými umělou inteligencí v GitHub Copilot a správou testovacích případů pro celý tým v ClickUp – týmům tak poskytuje jediný systém pro plánování, sledování, automatizaci a zlepšování procesu kontroly kvality bez nutnosti neustálé manuální koordinace.
Podívejte se na toto video, kde najdete tipy pro vytvoření efektivního pracovního postupu pro správu verzí:
Zjednodušte správu testovacích případů pomocí ClickUp
Testy generované umělou inteligencí již nejsou izolovanými artefakty; jsou integrovanou součástí vašeho vývojového procesu, viditelnou, sledovatelnou a použitelnou pro celý tým.
GitHub Copilot generuje testovací případy rychle, ale rychlost sama o sobě nezaručuje kvalitu. Bez jasného vlastnictví, sledovatelnosti požadavků a viditelnosti napříč sprinty mohou i dobře napsané testy zastarat nebo být přehlédnuty. Právě proto je důležitý systém záznamů.
Díky správě testovacích případů v ClickUp mohou týmy proměnit výstupy generované umělou inteligencí v opakovatelný pracovní postup QA, který propojuje testy s požadavky, změnami kódu a časovým harmonogramem vydání. Místo žonglování s nástroji a ručními aktualizacemi pracují týmy QA a inženýři ve sdíleném kontextovém pracovním prostoru. Výsledkem je nejen více testů, ale také větší důvěra v to, co se dodává, a proč.
Jste připraveni spravovat své testovací případy společně se sprinty a vydáním? Začněte ještě dnes zdarma s ClickUp.
Často kladené otázky
Ano, Copilot dokáže analyzovat strukturu a logiku staršího kódu a generovat základní testy. Tyto testy však pravděpodobně budou vyžadovat značné ruční přezkoumání a vylepšení, protože umělá inteligence nebude mít kontext ohledně nedokumentovaných chování nebo historických obchodních pravidel.
Syntaktická přesnost je velmi vysoká, ale logická přesnost závisí na srozumitelnosti vašeho kódu a konkrétnosti vašich pokynů. Vždy zkontrolujte tvrzení, abyste se ujistili, že ověřují smysluplné obchodní požadavky, a ne pouze potvrzují aktuální (a možná chybnou) implementaci.
Ano, Copilot skvěle podporuje pytest, unittest a další oblíbené testovací frameworky pro Python. Umí rozpoznat a replikovat stávající vzorce ve vašem projektu, jako je použití fixtur nebo parametrizovaných testů.
Efektivní týmy používají k řízení svých testovacích sad centralizovanou platformu pro správu projektů. Sledováním každého testovacího případu jako úkolu s vlastními metadaty pro stav a prioritu získávají přehled o pokrytí a výsledcích provedení, čímž přímo propojují proces kontroly kvality s plánováním sprintů a sledováním chyb.