A GitHub Copilot perceken belül több száz tesztesetet generálhat – ellenőrzött kísérletek szerint a fejlesztők 35%-kal gyorsabban végzik el a munkát –, de van egy bökkenő: ezek az AI által generált tesztek csak annyira hasznosak, amennyire Ön képes nyomon követni, rendszerezni és összekapcsolni őket a fejlesztési munkafolyamat többi részével.
Ez az útmutató végigvezeti Önt a GitHub Copilot használatán a tesztesetek gyors felépítéséhez, majd megmutatja, hogyan kezelheti azokat hatékonyan, hogy ne váljanak csak egy újabb halom elhagyott kódfájllá.
Miért fontosak az egységtesztek a szoftverminőség szempontjából?
Az egységtesztek írása gyakran unalmas feladatnak tűnik, de azok kihagyása a kód instabilitásához vezet.
Ha nincs biztonsági háló a tesztek formájában, egy kis refaktorálás regressziós hibákat okozhat – olyan hibákat, amelyek megszakítják a meglévő funkcionalitást és aláássák a felhasználók bizalmát. Az IBM kutatása szerint a kiadás után felfedezett hibák javítása 15-ször többe kerül.
Ez egy olyan ciklust hoz létre, amelyben a fejlesztők félnek a kód javításától, mert attól tartanak, hogy valami meghibásodhat, ami egyre növekvő technikai adóssághoz vezet.
Az AI-támogatott tesztgenerálás segít megtörni ezt a ciklust: a szervezetek 89%-a jelenleg kísérleti vagy bevezetési fázisban van a generatív AI-munkafolyamatok minőségbiztosítási és tesztelési területen történő alkalmazásával. A GitHub Copilot-hoz hasonló eszközök használatával a tesztesetek vázlatának elkészítésével a lényegre koncentrálhat: értelmes tesztek tervezésére és a szélsőséges esetek lefedettségének finomítására.
Íme, miért kifizetődő a következetes egységtesztelés:
- Regresszió megelőzése: A jó tesztek védőkorlátként működnek, biztosítva, hogy az új funkciók vagy hibajavítások ne okozzanak véletlenül más problémákat.
- Élő dokumentáció: A statikus dokumentációval ellentétben, amely elavulhat, az egységtesztek végrehajtható példákként szolgálnak arra, hogy a kód hogyan kell viselkedjen.
- Refaktorálás magabiztosan: Ha átfogó teszteléssel rendelkezik, magabiztosan refaktorálhatja és javíthatja kódbázisát, mert azonnal tudni fogja, ha egy változtatás nem várt következményekkel jár.
Ha jobban meg szeretné érteni, hogy az AI-ügynökök hogyan alakítják át a kódolás világát a tesztgeneráláson túl, nézze meg ezt az áttekintést az AI-alapú kódolási asszisztensekről és azok képességeiről:
Hogyan állítsa be a GitHub Copilotot tesztesetek generálásához
Mielőtt elkezdené a tesztek generálását, telepítenie és konfigurálnia kell a GitHub Copilotot az integrált fejlesztői környezetben (IDE). A beállítási folyamat egyszerű és csak néhány percet vesz igénybe, de ha helyesen végzi el, akkor a Copilot rendelkezik a releváns javaslatok megadásához szükséges kontextussal.
Mielőtt elkezdené, néhány dologra lesz szüksége:
- Aktív GitHub Copilot előfizetés (egyéni, üzleti vagy vállalati)
- Támogatott IDE, például VS Code, JetBrains IDE (például IntelliJ vagy PyCharm) vagy Neovim
- A projektbe már telepített tesztelési keretrendszer, például pytest, Jest vagy JUnit.
Telepítse a GitHub Copilot kiterjesztést
Először telepítenie kell a Copilot kiterjesztést az IDE-jébe. Ez a folyamat a legtöbb támogatott szerkesztőben hasonló.
- Nyissa meg az IDE kiterjesztés-piacterét. A VS Code-ban ez az oldalsávon található Kiterjesztések ikon; a JetBrains IDE-kben a Beállítások → Pluginek menüpont alatt találja meg.
- Keresse meg a „GitHub Copilot” kifejezést.
- Telepítse mind a fő GitHub Copilot kiterjesztést, mind a GitHub Copilot Chat kiterjesztést a teljes élmény érdekében.
- A telepítés befejezéséhez az IDE újraindítására lesz szükség.
Az újraindítás után a rendszer kéri, hogy jelentkezzen be GitHub-fiókjával. Ez a lépés hitelesíti előfizetését. A bejelentkezés után egy kis Copilot ikon jelenik meg az IDE állapotsorában, amely megerősíti, hogy a program aktív és készen áll a használatra.
Konfigurálja tesztelési keretrendszerét
A GitHub Copilot relevánsabb teszteket generál, ha megérti a projekted specifikus tesztelési beállításait. Ehhez elemzi a meglévő tesztfájlokat és konfigurációkat, hogy megtanulja és illessze a csapatod mintáit.
- Python projektekhez, amelyek pytestet használnak: Győződjön meg arról, hogy a pytest telepítve van (pip install pytest). Ha rendelkezik conftest.py fájllal vagy bármilyen meglévő tesztfájllal (akár eggyel is), a Copilot azokat referenciaként fogja használni az új tesztek generálásához.
- Jestet használó JavaScript/TypeScript projektek esetén: A Copilot megkeresi a jest.config.js fájlt és a Jest függőségét a package.json fájlban, hogy megértse a beállításait.
- JUnit-ot használó Java projektek esetén: Győződjön meg arról, hogy a JUnit függőségei helyesen vannak definiálva a pom.xml (Maven esetén) vagy a build.gradle (Gradle esetén) fájlban.
A projektben legalább egy jól megírt tesztfájl megléte az egyik legjobb módja a Copilot irányításának. A program felveszi a névadási konvenciókat, az állítások stílusát és a tesztek felépítését, ami következetesebb eredményeket eredményez.
Integrálja a Copilotot az IDE-jével
A kiterjesztések telepítése után itt az ideje megismerkedni a Copilot felületével az IDE-ben. A tesztgeneráláshoz elsősorban a Copilot Chat panelen keresztül fogsz vele interakcióba lépni.
A csevegőablakot a Ctrl+Cmd+I (Mac) vagy a Ctrl+Alt+I (Windows/Linux) billentyűkombinációval, illetve az IDE tevékenységi sávján található Copilot Chat ikonra kattintva nyithatja meg. Ez a csevegőpanel a tesztek generálásának vezérlőközpontja.
A Copilot kontextusérzékeny, vagyis elolvassa a jelenleg megnyitott fájlokat, a projekt fájlszerkezetét és az Ön által kiválasztott kódot. A legjobb eredmények elérése érdekében mindig tartsa nyitva és láthatóvá az editorban azt a fájlt, amely tartalmazza a tesztelni kívánt függvényt vagy osztályt.
🌟 A ClickUp Brain, a ClickUp-ba integrált kontextusfüggő mesterséges intelligencia, gyorsan elkészítheti az Ön számára a teszttervet. Próbálja ki még ma!
Hogyan írjunk teszteseteket a GitHub Copilot segítségével
A GitHub Copilot három fő módszert kínál a tesztesetek generálásához: a részletes utasításokat tartalmazó csevegőpanel használata, gyors slash parancsok használata és intelligens műveletek használata közvetlenül a szerkesztőben. Mindegyik módszer különböző helyzetekre alkalmas a fejlesztési munkafolyamaton belül, attól függően, hogy sebességre vagy finomabb vezérlésre van-e szükség.
Használja a Copilot Chat parancsait
A Copilot Chat használata egy adott parancssorral a leghatékonyabb módszer a tesztesetek generálásához. Ez a legjobb megoldás komplex funkciók vagy osztályok esetén, ahol konkrét forgatókönyveket kell meghatározni, függőségeket szimulálni vagy bonyolult szélsőséges eseteket kezelni.
Íme az alapvető munkafolyamat:
- Nyissa meg a Copilot Chat panelt
- Az editorban jelölje ki a tesztelni kívánt függvényt, osztályt vagy kódblokkot.
- Írjon egy világos, konkrét utasítást a csevegőpanelen, amelyben leírja a szükséges teszteket.
Például írhat olyan utasításokat, mint:
- „Írjon egységteszteket a kiválasztott funkcióhoz, amelyek lefedik a happy path-et, az edge eseteket, mint például az üres bemenetek, és az érvénytelen adatok hiba kezelését.”
- „Generáljon pytest teszteket ehhez az osztályhoz, és hozzon létre rögzítéseket az adatbázis-kapcsolat szimulálásához.”
- „Hozzon létre Jest teszteket ehhez a React komponenshez, amelyek szimulálják a felhasználói kattintásokat és ellenőrzik az állapotváltozásokat.”
Minél több részletet ad meg a promptban, annál jobb lesz a generált teszt.
Használjon slash parancsokat, például /tests
Ha gyorsan kell teszteket generálnia, és nincs szüksége nagyon specifikus forgatókönyvekre, akkor a /tests slash parancs a legjobb barátja. Ez a leggyorsabb módja annak, hogy szilárd alapot kapjon a tesztelési lefedettséghez.
Használata:
- Nyissa meg a Copilot Chat panelt
- Válassza ki a szerkesztőben a tesztelni kívánt kódot.
- A csevegőmezőbe egyszerűen írja be a /tests parancsot, majd nyomja meg az Enter billentyűt.
A Copilot azonnal létrehoz egy sor egységtesztet a kiválasztott kód szerkezetének és logikájának alapján. Megpróbálja lefedni az elsődleges funkciókat és néhány gyakori bemenetet. Ha az eredmények nem teljesen megfelelőek, akkor mindig finomíthatja őket egy követő utasítással, például: „Most adjon hozzá egy tesztet arra az esetre, ha a bemenet null. ”
Használja az editor intelligens műveleteit
Ha tesztelést szeretne generálni anélkül, hogy megszakítaná a munkamenetét, akkor a kódszerkesztőből közvetlenül használhatja az intelligens műveleteket. Így nem kell átváltania a csevegőpanelre.
- Jelölje ki a tesztelni kívánt függvényt vagy osztályt.
- Kattintson a jobb gombbal a kijelölésre a helyi menü megnyitásához.
- Lépjen a helyi menü Generate Code (Kód generálása) pontjára, és válassza a Generate Tests (Tesztek generálása) lehetőséget.
A Copilot létrehozza a teszteket, és általában egy új, ideiglenes szerkesztő fülön jeleníti meg őket. Ott áttekintheti a kódot, majd dönthet úgy, hogy új tesztfájlt hoz létre, vagy a teszteket egy meglévő fájlhoz fűzi.
📚 Olvassa el még: Teszteset-sablonok szoftverteszteléshez
GitHub Copilot utasítások tesztesetek létrehozásához
A parancsok a GitHub Copilot irányítóeszközei. Az általános parancsok általános tesztekhez vezetnek, de a jól megfogalmazott parancsok, amelyek konkrét utasításokat adnak az AI-nek, átfogó és hasznos tesztesetekhez vezetnek. A kulcs az, hogy ne csak azt mondjuk meg a Copilotnak, hogy mit kell tesztelni, hanem azt is, hogy hogyan kell tesztelni.
Íme néhány sablon, amelyet különböző helyzetekhez igazíthat:
| Forgatókönyv | Sablon sablon |
|---|---|
| Alapvető egységteszt | „Írjon egységteszteket a [function_name] függvényhez a [framework] használatával. Ügyeljen arra, hogy lefedje a normál bemeneteket, a határértékeket, mint például a nulla vagy a negatív számok, valamint az érvénytelen bemeneteket, mint például a null vagy a meghatározatlan. ” |
| Osztály függőségekkel | „Tesztek generálása a [ClassName] osztályhoz. Használja a [mocking_library] könyvtárat a [DependencyName] és [AnotherDependencyName] függőségekhez való mockok létrehozásához.” |
| Aszinkron függvények | „Hozzon létre teszteket ehhez az aszinkron funkcióhoz. Tartalmazza a sikeres eset, a promise elutasításának esete és a kérés időtúllépésének esete tesztjeit.” |
| API végpont | „Írjon integrációs teszteket ehhez az API végponthoz. Fedezze le a sikeres GET-kérelmet, az érvényes adatokkal rendelkező POST-kérelmet, a hiányzó hitelesítési tokennel rendelkező kérelmet és az érvénytelen adatokkal rendelkező kérelmet, amely 400-as hibát kell, hogy adjon vissza.” |
| Adatellenőrzés | „Generáljon teszteket ehhez a validációs funkcióhoz. Vezessen be egy tesztet az érvényes objektumokhoz, majd adjon hozzá külön teszteket minden validációs szabály megsértéséhez, hogy biztosítsa a helyes hibaüzenetek visszajelzését.” |
Hasznos tippek a fejlesztéshez:
- Legyen egyértelmű a keretrendszerrel kapcsolatban: Mindig említsd meg a tesztelési keretrendszert (pl. pytest, Jest, JUnit), hogy a szintaxis helyes legyen.
- Határozza meg lefedettségi céljait: Használjon fejlett AI-sugalló technikákat, hogy meghatározott típusú lefedettséget kérjen, például „szélsőséges esetek”, „hibakezelés” vagy „határérték-tesztelés”.
- Hivatkozzon a saját mintáira: Ha van egy jó példafájlja, megkérheti a Copilotot, hogy „kövesse a tests/test_user.py fájlban található tesztelési mintát”.
- Konkrét állítások kérése: Ahelyett, hogy a Copilot-ra bízná a találgatást, megkérheti, hogy „állítsa be, hogy érvénytelen bemenet esetén ValueError hibaüzenet jelenjen meg”.
📚 Olvassa el még: A legjobb minőségbiztosítási szoftverek a szoftverteszteléshez
GitHub Copilot tesztgenerálás példák
Íme, hogyan működik ez a gyakorlatban.
Egységtesztek generálása Pythonban
Képzelje el, hogy van egy Python függvénye, amely kiszámítja a kosárban lévő termékek teljes árát, beleértve a kedvezményt is.
Tesztelendő mintafunkció:
Használt parancs: „Írj pytest teszteket a calculate_total számára. Fedd le az üres elemek listáját, az egyetlen elemet, több elemet, a kedvezmény alkalmazását, a 0% kedvezményt, a 100% kedvezményt és az érvénytelen kedvezmény százalékot, amely ValueError hibát okoz. ”
Létrehozott tesztkimenet:
A Copilot helyesen használta a pytest. raises parancsot a kivételek ellenőrzéséhez, és lefedte a főbb forgatókönyveket. Lehet, hogy még mindig érdemes hozzáadni a negatív árakra vagy mennyiségekre vonatkozó teszteket, mint manuális finomítást.
Egységtesztek generálása TypeScriptben a Jest segítségével
Most próbáljuk ki egy TypeScript függvényt, amely formázza a felhasználó nevét.
Tesztelendő mintafunkció:
Használt parancs: „Generáljon Jest teszteket a formatDisplayName-hez. Fedje le a kereszt- és vezetéknévvel rendelkező felhasználót, a becenévvel rendelkező felhasználót, az üres keresztnévvel rendelkező felhasználót és a csak becenévvel rendelkező felhasználót.”
Létrehozott tesztkimenet:
A generált tesztek a Jest szabványos describe és it blokkjait használják, és helyesen kezelik a különböző logikai útvonalakat.
A GitHub Copilot tesztgenerálás legjobb gyakorlata
A Copilot használata a tesztgeneráláshoz hatalmas termelékenységnövekedést jelent, de a minőség biztosítása érdekében gondos felügyeletet igényel.
- Ellenőrizzen minden egyes tesztet: Ez az aranyszabály. A Copilot nem ismeri az üzleti logikáját, ezért előfordulhat, hogy olyan tesztet generál, amely sikeres, de rossz eredményt ad. Mindig olvassa el a generált kódot, és tegye fel magának a kérdést: „Ez valóban ellenőrzi a helyes viselkedést?”
- Ellenőrizze manuálisan a szélsőséges esetek lefedettségét: A Copilot jól felismeri a gyakori szélsőséges eseteket, mint például a nullás bemenetek vagy az üres karakterláncok, de a domain-specifikus eseteket elmulaszthatja. Egy e-kereskedelmi alkalmazás esetében tesztelte-e, mi történik, ha a kosár összege pontosan a minimális ingyenes szállítási összeg? Ön továbbra is a szakértő
- Tartsa be az egységes névadási konvenciókat: Az AI által generált tesztnevek néha általánosak lehetnek. Szánjon egy percet arra, hogy átnevezze őket, hogy azok illeszkedjenek a csapata stílusához. Egy leíró név, mint például test_login_fails_with_incorrect_password, sokkal hasznosabb, mint test_login_2.
- Futtassa a teszteket azonnal: Ne hagyja futtatás nélkül a generált teszteket. Futtassa őket azonnal, hogy a kód elküldése előtt észrevegye az esetleges szintaxis hibákat vagy a nyilvánvalóan hibás állításokat.
- Integrálja a CI/CD-vel: Adja hozzá a generált teszteket a folyamatos integrációs folyamatához. A csak helyileg futó tesztek értéke korlátozott.
- Vigyázzon a megbízhatatlan tesztekkel: Előfordulhat, hogy az AI olyan teszteket generál, amelyek „megbízhatatlanok” – néha sikeresek, máskor pedig sikertelenek. Ez gyakran fordul elő időbélyegekkel vagy véletlenszerű adatokkal kapcsolatos teszteknél. Ezeket mindig determinisztikus, előre jelezhető értékekkel cserélje ki.
📮ClickUp Insight: Felméréseink szerint míg a felhasználók 34%-a teljes bizalommal használja az AI-rendszereket, egy valamivel nagyobb csoport (38%) a „bízz, de ellenőrizz” megközelítést alkalmazza. Egy önálló eszköz, amely nem ismeri a munkakörnyezetét, gyakran nagyobb kockázatot jelent a pontatlan vagy nem kielégítő válaszok generálása szempontjából.
Ezért hoztuk létre a ClickUp Brain-t, az AI-t, amely összeköti a projektmenedzsmentet, a tudásmenedzsmentet és az együttműködést a munkaterületén és az integrált harmadik féltől származó eszközökön. Kapjon kontextusfüggő válaszokat a váltási adó nélkül, és tapasztalja meg a munkahatékonyság 2–3-szoros növekedését, akárcsak ügyfeleink a Seequentnél.
A GitHub Copilot tesztesetek generálására való használatának korlátai
Bár a GitHub Copilot hatalmas termelékenységnövelő eszköz, nem csodaszer a szoftverteszteléshez. A hatékonyságos használat és a gyakori buktatók elkerülése érdekében fontos ismerni a korlátait. Ez egy „másodpilóta”, nem pedig a pilóta – a repülési tervért továbbra is Ön felel.
A legnagyobb korlátozás az üzleti kontextus hiánya. A Copilot elemzi a kód szerkezetét, de fogalma sincs arról, hogy az alkalmazás valójában mit kell tennie a felhasználók számára. Nem tudja, hogy egy „prémium” felhasználónak hozzáférése kell, hogy legyen bizonyos funkciókhoz, míg egy „alap” felhasználónak nem, hacsak ez a logika nem szerepel kifejezetten a kódban, amelyet olvas.
Íme néhány további fontos szempont, amelyet érdemes szem előtt tartani:
- Elmulaszthat kritikus, domain-specifikus szélsőséges eseteket: A Copilot kiválóan megtalálja az általános szélsőséges eseteket, de nem ismeri az iparágára jellemző furcsa eseteket, például a szökőéveket másképp kezelő pénzügyi számításokat.
- Nincs hozzáférése külső rendszerekhez: A Copilot nem tud értelmes integrációs teszteket generálni az adatbázisához vagy egy harmadik fél API-jához, mert nem tud csatlakozni hozzájuk. Felépítheti a kódot, de a részleteket Önnek kell kitöltenie.
- Félrevezető bizalmat kelthet: A 100%-os tesztlefedettség látványa nagyszerű érzés lehet, de ha a tesztek helytelen dolgokat állítanak, akkor ez a lefedettségi szám értelmetlen. Ezért olyan fontos az emberi felülvizsgálat.
- Kontextusablak korlátai: A nagyon nagy fájlok vagy komplex osztályhierarchiák meghaladhatják a Copilot kontextusablakát, ami hiányos vagy általános javaslatokhoz vezethet.
📚 Olvassa el még: Hogyan használhatja a GitHub Copilotot a háttérfejlesztéshez
Hogyan lehet teszteseteket létrehozni és kezelni a ClickUp-ban
A tesztesetek létrehozása a GitHub Copilot segítségével csak a munkafolyamat fele. A tesztek elkészülte után a csapatoknak még nyomon kell követniük azokat, összekapcsolniuk a követelményekkel, és kezelniük kell a sprintok és kiadások során történő végrehajtásukat.
A ClickUp egy központi munkaterületet biztosít, ahol az AI által generált tesztesetek a fejlesztési feladatok, hibák és sprint tervek mellett is helyet kapnak, így a tesztelés nem marad az egyes IDE-kbe zárva.
A ClickUp konvergált AI-munkaterületként működik, egyesítve a projektmenedzsmentet, a dokumentációt és a csapatkommunikációt egy rendszerben. A szoftverfejlesztő csapatok számára ez azt jelenti, hogy a tesztesetek kezelése már nem külön eszköz vagy táblázatkezelő program.
A tesztek, követelmények, pull requestek és kiadási megbeszélések mind összekapcsolódnak, csökkentve a kontextus szétszóródását és a minőségbiztosítást a szállítási munkafolyamat elsődleges részévé téve.
A ClickUp teszteset-sablonja úgy lett kialakítva, hogy segítsen nyomon követni a tesztesetek előrehaladását. Ez megkönnyíti a következőket:
- Tekintse át a teszt eredményeket, és hozza meg a hibajavításokkal kapcsolatos, adatokon alapuló döntéseket.
- Egyedi teszttervek kidolgozása minden projekthez
- A tesztesetek szervezése és prioritásainak meghatározása a maximális hatékonyság érdekében
Kezdje azzal, hogy létrehoz egy dedikált ClickUp listát, amely tesztesetek tárolójaként fog szolgálni. Minden teszteset, függetlenül attól, hogy AI generálta vagy manuálisan írták, feladattá válik.
Gazdagítsa az egyes teszteseteket fontos metaadatokkal a ClickUp Custom Fields segítségével, hogy pontosan nyomon követhesse, mi fontos a csapatának.
- Teszt típus: Legördülő menü az egység-, integrációs, végpontok közötti vagy manuális tesztekhez
- Automatizálási állapot: Az állapot jelzi, hogy a teszt automatizált-e vagy sem.
- Prioritás: Magas, közepes vagy alacsony
- Utolsó futtatás dátuma: Dátummező, amelyben nyomon követhető, mikor futtatták utoljára a tesztet.
Kövesse nyomon a teljes tesztelési életciklust a ClickUp egyéni állapotokkal, létrehozva egy munkafolyamatot, amely a teszteket a „Nem futtatott” állapotból a „Sikeres”, „Sikertelen” vagy „Blokkolt” állapotba helyezi át. Ezzel a csapat minden tagja, a fejlesztőktől a termékmenedzserekig, azonnal láthatja a tesztelés előrehaladását.
A ClickUp Relationships segítségével a tesztesetek feladatait közvetlenül összekapcsolhatja a felhasználói történetekkel, funkciókkal vagy epikákkal. Ha egy teszt sikertelen, létrehozhat egy hibajelentési feladatot, és összekapcsolhatja azt mind a sikertelen teszttel, mind az eredeti történettel, így teljes nyomonkövethetőségi láncot hozva létre.
Másodpercek alatt készítsen hibajelentéseket úgy, hogy a ClickUp Brain-t egy sikertelen teszteset-feladatra irányítja. Mivel az egész munkaterület kontextusát ismeri, részleteket tud lekérni a kapcsolódó felhasználói történetből és magából a tesztesetből.
🌟 A ClickUp tesztjelentés-sablonjával gyorsabban készítheti el a jelentéseket, miközben biztosíthatja, hogy azonosítsa és megoldja a javításra szoruló problémákat.
De ez még nem minden. Emlékszik azokra a fárasztó, unalmas és ismétlődő feladatokra, amelyekről beszéltünk, és amelyek mindig társulnak a teszteléshez? Ezeket automatizálhatja a ClickUp Automations segítségével.
Állítson be szabályokat, például: „Ha egy teszteset állapota Failed-re (Meghiúsult) változik, automatikusan hozzon létre egy új feladatot a Bugs List (Hibák listája) alatt, és rendelje hozzá a vezető fejlesztőhöz.”
A GitHub és a ClickUp integrálásával a tesztesetek feladatok összekapcsolhatók a commitokkal és a pull requestekkel. Amikor a kódváltozások összevonásra kerülnek, a kapcsolódó tesztfeladatok automatikusan frissülnek, így a minőségbiztosítás, a fejlesztők és a kiadáskezelők mindig naprakészek a változásokkal és az újratesztelésre szoruló elemekkel kapcsolatban.
A ClickUp Dashboards segítségével valós időben követheti nyomon a tesztelés előrehaladását, láthatja a hibák számát, a tesztesetek végrehajtását és még sok mást.
Ez a munkafolyamat összeköti a GitHub Copilotban generált AI-teszteket és a ClickUpban végzett csapat-szintű tesztesetek kezelését, így a csapatok egyetlen rendszerben tervezhetik, nyomon követhetik, automatizálhatják és javíthatják minőségbiztosítási folyamataikat, anélkül, hogy folyamatosan manuálisan kellene koordinálniuk.
Nézze meg ezt a videót, ha tippeket szeretne kapni a hatékony kiadáskezelési munkafolyamat kialakításához:
Egyszerűsítse a tesztesetek kezelését a ClickUp segítségével
Az AI által generált tesztek már nem elszigetelt artefaktumok, hanem a fejlesztési folyamat integrált elemei, amelyek láthatóak, nyomon követhetőek és az egész csapat számára felhasználhatóak.
A GitHub Copilot gyorsan generál teszteseteket, de a sebesség önmagában nem garantálja a minőséget. Világos felelősségi körök, követhető követelmények és a sprintek átláthatósága nélkül még a jól megírt tesztek is elavulhatnak vagy figyelmen kívül maradhatnak. Ezért fontos a nyilvántartási rendszer.
A ClickUpban történő tesztesetek kezelésével a csapatok az AI által generált eredményeket ismétlődő minőségbiztosítási munkafolyamatokká alakítják, amelyek összekapcsolják a teszteket a követelményekkel, a kódváltozásokkal és a kiadási ütemtervekkel. A minőségbiztosítási és mérnöki csapatok a különböző eszközök és manuális frissítések helyett egy közös, kontextusfüggő munkaterületen dolgoznak. Az eredmény nem csak több teszt, hanem nagyobb bizalom a szállított termékekben és azok indokában.
Készen áll a tesztesetek kezelésére a sprintek és kiadások mellett? Kezdje el még ma ingyenesen a ClickUp használatát.
Gyakran ismételt kérdések
Igen, a Copilot képes elemezni a régi kódok szerkezetét és logikáját, hogy tesztalapokat generáljon. Ezek a tesztek azonban valószínűleg jelentős kézi felülvizsgálatot és finomítást igényelnek, mivel az AI nem rendelkezik kontextussal a dokumentálatlan viselkedésekkel vagy a korábbi üzleti szabályokkal kapcsolatban.
A szintaktikai pontosság nagyon magas, de a logikai pontosság a kód egyértelműségétől és a promptok specifikusságától függ. Mindig ellenőrizze az állításokat, hogy azok valóban értelmes üzleti követelményeket ellenőrizzenek, és ne csak a jelenlegi (és esetleg hibás) implementációt erősítsék meg.
Igen, a Copilot kiválóan támogatja a pytest, unittest és más népszerű Python tesztelési keretrendszereket. Jól ismeri és képes reprodukálni a projektben már meglévő mintákat, például a rögzítések vagy a paraméterezett tesztek használatát.
A hatékony csapatok központosított projektmenedzsment platformot használnak tesztcsomagjaik kezelésére. Az egyes tesztesetek állapotát és prioritását egyedi metaadatokkal ellátott feladatokként nyomon követve áttekintést nyernek a lefedettségről és a végrehajtás eredményeiről, így a minőségbiztosítási folyamatot közvetlenül összekapcsolják a sprinttervezéssel és a hibák nyomon követésével.