5.3.2 Использование глобальных ИИ:
Для генерации сложных unit-тестов, тестов для менее распространенных языков или покрытия специфических граничных случаев, глобальные модели (GPT-4, Claude) или специализированные инструменты (Copilot) могут быть эффективнее.
5.3.3 Сценарии применения ИИ в тестировании:
– Генерация Unit-тестов:
– Пример промпта: «Напиши unit-тест на Java (JUnit 5) для класса „Calculator’, метод ’add (int a, int b) “, покрывая позитивные, негативные числа и ноль.»
– Генерация тестовых данных (Mock Data): ИИ может создавать наборы разнообразных данных для тестирования функциональности, производительности или для заполнения баз данных на этапе разработки.
– Пример промпта: «Сгенерируй 5 объектов JSON, представляющих тестовые данные для товаров в интернет-магазине. Каждый объект должен включать следующие поля:
– id: уникальный числовой идентификатор (начиная с 1001).
– productName: название товара (строка, например, «Умные часы Series Z»).
– category: категория товара (строка, одна из следующих: «Электроника», «Книги», «Одежда», «Дом и сад», «Спорт»).
– price: цена товара (число с двумя знаками после запятой, в диапазоне от 50.00 до 15000.00).
– quantityInStock: количество на складе (целое число, от 0 до 100).
– isAvailable: доступность для заказа (булево значение, true/false).
– shortDescription: краткое описание товара (строка, 25—40 слов, привлекательное, подчеркивающее 1—2 ключевые особенности). Данные должны быть разнообразными и правдоподобными для каждого поля.»
– Генерация тестовых сценариев (например, BDD – Behavior-Driven Development):
– Пример промпта: «Напиши сценарий на Gherkin для Cucumber: Фича – Поиск товара. Сценарий – Успешный поиск. Дано: Пользователь на главной странице. Когда: Он вводит „ноутбук“ в строку поиска и нажимает „Найти“. Тогда: Он видит страницу с результатами поиска, содержащую список ноутбуков.»
5.3.4 Ограничения ИИ в тестировании:
– ИИ хорошо помогает с unit-тестами и генерацией данных.
– Для интеграционных и сквозных (E2E) тестов его помощь ограничена (требуется понимание взаимодействия систем).
– Человеческий контроль НЕОБХОДИМ для верификации корректности и полноты тестов.