Generador de pruebas

Pegar una función, clase o archivo entero y recuperar un paquete de pruebas completo - casos de happy-path, casos de borde, casos de error y (opcionalmente) pruebas basadas en propiedades. Escoja el marco de prueba explícitamente (pytest / unittest / Jest / Mocha / Vitest / JUnit / Go test / RSpec / PHPUnit / XCTest / etc.) para que la salida coincida con las convenciones de su proyecto.

Diffblue Cover es Java-solamente y comienza a $50/dev/mes después de un nivel libre con un tope en pequeños proyectos. Codium AI (ahora Qodo) es gratis para individuos pero acelera el uso pesado y el modo de prueba unitaria está optimizado para parches en línea IDE, no suites de archivos enteros. Tabnine bundles prueba generación en su plan Pro $12/mo. Free.ai es 100% gratis bajo el grupo de token diario, soporta 9 marcos en todos los idiomas principales, y le permite elegir objetivos de cobertura explícitamente (happy / edge / errores / propiedad basada).

Python: pytest para nuevos proyectos (moderno, fixtures, parametrize), unittest para restricciones stdlib-only. JavaScript: Vitest (fast Vite-native) o Jest (más popular). TypeScript: Vitest o Jest con ts-jest. Java: JUnit 5. Go: paquete de pruebas integrado. Ruby: RSpec. PHP: PHPUnit. Swift: XCTest. El selector obliga al modelo a utilizar la sintaxis exacta de aserción/fixture para el marco elegido.

En lugar de afirmar en entradas seleccionadas a mano, el modelo escribe Hipótesis (Python), comprobación rápida (JS/TS), o pruebas de yunit-quickcheck (Java) que generan cientos de entradas aleatorias y verifican una propiedad de bodegas para todos ellos. Las pruebas escritas a mano de errores se pierden - off-by-one, desbordamiento entero, cajas de borde de colección vacías. Utilice cuando la función en prueba tiene una invariante clara (ordenar, analizar roundtrip, etc.).

No - Free.ai genera el código de prueba; lo ejecuta localmente. Abra /coder/ para soltar ambos archivos en nuestro sandbox del navegador y ejecutar, o pegar en su repo local y ejecutar pytest / npm test / go test como de costumbre. La salida incluye el comando CLI exacto para el marco elegido.

Se dice que el modelo genere al menos 1 happy-path, 2-3 casos de borde, y (si se comprueban errores) 1-2 pruebas de ruta de error por función pública. Para cobertura matemáticamente rigurosa use una herramienta de cobertura (coverage.py, c8, jacoco) después de correr - Free.ai se dirige a cobertura de comportamiento, no a cobertura de línea.

Las pruebas generadas por IA son un punto de partida - cubren los casos obvios rápidamente (feliz + bordes estándar) para que pueda centrarse en invariantes empresariales difíciles. Siempre lea cada prueba antes de comprometerse; el modelo ocasionalmente afirma valores esperados incorrectos cuando el nombre de la función es ambiguo. Trate las pruebas de IA como la primera revisión PR, corrección, fusión de un dev junior.

Mejor práctica es probar a través de la API pública. El modelo se inclina hacia esto. Si necesitas explícitamente cobertura de métodos privados, cuéntalo en el prompt - el modelo usará el mecanismo del lenguaje (mangling nombre Python, acceso dinámico JS, reflexión Java) pero te advertirá que es un olor a código.

Sí - cuando el origen bajo prueba importa clientes DB, clientes HTTP, archivo I/O, etc. el modelo utiliza el monótono de burla primitivo (pytest monopatch / unittest.mock, Jest jest.mock, Mockito para Java) y proporciona falsificaciones mínimas. Para burlas complejas (una sesión de 10 métodos DB) es probable que se simplificará a mano después.

Hasta 12.000 caracteres (~180 líneas) en la ruta de auto-alojamiento. Las pruebas de contexto largo premium Claude/GPT manejan archivos completos (200K+ caracteres) - cambiar al generar pruebas para un módulo completo.

El código se envía al modelo, se procesa y se descarta. El código Qwen 3 se ejecuta en las GPUs de Free.ai - su fuente nunca sale de nuestra infraestructura. Los modelos externos premium (Claude / GPT-5) pasan a través de sus proveedores bajo sus términos de manejo de datos.

Sí - Mensaje a /v1/chat/ con el sistema de prueba prompt (marco + objetivos de cobertura) y la fuente como el mensaje de usuario. Útil para un paso de CI que auto-genera pruebas para nuevos archivos. Vea /api/ para fragmentos.