ტესტის გენერატორი
კომერციული გამოყენება
579 models
წყალგამყოფი ნიშნის გარეშე
რეგისტრაცია არ არის საჭირო
მოდელები
+ GPT-5, Claude, Gemini
კოდის ჩასმა (ან ფაილის ატვირთვა) და სრული ტესტირების პაკეტის მიღება თქვენი არჩევანის მიხედვით - pytest, unittest, Jest, Mocha, Vitest, JUnit, Go test, RSpec, PHPUnit ან XCTest. ამოირჩიეთ დაფარვის მიზნები (ჰაპი ტრაფიკი / საზღვრის შემთხვევები / შეცდომის შემთხვევები / თვისებების მიხედვით) პრიორიტეტების დასადგენად. უფასო ყოველდღიური აუზის ქვეშ - Diffblue ლიცენზია არ არის, $50/ დეველოპერის საფასური არ არის.
ბრძანების შესრულება
შენიშვნები
შემდეგი ნაბიჯი
დამატებითი პარამეტრები
შედეგი
ჱა ჟკჲპჲ ღვ ჟთ თჱფვჱნარ.
მეტი ტოკენის მიღება
❤️ ჲბთფაქ ლთ Free.ai?
დარეგისტრირდით, რომ მიიღოთ რეკომენდაციების ბმული და მიიღოთ 30 000 ტოკენი თითო მეგობარზე.
თჟკაქ ლთ ჲღვ?
ჟგჲბჲენჲ ჟვ ჟყბთპაი: 30,000 ჟთდსპნთ ჟთდსპნთ
რეგისტრაცია
თქვენი თხოვნის დამუშავება...
ელემენტის ტესტების და ტესტების ასლების შექმნა უფასო AI- ით. სრული კოდის ავტომატური დაფარვა.
როგორ გამოიყენოთ ტესტის გენერატორი
1
შეყვანის ჩასმა
შეყვანეთ ტექსტი, ჩამოტვირთეთ ფაილი ან აღწერეთ ის, რაც გსურთ. ანგარიში არ არის საჭირო.
2
დაწკაპეთ შექმნა
ნაქთწრ თჱკსჟრვლვნ თნრვლვკრ ოპჲუვჟთპა ჱაოჲგვეთრვ გთ ჱა ჟვკსნეთ, ოჲლჱგაიკთ ნაი-ეჲბპთრვ მჲევლთ ჟ ჲრგჲპვნ ჟჲპჟ.
3
ჩამოტვირთვა და გაზიარება
ჩამოტვირთვა, ასლი ან შედეგის გაზიარება. უფასო პირადი და კომერციული გამოყენებისთვის.
გამოიყენეთ ეს ინსტრუმენტი API- ს საშუალებით
ავტომატიზება ამ ინსტრუმენტის თქვენი კოდი. OpenAI- თან თავსებადი REST დასასრული, Bearer- Token ავთენტიფიკაცია, არაა საჭირო დამატებითი SDK. Token ფასები შეესაბამება ვებ ინტერფეისი.
curl -X POST https://api.free.ai/v1/chat/ \
-H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "qwen-coder", "messages": [{"role": "user", "content": "Write a Python function that reverses a string."}]}'ტესტის გენერატორი - FAQ
ფუნქციის, კლასის ან ფაილის ჩასმა და სრული ტესტის შედგენა - ბედნიერი გზების შემთხვევები, საზღვრების შემთხვევები, შეცდომების შემთხვევები და (სასურველია) თვისებების საფუძველზე ტესტები. ტესტის სტრუქტურის ნათლად არჩევა (pytest / unittest / Jest / Mocha / Vitest / JUnit / Go test / RSpec / PHPUnit / XCTest / და ა. შ.) რომ გამონატანი შეესაბამებოდეს თქვენი პროექტის კონვენციებს.
Diffblue Cover მხოლოდ Java- სთვისაა და იწყება $50/dev/month- დან, უფასო დონის შემდეგ, რომელიც მცირე პროექტებისთვისაა. Codium AI (ახლა Qodo) უფასოა ინდივიდუალური მომხმარებლებისთვის, მაგრამ ზრდის გამოყენების სიხშირეს და უნიტი- ტესტის რეჟიმი ოპტიმიზებულია IDE- ს ინტეგრირებული პაჩებისთვის, არა კი ფაილთა სრული პაკეტებისთვის. Tabnine- მა ტესტის გენერირება შედის $12/mo Pro გეგმაში. Free.ai არის 100% უფასო ყოველდღიური ტოკენების ბაზაში, ეხმარება 9 სტრუქტურას ყველა ძირითად ენაზე და საშუალებას გაძლევთ აირჩიოთ დაფარვის მიზნები (Happy / Edge / Errors / Property- based).
Python: pytest ახალი პროექტებისთვის (მოდერნიზებული, ფიგურები, პარამენტირება), unittest stdlib- ის მხოლოდ შეზღუდვებისთვის. JavaScript: Vitest (სწრაფი Vite- native) ან Jest (უფრო პოპულარული). TypeScript: Vitest ან Jest ts- jest- ით. Java: JUnit 5. Go: ჩაშენებული ტესტირების პაკეტი. Ruby: RSpec. PHP: PHPUnit. Swift: XCTest. არჩევანი აიძულებს მოდელს გამოიყენოს არჩეული სტრუქტურისთვის ზუსტი assertion / ფიგურების სინტაქსი.
ხელით შეყვანილი მონაცემების მოწოდების ნაცვლად, მოდელი წერს ჰიპოთეზის (Python), სწრაფი შემოწმების (JS/ TS) ან ჯუნიტ- სწრაფი შემოწმების (Java) ტესტებს, რომლებიც ათასობით შემთხვევით შეყვანას ქმნის და ყველა მათთვის თვისების არსებობის დადასტურებას ახდენს. იპყრობს შეცდომებს, რომლებიც ხელით შედგენილ ტესტებში არ ჩანს - off- by- one, integer overflow, empty collection edge cases. გამოიყენეთ, როდესაც ტესტირებული ფუნქცია აქვს ნათელ ინვარიანტს (სორტირება, პარსინგი, გზადაგზა და ა.შ.).
არა - Free.ai გენერირებს ტესტირების კოდს; თქვენ ის ლოკალურად ასრულებთ. გახსნილი / coder / ორივე ფაილის ჩასმა ბრაუზერის ფილაში და გამოშვება, ან შეტანა თქვენს ლოკალურ რეპოში და pytest / npm test / go test- ის ჩვეულებრივად გაშვება. გამონატანი შეიცავს არჩეული სტრუქტურისთვის კლასის შიდა ბრძანებას.
მოდელს ეუბნება, რომ შექმნას მინიმუმ 1 ბედნიერი გზა, 2-3 საზღვრის შემთხვევა და (თუ შეცდომები შემოწმებულია) 1-2 შეცდომის გზა ტესტები საზოგადოებრივ ფუნქციაზე. მათემატიკური მკაცრი დაფარვისთვის გამოიყენეთ დაფარვის ხელსაწყო (coverage.py, c8, jacoco) დაწყების შემდეგ - Free.ai მიზნად ისახავს ქცევის დაფარვას, არა ხაზის დაფარვას.
AI- ით შექმნილი ტესტები არის დასაწყისის წერტილი - ისინი სწრაფად ფარავს აშკარა შემთხვევებს (ბედნიერი + სტანდარტული საზღვრები), ასე რომ თქვენ შეგიძლიათ კონცენტრირება რთული ბიზნეს ინვარიანტებზე. ყოველთვის წაიკითხეთ ყველა ტესტი commit- მდე; მოდელი ზოგჯერ აცხადებს არასწორ მოლოდინებულ მნიშვნელობას, როდესაც ფუნქციის სახელი ორაზროვანია. AI ტესტებს უმცროსი დეველოპერის პირველი PR- ით ეპყრობიან - გადახედეთ, შეცვალეთ, შეერთეთ.
უკეთესი პრაქტიკაა ტესტირება საზოგადოებრივი API- ს მეშვეობით. მოდელები ამ მიმართულებით მიდის. თუ თქვენ აშკარად გჭირდებათ პირადი მეთოდის დაფარვა, აღნიშნეთ ეს შეტყობინებაში - მოდელები გამოიყენებენ ენის მექანიზმს (Python სახელის ჭარბად გამოყენება, JS დინამიური წვდომა, Java- ს გამავალი), მაგრამ გაფრთხილებთ, რომ ეს კოდის სუნია.
დიახ - როდესაც ტესტირებადი წყარო DB კლიენტების, HTTP კლიენტების, ფაილის I/ O და ა.შ. იმპორტს ახდენს, მოდელი იყენებს სტრუქტურის მოკაზმულ პრიმიტივს (pytest monkeypatch / unittest. mock, Jest jest. mock, Mockito for Java) და მიმდინარეობს მინიმალური ფალსიფიკაცია. რთული მოკაზმულებისთვის (10 მეთოდის DB სესია) თქვენ ალბათ ხელით გაგიადვილდებათ შემდეგი.
12,000 სიმბოლომდე (~180 ხაზი) თვითშემნახველ გზაზე. Premium Long-Context Claude/GPT მართავს სრულ ფაილს (200K+ სიმბოლო) ტესტირების გაშვებისას - გადართვა სრული მოდულის ტესტების გენერაციისას.
კოდი მოდელშია გაგზავნილი, დამუშავებულია და გაქრა. თვითდაფუძნებული Qwen 3 კოდერი მუშაობს Free.ai- ის საკუთარ გრაფიკულ პროცესორებზე - თქვენი წყარო არასდროს ტოვებს ჩვენს ინფრასტრუქტურას. Premium გარე მოდელი (Claude / GPT-5) გზას გასცემს მათი მიმწოდებელის საშუალებით მათი მონაცემების მართვის პირობების მიხედვით.
დიახ - POST /v1/chat/- ში ტესტირების სისტემის თხოვნით (ფორმები + დაფარვის მიზნები) და წყარო, როგორც მომხმარებლის შეტყობინება. სასარგებლოა CI ნაბიჯისთვის, რომელიც ავტომატურად ქმნის ტესტებს ახალი ფაილებისთვის. ნახეთ /api/ ნაწილებისთვის.
კაკჲ ბთ დჲ ჲუვნთლვ რჲა?