Generator testowy

Wklej funkcję, klasę lub cały plik i odzyskaj kompletny pakiet testowy — sprawy szczęśliwej ścieżki, przypadki błędów, i (opcjonalnie) testy oparte na właściwościach. Wybierz ramki testowe wyraźnie (pytest / jednostka / Jest / Mocha / Vitest / JUnit / Go test / RSpec / PHPUnit / XCTest / etc.) więc wyjście pasuje do konwencji projektu.

Diffblue Cover jest tylko Java i rozpoczyna się od 50 dolarów/dev/miesiąc po bezpłatnym szczepieniu w małych projektach. Codium SI (obecnie Qodo) jest bezpłatny dla osób indywidualnych, ale gazu ciężkiego użytkowania i tryb jednostek jest optymalizowany dla IDE-instalacji, nie całego pliku pakietów. Tabnine pakiety testowe generacji w swoim planie $12/mo Pro. Free.ai jest 100% bezpłatne w ramach codziennego tokena, obsługuje 9 ramek we wszystkich głównych językach i pozwala wybierać cele pokrycia wyraźnie (wespaniały / krawędzi / błędy / na bazie własności).

Python: pitest dla nowych projektów (modernistyczne, fixury, parametrize), unittest dla tylko ograniczeń stdlib. JavaScript: Vitest (szybkie Vite-native) lub Jest (najbardziej popularne). TypScript: Vitest lub Jest z ts-jest. Java: JUnit 5. Przejdź: wbudowany pakiet testowy. Ruby: RSpec. PHP: PHPUnit. Swift: XCTest. Wybieracz wymusza model do użycia dokładnego stwierdzenia / syntaksy zamontowania dla wybranych ram.

Zamiast utrzymywania się na wybranych wejściach, model pisze Hypoteza (Python), szybkie sprawdzenie (JS/TS) lub junit-quickcheck (Java), które generują setki przypadkowych wejściów i weryfikują właściwości dla wszystkich z nich. Połapuje błędy napisane testy ręcznie miss – off-by-one, całkowite przepełnienie, pusty krawędzi kolekcji. Użyj, gdy funkcja pod testem ma jasny invariant (sortowanie, analiza okrągłości itp.).

Nie — Free.ai generuje kod testowy, uruchamiasz go lokalnie. Otwórz /koder / aby wrzucić oba pliki do naszej przeglądarki piaskownicy i wykonać, lub wkleić do lokalnego repo i uruchomić pitest / npm test / go test, jak zwykle. Wynik zawiera dokładne polecenie CLI dla wybranych ram.

Model jest powiedziany do generowania co najmniej 1 szczęśliwej ścieżki, 2-3 krawędzi, i (jeśli błędy są sprawdzone) 1-2 testy błędów na funkcję publiczną. Dla matematycznie rygorystycznego pokrycia użyć narzędzia pokrycia (coverage.py, c8, jakoco) po uruchomieniu – Free.ai docelowych behawioralnych pokrycia, a nie liniowego pokrycia.

Testy generowane przez SI są punktem wyjściowym — obejmują one oczywiste przypadki szybkie (szczęśliwe + standardowe krawędzie) więc można skupić się na trudnych inwariantach biznesowych. Zawsze czytaj każdy test przed dokonaniem; model czasami twierdzi o nieprawidłowych oczekiwanych wartościach, gdy nazwa funkcji jest dwuznaczna. Traktować testy SI jak pierwszy PR junior dev – recenzja, naprawić, połączyć.

Lepszą praktyką jest testowanie przez publiczny API. Model nachyla się do tego. Jeśli wyraźnie potrzebujesz prywatnego pokrycia Metodu, wspomnij o tym w skrócie – model będzie używał mechanizmu języka (Python name mangling, JS dynamiczny dostęp, Java reflexja), ale ostrzega cię, że to zapach kodu.

Tak — kiedy źródło pod testem importuje klientów DB, klientów HTTP, plik I/O, itp. model wykorzystuje śmieszne prymitywne ramy (pytest małpka patch / unitest.mock, Jest je.mock, Mockito dla Java) i zapewnia minimalne fałszywe. Dla złożonych śmiarek (10-metoda DB sesja) prawdopodobnie uprościsz ręcznie później.

Do 12 000 znaków (~180 linii) na ścieżce samodzielnej. Premium long-context Claude/GPT obsługuje pełny plik (200K+ chars) – przełącz przy generowaniu testów pełnego modułu.

Kod wysłany jest do modelu, przetworzony i wyrzucony. Samo hosted Qwen 3 Koder przebiega na Free.ai własnych GPU – Twoje źródło nigdy nie opuszcza naszej infrastruktury. Premium modele zewnętrzne (ClauGPT-5) drogą przez swoich dostawców na warunkach obsługi danych.

Tak — POST do /v1/chat / z systemem testowania (program + cele pokrycia) i źródło jako wiadomość użytkownika. Przydatne dla kroku CI, który automatycznie generuje testy dla nowych plików. Patrz /api/ dla fragmentów.