Generator testowy

Wklej funkcję, klasę lub cały plik i odzyskaj kompletny zestaw testów - sprawy szczęśliwej ścieżki, przypadki błędów, i (opcjonalnie) testy oparte na właściwościach. Wybierz ramę testową wyraźnie (pitest / jednostka / Jest / Mocha / Vitest / JUnit / Go test / RSpec / PHPUnit / XCTest / etc.) więc wyjście pasuje do konwencji projektu.

Diffblue Cover jest tylko Java i zaczyna się od 50 dolarów/dev/miesiąc po bezpłatnym poziomie, określonym w małych projektach. Codium AI (obecnie Qodo) jest bezpłatny dla osób indywidualnych, ale rzuca ciężkie wykorzystanie i tryb jednostkowy jest optymalizowany dla IDE-intest, nie całego pliku pakietów. Tabnine pakiety testowe generacji w jego planze $12/mo Pro. Free.ai jest 100% bezpłatny pod zbiorem dziennym, obsługuje 9 ramek we wszystkich głównych językach i pozwala wybrać cele pokrycia wyraźnie (hoppy / edge / błędy / na bazie własności).

Python: pitest dla nowych projektów (modernizowanych, fixurek, parametryz), jednostkowy test tylko ograniczeń stdlib. JavaScript: Vitest (szybki wite-native) lub Jest (najpopularniejszy). 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 / syntaksyzacji fixture dla wybranych ram.

Zamiast podawać na wybieranych ręcznie wejściach, model pisze Hypoteza (Python), szybkie sprawdzenie (JS/TS) lub junit-quickcheck (Java) testy generujące setki przypadkowych wejściów i weryfikują właściwości posiadają dla wszystkich. Połapuje błędy ręcznie napisane testy miss - off-by-one, walecz, pusty krawędź kolekcji. Użyj, gdy funkcja pod testem ma jasny invariant (sortowanie, analiza okrągłego ruchu 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 dokładną polecenie CLI dla wybranych ram.

Model jest powiadano, aby generować co najmniej 1 szczęśliwa ścieżka, 2-3 krawędzi, i (jeżeli błędy są sprawdzone) 1-2 testy błędów na funkcję publiczną. Dla matematycznie rygorystycznego pokrycia używać narzędzia pokrycia (coverage.py, c8, jakoco) po uruchomieniu - Free.ai docelowe behawioralne pokrycie, a nie linia pokrycie.

Testy generowane przez AI są punktem wyjścia - pokrywają oczywiste przypadki szybki (szczęśliwe + standardowe krawędzi) więc można skupić się na skomplikowanych inwariatach biznesowych. Zawsze czytaj każdy test przed dokonaniem; model czasami podaje nieprawidłowe oczekiwane wartości, gdy nazwę funkcji jest dwuznaczna. Traktuj testy AI 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 metod, wspomnij o tym w skrócie - model będzie używać mechanizmu języka (Python nazwa Mangling, JS dynamiczny dostęp, Java refleksja), ale ostrzega cię, że to zapach kodu.

Tak - kiedy źródło pod testem importu klientów DB, klientów HTTP, plik I/O itp. model używa śmiałego ramy prymitywnej (pytest małpka putch / unitest.mock, Jest je.mock, Mockito dla Java) i zapewnia minimalne fałszywe. Dla złożonych śmiałek (10-metoda DB sesja) prawdopodobnie uprościsz ręcznie po.

Do 12 000 znaków (~180 linii) na samoprzygotowanej ścieżce. Premium long-context Claude/GPT uchwyt pełnomocny (200K+ chars) sterowanie - przełącz podczas generowania testów pełnego modułu.

Kod wysłany jest do modelu, przetworzonego i wyrzuconego. Samodomowcy Qwen 3 Coder działa na własny GPU Free.ai - Twoje źródło nigdy nie opuszcza naszej infrastruktury. Premium zewnętrzne modele (Claude / GPT-5) przez swoich dostawców pod warunkiem 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. Zobacz /amy /api/ dla fragmentów.