Тест генераторы
Коммерцияле куллану өчен
579 models
Су билгесе юк
Күзәтү кирәкми
Модель:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Кодны урнаштырыгыз (яки файлны йөкләгез) һәм сайлаган фреймворкыгыз өчен тулы тестлар җыелмасын алыгыз — pytest, unittest, Jest, Mocha, Vitest, JUnit, Go test, RSpec, PHPUnit, яки XCTest. Авырлык дәрәҗәсен билгеләү өчен каплау максатларын (хөрмәтле юл / edge cases / хаталар очраклары / сыйфатларга нигезләнгән) сайлагыз. Көн саен куллану өчен бушлай — Diffblue лицензиясе юк, $50/dev түләве юк.
Команданы башкару
Каталоглар
Алга табагы адымнар
Өстәмә параметрлар
Нәтиҗәләр
Түбән Камада туа.
Янә уенчыклар алырга
Аннары тагын кирәкме?
30 000 дән артык төре билгеле.
Бушлай теркәлү
Сезнең сорауыгыз эшкәртелә...
Берлек тестларын һәм тестлар җыелмасын ирекле ИИ белән булдыру. Барлык кодлар автоматик рәвештә каплана.
Ничек кулланырга Тест генераторы
1
Кергән мәгълүматны кертегез
Мәкаләне кертегез, файлны куегыз яки теләсәгез нәрсәне аңлатыгыз. Счетка керү кирәкми.
2
Тылпануны булдыру
2000 елдан башлап, ул үзенең иң яхшы уеннарын уенчылар белән уртаклаша.
3
Өчпочмаклы
Нәтиҗәләрегезне төшерегез, күчерегез яки уртаклашыгыз. Үзегез һәм коммерция өчен бушлай.
Бу инструментны API аша куллану
Бу инструментны үз кодыгыздан автоматлаштырыгыз. OpenAI-га туры килгән REST ахыры, Bearer-токен аутентификациясе, өстәмә SDK кирәкми. Токеннар бәясе веб интерфейска туры килә.
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."}]}'Тест генераторы - FAQ
Функция, класс яки бөтен файлны урнаштырыгыз һәм тулы тестлар җыелмасын алыгыз - happy-path очраклары, edge очраклары, хата очраклары һәм (өстәмә) сыйфат нигезле тестлар. Тестлау нигезен ачык сайлап алыгыз (pytest / unittest / Jest / Mocha / Vitest / JUnit / Go test / RSpec / PHPUnit / XCTest / һ.б.) проектыгызның конвенцияләренә туры килсен өчен.
Diffblue Cover Java-тан гына тора һәм $50/dev/month-тан башлана, кечкенә проектларда чикләнгән бушлай дәрәҗәдән соң. Codium AI (хәзерге вакытта Qodo) шәхси кешеләр өчен бушлай, ләкин зур куллануны чикли һәм берлек-тестлау режимы IDE-инлайн җепләр өчен оптимизацияләнгән, бөтен файллар җыелмасы түгел. Tabnine тест генерациясен $12/mo Pro планына берләштерә. Free.ai көн саен 100% бушлай, барлык төп телләрдә 9 фреймворкны яклый, һәм сезгә каплау максатларын ачык сайларга мөмкинлек бирә (хаппи / edge / errors / property-based).
Python: яңа проектлар өчен pytest (модерн, фиксацияләр, параметрлаштыру), stdlib-тан башка чикләүләр өчен unittest. JavaScript: Vitest (vite-native тиз) яки Jest (иң популяр). TypeScript: Vitest яки Jest ts-jest белән. Java: JUnit 5. Go: кертелгән тикшерү пакеты. Ruby: RSpec. PHP: PHPUnit. Swift: XCTest. Сайлаучы модельне сайланган структура өчен төгәл асерция / фиксация синтаксисын кулланырга мәҗбүр итә.
Кул белән сайланган кертемнәрне раслау урынына, модель хипотеза (Python), тиз-тикшерү (JS/TS) яки junit-quickcheck (Java) тестларын яза, алар йөзләгән очраклы кертемнәрне барлыкка китерә һәм аларның барсы өчен дә сыйфатны тикшерә. Кул белән язылган тестларда югалган хаталарны тота - off-by-one, тулы санның өстәмәсе, җыелманың нечкәлекләре. Тестланган функциянең ачык инварианты булганда кулланыла (сортлау, анализлау әйләнеше һ.б.).
Юк - Free.ai тест кодын ясый; сез аны локаль рәвештә эшлисез. /coder/ файлын ачыгыз, ике файлны да браузерның sandboxына төшереп, эшләтегез, яки локаль репозиториегызга урнаштырыгыз һәм pytest / npm test / go test командаларын гадәттәгечә башкарыгыз. Чыгуда сайланган структура өчен төгәл CLI командалары бар.
Моделгә һәр ачык функция өчен кимендә 1 happy-path, 2-3 edge cases һәм (хәлсезлекләр тикшерелсә) 1-2 хата юлын тикшерү өчен кушылган. Математик яктан төгәл каплау өчен, гамәлгә ашырганнан соң каплау җайланмасын (coverage.py, c8, jacoco) кулланыгыз - Free.ai сызык каплау түгел, ә гамәлдәге каплауны максат итә.
AI-generated tests are a starting point - they cover the obvious cases fast (happy + standard edges) so you can focus on tricky business invariants. Always read each test before committing; the model occasionally asserts on incorrect expected values when the function name is ambiguous. Treat AI tests like a junior dev's first PR - review, fix, merge.
Ачык API аша тикшерү яхшырак. Модел моңа таба юнәлдерелгән. Әгәр сезгә шәхси методлар кирәк булса, сорау бирүдә аны әйтегез - модель тел механизмын кулланачак (Python исемнәре бозылу, JS динамик керү, Java кире кагу) ләкин код исләре турында сезгә хәбәр итә.
Әйе - тестланган чыганак DB клиентларын, HTTP клиентларын, файлны кертү/чыгаруны һ.б. импортлаганда модель фреймворкның мокинг примитивын куллана (pytest monkeypatch / unittest.mock, Jest jest.mock, Mockito for Java) һәм минималь ялганлауны күрсәтә. Комплекс мокинглар өчен (10-метод DB сессиясе) соңыннан кул белән җиңеләйтүегез ихтимал.
Үз-үзеңә урнаштырылган юлда 12,000 символга кадәр (~180 юл). Premium Long-Context Claude/GPT тулы файл (200K+ символ) тестларын эшли - тулы модуль өчен тестлар ясаганда алыштыру.
Код модельгә җибәрелә, эшкәртелә һәм юкка чыгарыла. Үз-үзен тоташтыручы Qwen 3 кодлаучы Free.ai үзенең график процессорларында эшли - сезнең чыганак безнең инфраструктурадан беркайчан да чыкмый. Премиум тыш моделләр (Claude / GPT-5) үзләренең мәгълүматларны эшкәртү шартларына туры китереп, үз провайдерлары аша юллана.
Әйе - /v1/chat/ка POST җибәрү система тесты сорау белән (фреймворк + каплау максатлары) һәм кулланучы хәбәре буларак чыганак белән. Яңа файллар өчен тестларны автоматик рәвештә барлыкка китерүче CI адым өчен файдалы. Снифтлар өчен /api/не карагыз.
Сез бу ярдәмлекне ничек бәялисез?