Для многих разработчиков AI-ассистенты стали неотъемлемой частью рабочего процесса: их успешно используют как для ускорения чтения кода, так и для его написания и исправления. А вот с тестами дело обстоит хуже: многие продолжают писать их вручную или вовсе пренебрегают ими. Хотя все понимают значимость тестов, а времени на них катастрофически не хватает.
Можно ли доверить написание тестов AI-инструментам? Можно, но нужно понимать нюансы. Впрочем, как и в любой другой современной технологии. Вот про эти нюансы и поговорим. А ещё посмотрим, как специализированные помощники могут улучшить уже существующие тесты.
Затронем и более общие вопросы: как измерить пользу от внедрения AI-ассистента? Как оценивать решения, которые не всегда идеальны? И, пожалуй, самый популярный вопрос — как сохранить приватность кодовой базы?
Backend-developer, qa-engineer, project-manager, product-manager, team-lead, engineers.
Any level.
Кандидат физико-математических наук.
В исследовательском центре Huawei несколько лет работал над созданием инструмента автоматической генерации тестов UnitTestBot, регулярно занимавшего призовые места на соревнованиях SBFT.
В стартапе Explyt руководит разработкой плагина Explyt Test, выполняющего функции ассистента программиста в тестировании. В основе инструмента как языковые модели, так и механизмы анализа кода.
Читает курс «Тестирование программного обеспечения» в СПбГУ. Сотрудничал с образовательными проектами JetBrains.
