ලාභ:
- පිළිගැනීමේ රීතියෙන් ස්වාධීනව ඒකක පරීක්ෂණවල අපේක්ෂිත අගය ගණනය කිරීම මගින් කෘතිම බුද්ධිය වැරදි හැසිරීම් 'නිවැරදි' ලෙස පිළිගැනීම වැළැක්වීමේ හැකියාව
- AAA සහ FIRST මූලධර්ම යෙදීමෙන් සහ බාහිර පරායත්තතා සමච්චලයට ලක් කිරීමෙන් වේගවත්, ස්වාධීන සහ පුනරාවර්තන පරීක්ෂණ මුද්රණය කිරීමේ හැකියාව
- විකෘතිය (කේත බිඳීම) සමඟ පරීක්ෂණ පරීක්ෂා කිරීමේ හැකියාව සහ පරීක්ෂා කිරීමට අපහසු කේතය නිර්මාණ සුවඳක් ලෙස හඳුනා ගැනීම
පරීක්ෂණ පිරමීඩයේ විශාලතම සහ වේගවත්ම ස්ථරය වන්නේ ඒකක පරීක්ෂාවයි - අන් සියල්ලෙන් හුදකලා වූ ශ්රිතයක් හෝ කුඩා කේත කැබැල්ලක් සත්යාපනය කරන පරීක්ෂණයයි. ඒකක පරීක්ෂණ දහස් ගණනක් තත්පර කිහිපයකින් ක්රියාත්මක වන අතර කේතය සංවර්ධකයාගේ තිරය මත පවතින අතරතුර දෝෂයක් අල්ලා ගනී. කෘත්රිම බුද්ධිය (AI) සමහර විට ඒකක පරීක්ෂණ නිෂ්පාදනය කිරීමේදී වඩාත් ප්රවීණ වේ: ඔබ එයට කාර්යයක් ලබා දෙයි, AI පරීක්ෂණ දුසිම් ගණනක් නිෂ්පාදනය කරයි. නමුත් මෙම පහසුව විශාලතම උගුල ඇති කරයි: AI පහසුවෙන් "කොළ පැහැයෙන් දිදුලන නමුත් කිසිවක් සත්යාපනය නොකරන" හෝ කේතයේ වත්මන් (සමහර විට දෝෂ සහිත) හැසිරීම "නිවැරදි" ලෙස පිළිගන්නා පරීක්ෂණ නිෂ්පාදනය කරයි. මෙම ඒකකය තුළ ඔබ AI සමඟ සැබෑ ආරක්ෂිත ඒකක පරීක්ෂණ ලියන ආකාරය සහ පරීක්ෂා කළ හැකි කේතය සහ AI අතර සම්බන්ධය ඉගෙන ගනු ඇත.
හොඳ ඒකක පරීක්ෂණයක ගුණාංග: FIRST
හොඳ ඒකක පරීක්ෂණ පළමු මූලධර්ම අනුගමනය කරයි: වේගවත්, ස්වාධීන (පරීක්ෂණ එකිනෙක මත රඳා නොපවතී), පුනරාවර්තනය (පුනරාවර්තනය - ඕනෑම පරිසරයක එකම ප්රතිඵලය), ස්වයං වලංගු කිරීම (පැහැදිලි සමත්වීම/අසාර්ථක), කාලෝචිත (කාලයට). AI නිෂ්පාදන පරීක්ෂණ ඇති විට මෙම මූලධර්ම ඔබටම මතක් කරන්න; පරීක්ෂණය "ස්වාධීන" සහ "පුනරාවර්තනය" වීමට බාහිර ලෝකය (සැබෑ දත්ත සමුදාය, ජාලය, ඔරලෝසුව) මත රඳා නොපවතින ලෙස විශේෂයෙන් ඉල්ලා සිටින්න.
AAA රටාව සහ ප්රකාශන ප්රකාශය
ඝන ඒකක පරීක්ෂණයක් AAA ව්යුහය අනුගමනය කරයි: සකසන්න (සූදානම් කරන්න - යෙදවුම් සහ පරායත්තයන් සකසන්න), පනත (ක්රියාත්මක කරන්න - පරීක්ෂණය යටතේ ශ්රිතය අමතන්න), සහතික කරන්න (වලංගු කරන්න - අපේක්ෂිත අගය සමඟ ප්රතිඵලය සසඳන්න). විවේචනාත්මක එක නම් ස්ථිරයි. AI විසින් සිදු කරන වඩාත් පොදු වැරැද්ද වන්නේ පරීක්ෂණයට ලක්වන කේතයේ ප්රතිදානයෙන් ප්රකාශය ව්යුත්පන්න කිරීමයි - “කේතය ලබා දෙන ඕනෑම දෙයක් සත්ය” තර්කනය. මෙය පරීක්ෂණය අර්ථ විරහිත කරයි. නිවැරදි මාර්ගය වන්නේ අපේක්ෂිත අගය ස්වාධීනව තීරණය කිරීමයි (පිළිගැනීමේ නිර්ණායක වලින්, එය අතින් ගණනය කරන්න).
අවධානය: ඔබ AI හට "මෙම ශ්රිතය සඳහා පරීක්ෂණයක් ලියන්න" යැයි පැවසුවහොත්, AI විසින් ශ්රිතය ක්රියාත්මක කර එහි ප්රතිදානය "අපේක්ෂිත" ලෙස ලිවිය හැක. කාර්යය අසත්ය වුවද මෙම පරීක්ෂණය සමත් වේ. ඒ වෙනුවට, "ඔබ මෙම නීතිරීතිවලට අනුව අපේක්ෂිත ප්රතිඵල ගණනය කරන්න, ශ්රිතයේ වත්මන් ප්රතිදානය යොමු නොකරන්න."
සමච්චල්, කඩු හරඹ සහ යැපීම්
ඒකක පරීක්ෂාව සඳහා හුදකලා කිරීම අවශ්ය වේ. ඔබගේ කාර්යය දත්ත සමුදායක් හෝ API මත රඳා පවතී නම්, ඒවා පරීක්ෂණයේදී ව්යාජ වස්තු (ආකෘතිය/ස්ථබ් - පාලිත, ව්යාජ ආදේශකයක්) මගින් ප්රතිස්ථාපනය වේ. මෙය පරීක්ෂණය වේගවත්, ස්වාධීන සහ ප්රතිනිෂ්පාදනය කරයි. AI හට ව්යාජ ස්ථාපනයක් නිපදවිය හැක; නමුත් අධික ලෙස සමච්චල් කිරීමෙන් පරෙස්සම් වන්න: ඔබ සියල්ල සමච්චලයට ලක් කරන්නේ නම්, පරීක්ෂණය සත්ය තර්කය නොව, "උපහාසය ආපසු දෙන දේ" පමණක් සත්යාපනය කරයි. ශේෂය: බාහිර ලෝකය අනුකරණය කරන්න, පරීක්ෂණය යටතේ සැබෑ තර්කනය ක්රියාත්මක කරන්න.
පරීක්ෂණ හැකියාව සහ AI
රසවත් ප්රතිපෝෂණයක් ඇත: පරීක්ෂා කිරීමට අපහසු කේතය බොහෝ විට දුර්වල ලෙස නිර්මාණය කර ඇති කේතයකි. AI හට ශ්රිතයකට පරීක්ෂණ ලිවීමේ ගැටලුවක් තිබේ නම් (බොහෝ පරායත්තතා, සැඟවුණු ගෝලීය තත්වය, අතුරු ආබාධ), එය නිර්මාණ සුවඳකි. AI ගෙන් ඇසීම “මෙම කේතය පරීක්ෂා කළ හැකි බවට පත් කිරීම සඳහා ඔබ එය නැවත සකස් කරන්නේ කෙසේද” යන්න වඩා හොඳ පරීක්ෂණයක් සහ හොඳ කේතයක් යන දෙකටම මඟ පාදයි.
පරාමිතික පරීක්ෂණ සහ දත්ත විවිධත්වය
විවිධ යෙදවුම් සමඟ එකම රීතිය සත්යාපනය කිරීමට සෑම අවස්ථාවකදීම වෙනම පරීක්ෂණයක් ලිවීම වෙහෙසකර මෙන්ම නඩත්තු කිරීමට අපහසුය. පරාමිතික පරීක්ෂාව - ආදාන ලැයිස්තුවක් සහ අපේක්ෂිත ප්රතිඵල මත එකම පරීක්ෂණ තර්කනය නැවත නැවතත් ධාවනය කරන ව්යුහයක් - මෙම පුනරාවර්තනය ඉවත් කරයි: තනි පරීක්ෂණ ශරීරයක් ආදාන යුගල දුසිම් ගණනකින් පෝෂණය වේ. ඔබ එයට ඔබේ පිළිගැනීමේ රීති ලබා දෙන විට AI මෙම ආදාන-අපේක්ෂිත ප්රතිඵල වගු නිෂ්පාදනය කිරීමේදී ඉතා කාර්යක්ෂම වේ; විශේෂයෙන්, එය සීමිත අගයන් සහ සමානතා පන්ති ක්රමානුකූලව වගුගත කරයි.
නමුත් මෙහි ද උගුලක් තිබේ: AI පරීක්ෂණය යටතේ ඇති කේතයෙන් ජනනය කරන ලද වගුවේ අපේක්ෂිත ප්රතිඵල ලබා ගැනීමට නැඹුරු වේ. එක් වැරදි තර්කයක් රේඛා දුසිම් ගනනක් අවලංගු කරන නිසා මෙම දෝෂය පරාමිතික පරීක්ෂාවේදී වඩාත් භයානක වේ. එබැවින්, පිළිගැනීමේ රීතියට අනුව සෑම විටම අපේක්ෂිත ප්රතිඵල තීරුව ස්වාධීනව ගණනය කර අවම වශයෙන් පේළි කිහිපයක් අතින් වලංගු කරන්න. තවද "එක් එක් පේළිය නියෝජනය කරන්නේ කුමක්ද" යන විස්තර තීරුවක් ඉල්ලා සිටින්න; එබැවින් පේළියක් කැඩී ගිය විට, කුමන තත්වය කැඩී ඇත්දැයි ඔබට ක්ෂණිකව පෙනේ.
ඉඟිය: හිතාමතාම පරාමිතික පරීක්ෂණ වගුවට “උගුල් පේළියක්” එක් කරන්න — එනම්, දැන දැනම ප්රතිඵලය වැරදි ලෙස ටයිප් කරන්න. ඔබ පරීක්ෂණය ධාවනය කරන විට එම රේඛාව රතු පැහැයට හැරෙන්නේ නැත්නම්, ඔබේ පරීක්ෂණය ඇත්ත වශයෙන්ම එම තත්ත්වය සත්යාපනය නොකරයි. මෙය ඉක්මන් අනුකෘති පරීක්ෂාවකි.
දුර්වල ක්ෂණික / ශක්තිමත් විමසුම
දුර්වල: "මෙම කාර්යය සඳහා ඒකක පරීක්ෂණයක් ලියන්න."
ශක්තිමත්: "taxCalculate(මුදල, අනුපාතය) ශ්රිතය සඳහා [භාෂාව/රාමුව] ඒකක පරීක්ෂණ ලියන්න. පිළිගැනීමේ රීතිය: ප්රතිඵලය = මුදල * අනුපාතය, දශම 2 ට වට කර ඇත; සෘණ අගය හෝ අනුපාතය දෝෂයක් ලබා දෙයි; අනුපාතය 0 නම්, 0 ලබා දෙයි. AAA ව්යුහය භාවිතා කරන්න. ඍණාත්මක අවස්ථා ගණනය කරන්න. මෙම යොමු රීතිවලට අනුව ඍණාත්මක අවස්ථා ගණනය නොකරන්න. (0, සෘණ, ඉතා විශාල, වටයේ සිට දශම දක්වා).
බලවත් ක්ෂණික; එය පිළිගැනීමේ රීතිය, ස්වාධීන අපේක්ෂිත අගය අපේක්ෂාව, ව්යුහය සහ දාර අවස්ථා ලබා දෙයි. මේ අනුව, පරීක්ෂණය නීතියේ ආරක්ෂකයා බවට පත් වේ, කේතයේ කැඩපත නොවේ.
ඒකක පරීක්ෂණ තත්ත්ව වගුව
රෝග ලක්ෂණය
නරක පරීක්ෂණය (ව්යාජ-විශ්වාසය)
හොඳ පරීක්ෂණයක්
තහවුරු කරනවා
කිසිවක් නැත හෝ "ශුන්ය නොවේ"
අපේක්ෂිත කොන්ක්රීට් අගය
අපේක්ෂිත අගය මූලාශ්රය
ශ්රිතයේ ප්රතිදානය
පිළිගැනීමේ රීතිය / අතින් ගණනය කිරීම
ඇබ්බැහි වීම
සැබෑ DB/ජාලය/පැය
ව්යාජ/කණුවකින් පරිවරණය කර ඇත
දාර නඩුව
ප්රීතිමත් මාර්ගයක් පමණි
සීමාව, සෘණ, දෝෂය
ඔබ කේතය බිඳ දැමූ විට
හරිතව පවතී
රතු පැහැයට හැරේ
නම
test1, testMethod
එය තහවුරු කරන රීතිය විස්තර කරයි
පිටපත් කළ හැකි සැකිලි හතරක්
1) රීතිය මත පදනම් වූ ඒකක පරීක්ෂාව:
ඔබේ කාර්යභාරය: ජ්යෙෂ්ඨ මෘදුකාංග පරීක්ෂණ ඉංජිනේරු. [භාෂාව/රාමුව] සමඟ පහත ශ්රිතය පිළිබඳ ඒකක පරීක්ෂණයක් ලියන්න: [අත්සන]. පිළිගැනීමේ රීති: [රීති].- AAA ව්යුහය භාවිතා කරන්න.- මෙම නීතිවලට අනුව අපේක්ෂිත අගයන් අතින් ගණනය කරන්න; ශ්රිතයේ වත්මන් ප්රතිදානය ගැන සඳහන් නොකරන්න. - වෙනම පරීක්ෂණ සමඟ සීමාව, සෘණ, දෝෂ සහ සතුටු මාර්ගය ආවරණය කරන්න. - සෑම පරීක්ෂණ නාමයක්ම එය සත්යාපනය කරන රීතිය විස්තර කිරීමට ඉඩ දෙන්න. - ආදර්ශ බාහිර යැපීම්; සැබෑ තර්කනය වැඩ කරන්න.
2) විකෘති ප්රතිරෝධය පාලනය:
මෙම ඒකක පරීක්ෂණ පරීක්ෂා කරන්න. පරීක්ෂණය යටතේ ඇති කේතයට මට කළ හැකි සුළු වෙනස් කිරීම් 5ක් ලැයිස්තුගත කරන්න (a - වෙනුවට a +, a >= වෙනුවට a >, මායිම් මාරුවක්) සහ මෙම පරීක්ෂණවලින් රතු පැහැයට හැරෙන සෑම එකක් සඳහාම මට කියන්න? කිසිවක් ආපසු නොදුන්නේ නම්, පරීක්ෂණය ප්රමාණවත් නොවේ. කේතය + පරීක්ෂණ: [පේස්ට්]
3) පරීක්ෂණ හැකියාව සමාලෝචනය:
මෙම කාර්යය සඳහා ඒකක පරීක්ෂණයක් ලිවීමට අපහසු ඇයි? සැඟවුණු ඇබ්බැහි වීම, ගෝලීය තත්ත්වය, අතුරු ආබාධ, බොහෝ වගකීම් තිබේද? එය පරීක්ෂා කළ හැකි බවට පත් කිරීම සඳහා අවම ප්රතිනිෂ්පාදනය යෝජනා කරන්න; හැසිරීම වෙනස් නොකරන්න. කේතය: [පේස්ට්]
4) අසම්පූර්ණ අවස්ථාව සම්පූර්ණ කිරීම:
පහත කාර්යය සහ පවතින පරීක්ෂණ ලබා දී ඇත. කිසිදා පරීක්ෂා කර නොමැති හැසිරීම්/ඉදිරිපත්ර ලැයිස්තුගත කරන්න (පථය පරතරය) සහ එක් එක් සඳහා පරීක්ෂණයක් එක් කරන්න. කාර්යය+ පරීක්ෂණ: [පේස්ට්]
කුඩා නඩු තුනක්
නඩුව 1 - කේතය පිළිබිඹු කිරීම පරීක්ෂා කරන්න. සංවර්ධකයෙකුට AI විසින් වටකුරු කාර්යය සඳහා පරීක්ෂණයක් ලිවීමට සලස්වා ඇත; පරීක්ෂණ 10 ක් කොළ පාටයි. In fact, the function was rounding in the wrong direction, but the AI had taken the expected values from the function's output, so the tests considered the error "true". "රීතිය මත පදනම් වූ" අච්චුව සමඟ අපේක්ෂිත අගයන් අතින් ගණනය කළ විට, පරීක්ෂණ 4 ක් රතු පැහැයට හැරුණු අතර සැබෑ දෝෂය අනාවරණය විය.
නඩුව 2 - විකෘති පාලනයේ අගය. එක් කණ්ඩායමක් ඒකක පරීක්ෂණ 45 ක් මත රඳා පැවතුනි. "විකෘති ශක්ති පරීක්ෂාවක්" සමඟින් කේතයට සුළු වෙනස් කිරීම් 20ක් උත්සාහ කළා; පරීක්ෂණවලට හසු වූයේ ඉන් 11ක් පමණි. ඉතිරි බාධා 9 නිහඬවම ගෙවී ගියේය. කණ්ඩායම දුර්වල පරීක්ෂණ ශක්තිමත් කළේය; මීළඟ නිකුතුවේදී මෙම වැඩිදියුණු කළ පරීක්ෂණ මගින් සැබෑ ගණනය කිරීමේ දෝෂයක් හසු විය.
3 වන අවස්ථාව - අස්ථායීතාවය යනු නිර්මාණ සුවඳකි. AI හට ඇණවුම් කිරීමේ කාර්යයක් සඳහා පරීක්ෂණ ලිවීමට නොහැකි විය, එයට නිරන්තරයෙන් සැබෑ දත්ත සමුදාය අවශ්ය විය. "පරීක්ෂා කිරීමේ සමාලෝචන" අච්චුව මඟින් ශ්රිතය දත්ත සමුදා ප්රවේශය කාවැද්දූ බව පෙන්නුම් කළේය. යැපුම් එන්නත් ඉවත් කළ විට, පරීක්ෂණ ලිවිය හැකි අතර කේතය පිරිසිදු විය.
පොදු වැරදි
- කේතයෙන් අපේක්ෂිත අගය ලබා ගැනීම. AI ක්රියාකාරී ප්රතිදානය "නිවැරදි" ලෙස පිළිගනී; දෝෂ කේතය තහවුරු කරන පරීක්ෂණය.
- ප්රකාශයකින් තොරව හෝ සුළු ප්රකාශයකින් පරීක්ෂා කරන්න. "ඔහු දෝෂයක් විසි කළේ නැත, ඔහු සමත් විය" තර්කනය; එය කිසිවක් තහවුරු නොකරයි.
- අන්ත උපහාසය. සෑම දෙයක්ම සමච්චලයට ලක් කිරීම සහ උපහාසය ආපසු ලබා දෙන දේ පමණක් පරීක්ෂා කිරීම; සැබෑ තර්කනය පරීක්ෂා නොකෙරේ.
- සතුටු පාර විතරයි. සීමාව, සෘණ සහ දෝෂ තත්වයන් මග හැරීම.
- කේතය බිඳීමෙන් පරීක්ෂා කිරීම නොවේ. විකෘතිය පරීක්ෂා නොකර කොළ පාට විශ්වාස කිරීම.
- අවිනිශ්චිතතාවය නොසලකා හැරීම. දැඩි පරීක්ෂණ තල්ලු කිරීම වෙනුවට නරක නිර්මාණය හඳුනා නොගැනීම සහ නිවැරදි කිරීම.
සාරාංශයක් ලෙස
ඒකක පරීක්ෂණ යනු පරීක්ෂණ පිරමීඩයේ වේගවත්ම සහ විශාලතම ස්ථරයයි; එය ලාභම මොහොතේ වැරැද්ද අල්ලා ගනී. AI ඒකක පරීක්ෂණ නිපදවීමට ඉතා හැකියාව ඇත, නමුත් එහි විශාලතම අන්තරාය වන්නේ කේතයෙන් අපේක්ෂිත අගය ලබා ගැනීමෙන් වැරදි හැසිරීම "නිවැරදි" ලෙස උපකල්පනය කරන පරීක්ෂණ ලිවීමයි. විසඳුම: පිළිගැනීමේ රීති ලබා දීම, අපේක්ෂිත අගයන් අතින් ගණනය කිරීම, AAA සහ FIRST මූලධර්ම බලාත්මක කිරීම, බාහිර ලෝකය සමච්චල් කිරීම සහ සැබෑ තර්කනය ක්රියාත්මක කිරීම සහ විකෘති කිරීම (කේතය කැඩීම) මගින් එක් එක් පරීක්ෂණය පරීක්ෂා කිරීම. පරීක්ෂා කිරීමට අපහසු කේතයක් සවි කිරීමට අවශ්ය සැලසුම් සලකුණකි.
යෙදුම් කාර්යය
ඔබේම ව්යාපෘතියෙන් ව්යාපාර රීතියක් අඩංගු කාර්යයක් තෝරන්න. පිළිගැනීමේ නීති ලියන්න සහ AI විසින් "රීති මත පදනම් වූ ඒකක පරීක්ෂණ" අච්චුව සමඟ පරීක්ෂණ ලිවීමට සලස්වන්න; අපේක්ෂිත අගයන් අතින් ගණනය කරන්න. ඉන්පසු "විකෘති ශක්ති පරීක්ෂාව" යොදන්න: කේතයේ අවම වශයෙන් කුඩා බිඳීම් 5ක්වත් රතු පැහැයට හැරෙන පරීක්ෂණ ගණන මැන බලන්න. හසු නොවූ දූෂණ සඳහා නව පරීක්ෂණයක් එක් කරන්න. කොපමණ බාධා කිරීම් හසු වූවාද යන්න වාර්තා කරන්න (විකෘති ලකුණු වැනි).
පිරික්සුම් ලැයිස්තුව
- [ ] මම පිළිගැනීමේ රීති ලබා දුන් අතර අපේක්ෂිත අගයන් අතින් ගණනය කර ඇත.
- [ ] පරීක්ෂණ මගින් කේතයෙන් අපේක්ෂිත අගය නොලැබෙන බවට මම වග බලා ගත්තෙමි.
- [ ] මම AAA සහ FIRST මාර්ගෝපදේශ අනුගමනය කරමින් ස්වාධීන පරීක්ෂණ ස්ථාපිත කර ඇත.
- [ ] මම බාහිර පරායත්තතා සමච්චලයට ලක් කළ අතර සැබෑ තර්කනය ක්රියාත්මක කළෙමි.
- [ ] මම සීමාව, සෘණ සහ දෝෂ අවස්ථා ආවරණය කළෙමි.
- [ ] කේතය බිඳ දැමීමෙන් (විකෘතිය) මම පරීක්ෂණ මගින් සැබවින්ම ආරක්ෂා කරන බව ඔප්පු කළෙමි.