Kecerdasan buatan dapat menjadi bantuan besar bagi manusia dalam menulis skrip pengujian unit.
Midjourney
Pengembangan perangkat lunak adalah usaha kreatif, namun bisa dipenuhi dengan tugas-tugas membosankan. Paling membosankan dari semua adalah menulis “uji unit,” potongan kode untuk memverifikasi bahwa komponen perangkat lunak berfungsi sebagaimana yang dimaksud. Uji unit membantu pengembang menangkap bug dengan cepat dan memastikan bahwa kode dapat dipelihara.
Seharusnya, para pengembang yang menulis kode untuk sebuah program menulis uji unit seiring berjalannya waktu. Namun menulis uji unit adalah pekerjaan yang membosankan dalam pengembangan perangkat lunak dan bisa memakan waktu yang signifikan dari seorang pengembang. Lebih buruk lagi, pengembang bisa membuat kesalahan dalam ujiannya secara manual untuk kode yang kompleks. Akibatnya, banyak perangkat lunak kurang memiliki uji unit yang memadai dan hal itu membuat kode sulit untuk dipelihara. Tanpa uji unit, jika sesuatu rusak, menemukan masalahnya bisa seperti mencari jarum di tumpukan jerami.
Apa itu Pengujian Unit?
Unit adalah bagian dari program yang melakukan operasi tertentu. Unit merupakan blok bangunan perangkat lunak; suatu bagian perangkat lunak adalah tumpukan unit. Jika sebuah unit tidak melakukan apa yang seharusnya dilakukan, program perangkat lunak tidak akan berfungsi efisien – atau, dalam beberapa kasus, sama sekali tidak akan berfungsi.
Pengujian unit melibatkan pengujian unit-unit individual dari suatu aplikasi perangkat lunak secara terisolasi untuk memastikan bahwa mereka berfungsi sebagaimana yang diharapkan. Proses ini melibatkan mengidentifikasi unit yang akan diuji, menulis kasus uji yang mempraktikkan unit tersebut dan memverifikasi perilakunya, menjalankan uji dan mengamati hasilnya. Jika uji tersebut gagal, pengembang menyelidiki masalahnya, membuat perubahan yang diperlukan pada kode unit, dan menjalankan kembali uji tersebut hingga lulus. Pengujian unit membantu menangkap bug secara dini, meningkatkan kualitas kode, dan memungkinkan debugging yang lebih cepat, akhirnya memastikan kehandalan dan kualitas aplikasi perangkat lunak.
Pengujian unit otomatis akan memainkan peran yang semakin kritis dalam memelihara integritas dan kekokohan dari kode yang menjalankan sebagian besar dari kehidupan kita. Kecerdasan buatan kini membantu pengembang menulis uji unit, membebaskan mereka untuk fokus pada tugas-tugas bernilai lebih tinggi.
Apa Contoh Pengujian Unit?
Logo Diffblue
Diffblue
Salah satu alat yang paling menjanjikan adalah Diffblue Cover, platform berbasis AI yang secara otomatis menulis uji unit untuk kode Java, salah satu bahasa pemrograman paling populer. Diffblue menggunakan reinforcement learning untuk menganalisis basis kode dan menghasilkan uji yang dapat dibaca manusia, yang mencakup berbagai skenario. “Kami hanya fokus pada uji unit,” kata Peter Schrammel, salah satu pendiri Diffblue, menjelaskan keberhasilan perusahaannya dalam memecahkan masalah untuk Java.
Alat lain yang mencolok adalah EvoSuite, kerangka kerja open-source yang menggunakan algoritma genetika untuk menghasilkan rangkaian uji untuk program Java, meskipun uji yang dihasilkan oleh EvoSuite tidak sejelas uji yang dihasilkan oleh Diffblue.
Baik Diffblue maupun EvoSuite menonjol karena sepenuhnya otomatis.
Di luar itu, ada banyak alat saran kode yang bisa membantu pengembang menulis uji. Meskipun alat-alat ini mempercepat pekerjaan menulis uji, mereka tidak sepenuhnya otomatis dan masih memerlukan waktu dan perhatian pengembang dalam pengujian unit.
Misalnya, Amazon CodeWhisperer, GitHub Copilot, dan bahkan ChatGPT dapat melihat sebuah fungsi dan memprediksi uji unit. Tetapi kecerdasan buatan yang berbasis pada model bahasa besar (LLMs) rentan terhadap kesalahan, sehingga pengembang masih perlu memeriksa pekerjaan mereka. Mereka membantu pengembang, tapi tidak membebaskan mereka dari tugas menulis uji unit.
Ruang ini mulai memanas dengan masuknya start-up baru ke dalam perlombaan. Startup Cognition telah mengumumkan agennya yang disebut Devin yang diklaim dapat memindai kode, mengidentifikasi dan memperbaiki bug, serta menulis uji unit. Seorang insinyur Cognition bernama Andrew memposting video di YouTube dari Devin meninjau repositori kode dan berhasil menulis uji regresi sendiri. Devin belum tersedia untuk publik, jadi butuh waktu untuk melihat apakah bisa menantang pemimpin saat ini.
Perangkat Lunak Dan Alat Pengujian Unit Otomatis Teratas
Berikut adalah alat-alat teratas di pasar saat ini untuk menulis uji unit. Alat-alat ini menggunakan berbagai teknik kecerdasan buatan untuk mengotomatisasi dan mengoptimalkan berbagai aspek tinjauan kode, generasi uji dan jaminan kualitas.
DiffBlue Cover
DiffBlue Cover menyediakan generasi uji unit berbasis AI untuk basis kode Java.
Alat pengujian unit Java otomatis
Menggunakan reinforcement learning untuk menghasilkan dan mengoptimalkan uji
Terintegrasi dengan lingkungan pengembangan terintegrasi Java (IDE) dan alat-alat pembangunan populer
Mencapai cakupan kode tinggi dan memelihara uji dari waktu ke waktu
Menawarkan opsi penyebaran cloud dan on-premises
GitHub Copilot
GitHub Copilot didukung oleh model kecerdasan buatan yang dikembangkan oleh GitHub, OpenAI, dan Microsoft, dan dilatih pada semua bahasa alami yang muncul di repositori publik.
Aplikasi pasangan AI yang menyarankan kode dan fungsi lengkap secara real-time
Didukung dalam terminal melalui GitHub CLI (antarmuka baris perintah) dan terintegrasi secara native ke GitHub.com dengan rencana Enterprise GitHub Copilot
Menyarankan penyelesaian kode di editor kode
Menjawab pertanyaan dalam obrolan
Otomatis menarik konteks yang relevan dari proyek yang terbuka
Tabnine
Tabnine adalah asisten penulisan kode AI yang mendukung beberapa bahasa dan IDE.
Asisten penulisan kode AI; mendukung generasi kode, penjelasan, dan perbaikan kode di lebih dari 80 bahasa dan kerangka kerja, serta dukungan untuk generasi otomatis uji dan dokumentasi.
Dukungan untuk beragam IDE, termasuk semua yang paling populer (mis., Visual Studio, VSCode, IntelliJ, Eclipse, Android Studio)
Otomatis menarik konteks dari semua file yang relevan yang dapat diakses dari IDE, dan dapat terhubung ke repo Git apa pun untuk meningkatkan konteks.
Menawarkan model eksklusif yang dilatih secara eksklusif pada kode permissive, dan juga menawarkan model kustom yang dilatih pada kode pelanggan tambahan (dilatih dan diimplementasikan secara pribadi)
Menawarkan penyebaran dalam SaaS yang aman, atau penyebaran pribadi di VPC atau on-premises (dapat sepenuhnya air-gap)
CodiumAI Codiumate
CodiumAI Codiumate adalah asisten penulisan kode berbasis AI untuk menulis, meninjau, dan menguji kode.
Plugin IDE untuk generasi kode, pengujian, dan peninjauan kualitas interaktif
Secara interaktif menghasilkan rencana tugas dan spesifikasi
Menyarankan penyelesaian kode yang sadar tugas di editor kode
Menjawab pertanyaan dalam obrolan
Otomatis menarik konteks yang relevan dari proyek yang terbuka
Memberikan panduan, perbaikan kode, tinjauan tugas, dll. untuk menghasilkan kode berkualitas tinggi untuk menyelesaikan tugas
Instansi pribadi bisa diinstal on-premises
Menggunakan model eksklusif (tetapi perusahaan dapat memilih untuk menggunakan model OpenAI sebagai gantinya)
Duet Google Cloud
Duet Google Cloud menyediakan penyelesaian dan generasi kode berbasis AI untuk pengembang
Antarmuka obrolan untuk pertanyaan pemrograman dan panduan praktik terbaik cloud
Penjelasan kode untuk dengan cepat memahami, memetakan, dan menavigasi basis kode yang tidak dikenal
Sekuritas kode untuk memindai kode yang dihasilkan oleh AI untuk kerentanan
Memanfaatkan model dasar kecerdasan buatan Google
Sumber kutipan untuk membantu mematuhi persyaratan lisensi
Amazon Q/Amazon Codewhisperer
Amazon Q/Amazon Codewhisperer merupakan asisten penulisan kode berbasis AI dari Amazon Web Services.
Diakses langsung di IDE populer
Menyarankan potongan kode hingga fungsi lengkap, di seberabg bahasa pemrograman
Memberikan respon khusus perusahaan melalui kemampuan kustomisasi
Memindai kerentanan keamanan dan menyarankan pembenahan pada kode
Membuang penawaran kode yang mungkin dianggap bias atau tidak adil
Menandai penawaran kode yang mungkin menyerupai data latihan open-source tertentu
Memperbarui versi bahasa pemrograman
Menjawab pertanyaan dalam obrolan
Membangun fitur aplikasi baru dengan instruksi deskriptif
Otomatis menarik konteks yang relevan dari proyek yang terbuka
Menggunakan model eksklusif
Symflower
Symflower menyediakan generasi uji unit otomatis untuk Java.
Menggabungkan eksekusi simbolik, analisis statis, dan pemrosesan bahasa alami
Menghasilkan uji unit yang dapat dibaca, dipelihara, dan efektif
Terintegrasi dengan IDE Java dan alur kerja integrasi pengiriman/penyampaian terus-menerus (CI/CD)
Testim
Testim adalah platform otomatisasi uji berbasis AI untuk aplikasi web dan seluler.
Platform otomatisasi uji berbasis AI
Mendukung pengujian web, seluler, dan API
Menggunakan pembelajaran mesin untuk membuat dan memelihara uji
Menyediakan alat pengeditan dan pen-debugging uji visual
Terintegrasi dengan alat-alat CI/CD populer dan sistem manajemen uji
Squaretest
Squaretest adalah plugin untuk IntelliJ IDEA yang menghasilkan uji unit secara otomatis untuk kelas Java.
Menggunakan analisis aliran data, analisis aliran kendali, deteksi pola, dan heuristik untuk menghasilkan sebanyak mungkin uji
Memungkinkan pengembang menyesuaikan output dengan membuat templat Velocity Apache kustom.
Memungkinkan pengembang memilih dependensi mana yang harus dimokokan, metode mana yang harus diuji, dan bagaimana membuat kelas sumber.
Bito
Bito adalah alat peninjauan kode dan jaminan kualitas yang berbasis AI.
Menganalisis perubahan kode dan memahami basis kode Anda, memberikan umpan balik real-time
Mengidentifikasi bug potensial, masalah keamanan, dan bottleneck kinerja
Mendukung beragam bahasa pemrograman dan kerangka kerja
Terintegrasi dengan sistem kontrol versi populer dan alat CI/CD
DeepUnitAI
DeepUnitAI adalah alat AI yang menulis uji unit untuk berbagai bahasa pemrograman.
Alat generasi uji unit yang didorong AI
Mendukung berbagai bahasa termasuk Typescript, Javascript, Java, Python, dan C#
Menggunakan deep learning untuk memahami semantik kode dan menghasilkan uji yang bermakna
Menyediakan ekstensi IDE, pipa CI/CD, dan opsi CLI.
Seniordev.ai
Seniordev.ai adalah asisten pemrograman AI untuk generasi kode, optimisasi, dan mentoring.
Aplikasi web yang dirancang untuk memungkinkan tim pengembang bekerja secara lebih efisien dan efektif
Menggunakan AI untuk meninjau permintaan tarik, membuat/memperbarui dokumen, dan menghasilkan uji unit di tempat yang sesuai
Mendukung berbagai bahasa pemrograman dan kerangka kerja
Menyediakan antarmuka kolaboratif bagi anggota tim untuk bekerja bersama
Terintegrasi dengan sistem versi kontrol populer dan alat manajemen proyek
Testsigma.com
Testsigma.com adalah platform otomatisasi uji berbasis AI tanpa kode untuk web dan seluler.
Platform otomatisasi uji berbasis AI untuk uji web, seluler, dan API
Mendukung pembuatan uji tanpa kode menggunakan pemrosesan bahasa alami
Menyediakan antarmuka visual untuk membuat dan mengelola uji
Menawarkan hasil uji dan analitik real-time
Terintegrasi dengan alat-alat CI/CD populer dan sistem manajemen uji
Functionize
Functionize adalah platform otomatisasi uji cerdas yang menggunakan pembelajaran mesin.
Platform otomatisasi uji berbasis AI untuk aplikasi web dan seluler
Menggunakan pemrosesan bahasa alami dan pembelajaran mesin untuk membuat dan memelihara uji
Mendukung pengujian lintas browser dan lintas perangkat
Menyediakan antarmuka visual untuk membuat dan mengelola uji
Terintegrasi dengan alat-alat CI/CD populer dan sistem manajemen uji
Mabl
Mabl adalah platform otomatisasi uji tanpa kode berbasis AI untuk aplikasi web.
Dibangun menggunakan inovasi cloud, AI, dan low-code
Penyekalabilitasan pengujian fungsional dan non-fungsional untuk aplikasi web, aplikasi seluler, API, pengujian kinerja dan aksesibilitas
Menghadirkan pembuatan uji 3x lebih cepat, pengurangan pemeliharaan 70%, pelaksanaan uji 10x lebih cepat, penghematan 80% dibandingkan solusi bawaan
Integrasi dengan Slack, Jira, Microsoft Teams, dan Github
Kesimpulan
Saat bidang pengembangan berbantuan AI terus berkembang, kita dapat mengharapkan lebih banyak alat pengujian unit otomatis yang lebih canggih yang memanfaatkan teknik pembelajaran mesin lanjutan untuk menghasilkan rangkaian uji yang lebih komprehensif dan andal. Alat-alat ini kemungkinan akan terintegrasi dengan lancar ke dalam alur kerja pengembangan, menjadikannya lebih mudah bagi pengembang untuk menggabungkan pengujian otomatis ke dalam rutinitas harian mereka.
“