نگهداری و بهبود کد با کمک AI: استفاده از توسعه آزمایش محور برای چارچوب های غیر استاندارد

مقدمه

در توسعه نرم افزار مدرن ، ابزارهای دارای هوش مصنوعی برای نگهداری و بهبود کد ضروری شده اند. با این حال ، این ابزارها در درجه اول بر روی کد در دسترس عموم از مخازن مانند GitHub و بحث و گفتگو از سیستم عامل هایی مانند Stack Overflow آموزش دیده اند. این یک چالش مهم برای مهندسان نرم افزار که در شرکت هایی با کد های خصوصی ساخته شده در چارچوب های غیر استاندارد یا کتابخانه های سفارشی کار می کنند ، ایجاد می کند.

در چنین محیط هایی ، ابزارهای هوش مصنوعی اغلب نمی توانند منطق برنامه را درک کنند و منجر به پیشنهادات نادرست و اصلاحات نادرست شوند. یک رویکرد عملی برای غلبه بر این محدودیت ادغام توسعه آزمایش محور (TDD) در گردش کار با کمک AI است. با تولید تست های واحد قبل از اصلاح کد ، هوش مصنوعی می تواند به طور تکراری تغییرات خود را تا زمانی که تمام تست ها را پشت سر بگذارد ، اطمینان حاصل کند ، از صحت و تراز کردن با رفتار در نظر گرفته شده اطمینان حاصل کند.

چالش هوش مصنوعی در کد های غیر استاندارد

چرا هوش مصنوعی با چارچوب های سفارشی مبارزه می کند

1. عدم وجود داده های آموزش: مدل های هوش مصنوعی بر روی داده های در دسترس عموم آموزش دیده اند ، به این معنی که چارچوب های خصوصی یا اختصاصی برای آنها ناشناخته است.
2. وابستگی های پنهان: هوش مصنوعی فاقد دید در تنظیمات داخلی ، میانی نرم افزار و وابستگی های پنهان در چارچوب های سفارشی است.
3. شکاف زمینه: بدون مستندات واضح ، ابزارهای هوش مصنوعی برای استنباط روابط بین ماژول ها تلاش می کنند و منجر به فرضیات نادرست در مورد رفتارهای عملکردی می شوند.

برای شرکت هایی که از فناوری اختصاصی استفاده می کنند ، این امر باعث می شود که نگهداری AI محور غیرقابل اعتماد باشد-بدون اینکه یک استراتژی مؤثر اعمال شود.

توسعه آزمایش محور (TDD) به عنوان یک راه حل

TDD یک روش توسعه نرم افزار است که در آن تست ها قبل از اجرای واقعی نوشته شده اند. استفاده از TDD در گردش کار با کمک AI تضمین می کند که AI:

• درک ساختاری را بدست می آورد عملکرد
• اصلاحات آن را تأیید می کند از طریق اجرای آزمون.
• تکرار می شود تا زمانی که به منطق صحیح برسد.

مراحل اصلاح کد با کمک AI با TDD

1. عملکرد را برای اصلاح مشخص کنید

قبل از ایجاد تغییرات ، عملکرد خاص را مشخص کرده و اطلاعات متنی درباره هدف و وابستگی های آن را جمع آوری کنید.

2. ابتدا یک آزمایش واحد ایجاد کنید

به جای اصلاح سریع عملکرد ، به AI دستور دهید تست های واحد ایجاد کند که رفتار مورد انتظار را ضبط می کند. این امر هوش مصنوعی را وادار می کند تا روابط ورودی-خروجی عملکرد را درک کند.

3. مجموعه تست را اجرا کنید

برای تأیید رفتار موجود ، مجموعه تست تولید شده را اجرا کنید. در صورت عدم موفقیت آزمایش ، هوش مصنوعی می تواند آنها را به طور تکراری تصحیح کند تا زمانی که عملکرد مورد انتظار را به طور دقیق ضبط کنند.

4. عملکرد را بر اساس تست های ناکامی اصلاح کنید

AI با داشتن یک مجموعه تست خوب تعریف شده ، اکنون می تواند اصلاحاتی را انجام دهد. اگر تغییرات باعث خرابی تست شود ، هوش مصنوعی از طریق تجدید نظر تا زمانی که تمام آزمایشات انجام شود ، تکرار می شود.

5. تأیید و استقرار

پس از گذراندن همه آزمایشات ، تغییرات را به صورت دستی تأیید کنید تا قبل از استقرار از صحت اطمینان حاصل شود.

مثال گردش کار در JavaScript

عملکرد اصلی با منطق نامشخص

// ./discount.js
function calculateDiscount(price, userType) {
    // Validate price input
    if (typeof price !== 'number') {
        throw new Error('Price must be a number');
    }

    // Validate user type
    if (!userType || !['premium', 'gold', 'regular'].includes(userType)) {
        throw new Error('Invalid user type');
    }

    if (userType === "premium") {
        return price * 0.8;  // 20% discount
    } else if (userType === "gold") {
        return price * 0.85; // 15% discount
    } else {
        return price * 0.9;  // 10% discount
    }
}

module.exports = { calculateDiscount };

مرحله 1: تست های واحد تولید کنید

برای راهنمایی هوش مصنوعی ، ما یک فوریت واضح ارائه می دهیم:

سریع:

تست های واحد JEST را برای عملکرد محاسبه کننده ایجاد کنید. موارد استاندارد را برای کاربران حق بیمه ، طلا و معمولی و همچنین موارد لبه از جمله قیمت = 0 ، نوع کاربر تهی یا نامشخص ، نوع کاربر ناشناخته ، مقادیر قیمت منفی و ورودی های قیمت غیر عددی پوشش دهید. برای آزمایش با ادعاهای دقیق از JEST استفاده کنید.

خروجی AI مورد انتظار:

// Jest unit tests for calculateDiscount function
const { calculateDiscount } = require('./discount');

describe('calculateDiscount', () => {
    // Standard cases
    test('should apply 20% discount for premium users', () => {
        expect(calculateDiscount(100, 'premium')).toBe(80);
    });

    test('should apply 15% discount for gold users', () => {
        expect(calculateDiscount(100, 'gold')).toBe(85);
    });

    test('should apply 10% discount for regular users', () => {
        expect(calculateDiscount(100, 'regular')).toBe(90);
    });

    // Edge cases - Price variations
    test('should handle zero price correctly', () => {
        expect(calculateDiscount(0, 'premium')).toBe(0);
        expect(calculateDiscount(0, 'gold')).toBe(0);
        expect(calculateDiscount(0, 'regular')).toBe(0);
    });

    test('should handle negative price values', () => {
        expect(calculateDiscount(-100, 'premium')).toBe(-80);
        expect(calculateDiscount(-100, 'gold')).toBe(-85);
        expect(calculateDiscount(-100, 'regular')).toBe(-90);
    });

    test('should handle non-numeric price inputs', () => {
        expect(() => calculateDiscount('100', 'premium')).toThrow('Price must be a number');
        expect(() => calculateDiscount(null, 'premium')).toThrow('Price must be a number');
        expect(() => calculateDiscount(undefined, 'premium')).toThrow('Price must be a number');
    });

    // Edge cases - User type variations
    test('should handle null or undefined user type', () => {
        expect(() => calculateDiscount(100, null)).toThrow('Invalid user type');
        expect(() => calculateDiscount(100, undefined)).toThrow('Invalid user type');
    });

    test('should handle unrecognized user type', () => {
        expect(() => calculateDiscount(100, 'platinum')).toThrow('Invalid user type');
        expect(() => calculateDiscount(100, '')).toThrow('Invalid user type');
    });

    // Decimal precision tests
    test('should handle decimal prices correctly', () => {
        expect(calculateDiscount(99.99, 'premium')).toBeCloseTo(79.992, 3);
        expect(calculateDiscount(99.99, 'gold')).toBeCloseTo(84.9915, 3);
        expect(calculateDiscount(99.99, 'regular')).toBeCloseTo(89.991, 3);
    });
}); 

مزایای TDD با کمک AI در کد های غیر استاندارد

1. درک متنی AI را تقویت می کند: آزمون نوشتن ابتدا رفتار عملکرد AI را قبل از اصلاح آن تضمین می کند.
2. از اشکالات رگرسیون جلوگیری می کند: با آزمایش مداوم ، هوش مصنوعی از معرفی تغییرات شکستن جلوگیری می کند.
3. دقت هوش مصنوعی را افزایش می دهد: هوش مصنوعی تا زمان موفقیت تست ها تکرار می شود و منجر به اصلاح اصلاح می شود.
4. اسناد ضمنی ایجاد می کند: تست های واحد به عنوان مستندات برای مهندسان آینده و مدل های هوش مصنوعی خدمت می کنند.

منابع و خواندن بیشتر

پایان

حفظ و بهبود یک پایگاه کد غیر استاندارد با هوش مصنوعی نیاز به یک رویکرد ساختاری دارد. با استفاده از توسعه تست محور ، مهندسان می توانند زمینه لازم را برای ایجاد اصلاحات دقیق در اختیار AI قرار دهند. این روش نه تنها قابلیت اطمینان هوش مصنوعی را تقویت می کند بلکه قابلیت حفظ و استحکام در برنامه های خصوصی و اختصاصی را نیز تضمین می کند.

با ادغام هوش مصنوعی با TDD ، شرکت هایی که از چارچوب های سفارشی استفاده می کنند می توانند محدودیت های مدل های هوش مصنوعی را که بر روی کد عمومی آموزش دیده اند ، غلبه کنند و نگهداری نرم افزار کارآمد و دقیق را فعال کنند.