CopilotChat

Copilot Chat: генерация кода с помощью тестирования это инструмент генерации кода с помощью ИИ, предназначенный для создания программного кода, управляемого тестовыми случаями и требованиями пользователей. Он организует трехэтапный рабочий процесс — определяет тесты, генерирует код и проверяет, используя языковую модель (LLM) для итеративного уточнения кода до тех пор, пока все тесты не пройдут. Подход подчеркивает развитие, основанное на тестировании (TDD), чтобы обеспечить правильность и соответствие ожидаемому поведению с самого начала.

Как работает CopilotChat

1. Определение тестовых случаевПользователь определяет входы, ожидаемые выходы и дополнительное описание требований, которое фиксирует предполагаемую функциональность.
2. Генерация кодаLLM генерирует код на основе предоставленных тестовых случаев и описания требований.
3. ВалидацияCopilot Chat запускает сгенерированный код против тестовых случаев. Если какой-либо тест не удается, он взаимодействует с LLM для уточнения кода до тех пор, пока все тесты не пройдут.

Пример потока взаимодействия

• Требование: «Создать функцию JavaScript, которая суммирует множество чисел»
• Тесты: [сумма([1,2,3]) => 6, сумма([]) => 0, сумма([-1,1]) => 0
• LLM генерирует функцию, запускается тестирование, и любой неудачный случай требует усовершенствованной реализации.

Как использовать CopilotChat

1. Предоставить тестовые случаиПеречислите репрезентативные входные данные и ожидаемые результаты. Включите крайние случаи для обеспечения надежности.
2. Добавить описание дополнительных требованийУточнить ограничения, ожидания производительности или руководящие принципы стиля.
3. Обсуждение Generated CodeИзучите произведенный код и его соответствие тестам и описанию.
4. Проверка выполнения: Запустите автоматический набор тестов для проверки правильности.
5. ПовторятьЕсли тесты терпят неудачу, запросите уточнения и повторную валидацию до тех пор, пока все тесты не пройдут.

Примеры

• Пример 1: функция JavaScript для вычисления факториала для неотрицательных целых чисел с обработкой ошибок для недействительного ввода.
• Пример 2: Функция Python объединяет два сортированных списка в один сортированный список без дубликатов.
• Пример 3: Утилита TypeScript для отключения функции с настраиваемой задержкой.
• Пример 4: Метод Java для выполнения двоичного поиска на сортированном массиве.
• Пример 5: Функция Go для разбора строки CSV в структуру записи с правильной обработкой цитируемых полей.

Безопасность и лучшие практики

• Используйте хорошо проверяемые тестовые случаи, чтобы предотвратить переобучение тестовому набору.
• Проверяйте не только правильность, но и эксплуатационные характеристики и использование памяти, где это уместно.
• Избегайте утечки секретов или учетных данных в тестовых данных или сгенерированного кода.
• Помните о лицензировании и атрибуции при повторном использовании сгенерированного кода.

Основные характеристики

• Тестируемый конвейер генерации кода: определять тесты, генерировать код, проверять с итеративной доработкой
• Автоматизированный цикл проверки, который перерабатывает код до тех пор, пока все тесты не пройдут
• Поддержка нескольких языков и сред с помощью генерации на основе LLM
• Осведомленность о крайних случаях и ошибках, включенная в определения испытаний
• Интерактивная утонченность побуждает направлять код в желаемый дизайн
• Четкое разделение между требованиями и руководящими указаниями по осуществлению
• Быстрые циклы итерации для ускорения развития и обучения