AI写出迪夫。
考"撰"决".
AI重构建议是假设.
不是事实 免费的编码模型重写了您杂乱的后遗症功能 。
师相貌清净.
CI保持绿色.
然后一个顾客撞到你忘了的边缘案子 这篇文章显示了一个小的工作流程.
先标出遗产行为.
让模型提出一个重构。
对两个版本进行相同的测试.
判决:安全与否.
披露:这篇文章是作为MonkeyCode产品推广的一部分而编写的.
为何"字符化"(Criticalization Cames First Legacy)代码没有谱.
唯一可靠的规格是当前的行为.
甚至虫子都是行为 如果您的重构符更改了错误, 您需要知道 。
特征测试记录投入和产出。
它不判断是非。
它冻结了目前的合同。
冰冻后,一切差别会变得明显.
第1步:抓取真实输入和输出 选择一个混乱的函数.
我用的是运算器 巢穴条件 魔法数 零测试 写一个探测脚本。
以现实案例调用函数 。
输出保存为 JSON 。
将输出保存到 。
这成为事实。
第2步:向模型询问一个Refactor MonkeyCode的自由模型访问权限,让我从CLI中迅速.
我给了模型一个严格的指示: 保持行为一致。
模型还了个diff.
它将功能分为三个帮助者.
逻辑看起来很干净 干净的外表不是证据 另存重构版本为 .
留下原始的不动。
第3步: 将捕获器转入测试负载。
写一个与任一版本相悖的特征测试.
断言很简单:输入相同,输出相同.
运行测试在原作上.
它通过。
当然 它测量了原始的。
在重构的版本上指出同样的测试.
现在Diff很重要。
第4步:进行差别测试参数化测试,只比较所捕获值.
差别测试可以直接比较出新旧.
它发现分歧。
我第一次跑步就发现一个不匹配 美国地区0.3公斤以下的单一物品。
该模型已经改为。
一个字节将运费从0美元翻到4.99美元。
试所接取.
模型的diff看起来很完美。
证据是相反的。
第5步:以基于属性的输入来推动更用力 记录下的案件涵盖了你所看到的 他们没有覆盖你错过的东西。
基于地产的测试会产生新的输入并搜索出矛盾.
我查了1000个案子 差分测试发现有17个失败.
他们都坐在同一个重量边界附近。
该模型引入了系统性的逐一出错.
属性测试无法证明等同性 。
它们证明正在寻找分歧。
这足以否定一个重任。
Performance and Server Note I 使用MonkeyCode的自由服务器选项来运行吊带.
它把实验 与我的地方环境隔开 不需要20个测试套房的CI机器 不要将自由服务器视为生产跑车 。
这是刮痕空间。
自由等级改变。
配额不是保障。
特性测试冻结所采集样品的行为。
样本缺失意味着边界缺失。
添加基于属性的猜测.
以手来检视diff.
测试忽略了性能.
等同值仍然可以慢于10x.
如果延迟很重要,则添加基准。
例外的语义问题。
两个函数可以返回相同的值但提出不同的例外.
我的测试没有涵盖例外路径。
你的应该。
谁应该跳过这个工作流程 跳过一次性脚本。
字符化会增加您不需要的仪式 。
用真实的光谱跳过新代码 。
从谱写行为测试.
如果您不能检讨模型的 diff 则跳过它 。
工作流程只发现差异 。
它没有判断哪种行为是正确的。
你还得想想 底线 模型使重建变得便宜.
测试使它安全。
AI审查你的代码。
没有人测试审查员。
特征测试是怎样做的。
捕捉行为 写作测试.
运行两个版本.
让diff证明自己。
自由型模式给你速度.
免费服务器给你的等离子体