Testivetoisen kehityksen automatisointi AI-agenteilla

Mitä on TDD (Testivetoisen kehityksen)?

TDD:n ytimessä on syklistä prosessia kuvaava Red-Green-Refactor-malli. Sykli alkaa “Red”-vaiheella, jossa kehittäjä kirjoittaa automatisoidun testitapauksen määritellen halutun ominaisuuden tai toiminnallisuuden. Tämä testi kirjoitetaan tarkoituksella aluksi epäonnistuvaksi, koska vastaavaa koodia ei vielä ole olemassa. Tämä alkuperäinen epäonnistuminen on tärkeä, sillä se varmistaa, että testi todella testaa haluttua toiminnallisuutta ja löytää virheet, kun koodi toteutetaan.

Seuraava “Green”-vaihe sisältää juuri tarvittavan määrän koodia, jotta aiemmin epäonnistunut testi menee läpi. Tämä periaate rohkaisee kehittäjiä keskittymään testin määrittelemään välittömään vaatimukseen, ylläpitämään siistiä koodipohjaa ja välttämään ylimääräistä koodausta.

Lopuksi “Refactor”-vaiheessa keskitytään koodin ja testien rakenteen, luettavuuden ja ylläpidettävyyden parantamiseen samalla varmistaen, että kaikki olemassa olevat testit menevät edelleen läpi. Refaktorointi pitää koodipohjan terveenä ja mukautuvana tuleviin muutoksiin ilman regressioita – testikokonaisuus toimii turvaverkkona tässä vaiheessa.

Miten TDD-putken voi automatisoida kokonaan?

AI-agenttien suorituskykyyn vaikuttaa moni tekijä ohjelmointityössä. Mallin valinnasta (LLM) aina koodin ja kehitysputken rakenteeseen saakka. Olemme havainneet TDD:n toimivan tehokkaasti Windsurfilla ja Claude 3.5 Sonnetilla. Alla esimerkki TDD:n mukaisesti toteutetusta tehtävästä.

Mitä tarvitset?

Ennen kuin aloitamme koodaamisen, tarvitset seuraavat asiat:

Riittävästi testejä

Varmista, että sinulla on jo testejä TDD:n mukaisesti, ja että ne kattavat suurimman osan ongelmasi laajuudesta, jonka uskot olevan AI-agentille loogista ja hyödyllistä. Sinun ei tarvitse muuttaa tai räätälöidä mitään AI-agenttia varten. Jos testisi ja niiden nimeäminen noudattavat standardia, se on eduksi. Ensimmäisenä askeleena AI-agentti tarkastelee näitä testejä aloittaakseen toteutuksen.

Tässä esimerkki testistä, joka tarkistaa onko dokumentti tallennettu oikein MongoDB:hen:

Rajapinnat

Rajapinta (interface) Javassa (tai muissa ohjelmointikielissä) määrittelee, miltä luokkien tulee näyttää ja mitä metodeja niiden tulee toteuttaa. AI-agentin ohjaamiseksi entistä paremmin voi olla hyödyllistä luoda rajapinta tietovarastolle dokumenttien lisäämistä varten:

Tarkka tehtävän kuvaus

Lopuksi tarvitsemme tarkan tehtävänkuvauksen. Yleensä voit käyttää JIRA- tai GitHub-issueita, joissa määrittelet tehtävän. Tässä meidän esimerkkimme:

Aloita Vibe Coding

Vibe Coding tarkoittaa, että kuvailet tarpeesi selkokielellä (tai vaikka äänikomennoilla), ja tekoäly generoi koodin sinulle reaaliajassa. Käymme Vibe Codingia läpi tarkemmin tässä blogissa. Tässä Windsurfille käyttämäni prompti tehtävän suorittamiseen:

Toteuta seuraava kysely yhdistelmänä yksi tai useampi nimetty kysely ja Java-koodia.

Etsi kaikki kuljettajat, jotka ovat suorittaneet vähintään X matkaa yli 5 arvosanalla tietyllä aikavälillä, eivätkä ole koskaan saaneet alle 3 tähden arvosanaa.

Huom:
Sinun ei tarvitse löytää yhtä kyselyä ratkaistaksesi tämän tehtävän (voit käyttää yhdistelmää Java-koodia ja nimettyjä kyselyjä), mutta sinun tulee pitää ORM-suorituskyky mielessä, eli varmistaa ratkaisun olevan kohtuullisen nopea suurilla tietomäärillä. Keskustelussa tulisi osata selittää, millaisia ongelmia huonosti kirjoitetut kyselyt voivat aiheuttaa.

@Ass1_2_2Test.java#L35-60 nämä ovat vastaavat testit. Toteutus löytyy tiedostosta @DriverDAO.java#L34-63

Tiedostojen mainitseminen on tärkeintä vibe codingissa. Nyt voit vain seurata, kuinka AI-agentti tekee taikansa: se toteutti luokan, ajoi testit ja iteroi kunnes kaikki testit menivät läpi: