Dezvoltare condusă de teste cu Agenți AI

Ce este TDD (Dezvoltare Condusă de Teste)?

La bază, TDD se învârte în jurul unui proces ciclic cunoscut sub numele de Red-Green-Refactor. Ciclul începe cu faza „Red”, unde un dezvoltator scrie un caz de test automatizat care definește o funcționalitate sau un comportament dorit. Acest test este intenționat scris pentru a eșua inițial, deoarece codul corespunzător nu există încă. Această eșuare inițială este esențială, deoarece asigură că testul verifică într-adevăr funcționalitatea intenționată și poate identifica erori odată ce codul este implementat.

Faza următoare, „Green”, implică scrierea minimului de cod necesar pentru ca testul care a eșuat anterior să treacă. Acest principiu încurajează dezvoltatorii să se concentreze pe cerința imediată definită de test, să mențină un cod curat și să evite supracomplicarea.

În cele din urmă, faza „Refactor” se concentrează pe îmbunătățirea structurii, lizibilității și mentenabilității atât a codului de test, cât și a codului de producție, asigurând în același timp că toate testele existente continuă să treacă. Refactorizarea asigură că baza de cod rămâne sănătoasă și adaptabilă la schimbări viitoare fără a introduce regresii, suita de teste existentă acționând ca o plasă de siguranță în această fază.

Cum să automatizezi complet fluxul tău TDD?

Sunt mulți factori care influențează performanța agenților AI la programare. De la modelul LLM până la modul în care îți structurezi codul și fluxul de dezvoltare. Am descoperit că TDD este eficient cu Windsurf și Claude 3.5 sonnet. Mai jos este un exemplu de sarcină implementată folosind TDD.

De ce ai nevoie?

Înainte să începem programarea, avem nevoie de următoarele:

Suficiente teste

Asigură-te că ai deja teste conform TDD și că acoperă majoritatea aspectelor problemei tale pe care le consideri logice și utile pentru agentul AI. Nu trebuie să schimbi sau să personalizezi nimic special pentru agentul AI. Dacă testele tale și convențiile lor de denumire respectă un standard, este și mai bine. Ca prim pas, agentul AI va vedea aceste teste pentru a începe implementarea.

Iată un exemplu de test pe care îl am și care verifică dacă un document a fost inserat corect în MongoDB:

Interfețe

O Interfață în Java (sau orice alt limbaj de programare) este o structură ce definește cum ar trebui să arate clasele și ce metode ar trebui să implementeze. Pentru a ghida și mai mult agentul AI, ar fi util să creezi o Interfață pentru repository-ul tău care inserează documente:

Descriere specifică a sarcinii

În cele din urmă, avem nevoie de o descriere specifică a sarcinii. De obicei, poți folosi JIRA sau GitHub issues unde definești sarcina. Aceasta este a noastră:

Pornește Vibe Coding

Vibe coding înseamnă că descrii ceea ce ai nevoie în engleză simplă (sau chiar comenzi vocale), iar AI-ul generează codul pentru tine în timp real. Intrăm în detaliu despre Vibe Coding în acest blog. Iată promptul pe care l-am folosit în Windsurf pentru a finaliza sarcina pentru mine:

Implementează următoarea interogare ca o combinație de una sau mai multe interogări denumite și cod Java.

Găsește toți șoferii care au finalizat cel puțin X curse cu un rating peste 5 într-un interval de date dat și care nu au primit niciodată un rating sub 3 stele.

Notă:
Nu este nevoie să găsești o singură interogare pentru a rezolva această sarcină (poți folosi o combinație de cod Java și interogări denumite), dar trebuie să ții cont de performanța ORM, adică să te asiguri că soluția ta este rezonabil de rapidă chiar dacă ai multe entități. În timpul sesiunii de discuții ar trebui să poți explica ce tipuri de probleme pot apărea cu interogări scrise prost.

@Ass1_2_2Test.java#L35-60 acestea sunt testele corespunzătoare. Este implementat în @DriverDAO.java#L34-63

Menționarea fișierelor este cel mai important aspect când faci vibe coding. Acum relaxează-te și lasă agentul AI să-și facă magia. A implementat clasa, a rulat testele și a iterat pentru a le face să treacă: