KI-unterstützte Produkttests
Intelligenter und schneller Test
Über 20 Ausgaben zur Auswahl
Erstellen Sie Texte und Winkel in Sekundenschnelle
Einfach zu bedienende Rechner für die Einheitenökonomie und das Werbebudget
DeepUnitAI, Supertest, Sapient.ai, Brechung, Codejet.ai, Eval - Ihr AI Codepilot, DropbotAI, TestGenAI sind die besten kostenpflichtigen / kostenlosen Unit Testing Tools.
Unit Testing ist eine Software-Testmethode, die sich auf das Testen einzelner Einheiten oder Komponenten einer Softwareanwendung konzentriert. Es ist ein wesentlicher Bestandteil des Softwareentwicklungsprozesses, da es die Korrektheit, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit der Codebasis gewährleistet. Unit Tests sind in der Regel automatisiert und werden von Entwicklern geschrieben, um zu überprüfen, ob jede Einheit der Software wie beabsichtigt funktioniert, auch wenn Änderungen am Code vorgenommen werden.
Wesentliche Merkmale
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Preis
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Wie verwenden
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DropbotAI | KI-unterstützte Produkttests | 1. Geben Sie eine kurze Beschreibung Ihres Produkts ein. 2. Generieren Sie Ausgaben und überprüfen Sie diese, bis Sie die perfekte Marken- und Marketingstrategie haben. 3. Beginnen Sie mit dem Testen Ihres mit KI erstellten Marketingplans. | |
Brechung | Code-Generierung in 56 Sprachen | Um Brechung zu verwenden, fügen Sie einfach einen Codeblock in das Tool ein, wählen Sie Ihre Sprache oder Ihr Framework aus und klicken Sie auf 'Generieren', um die Magie zu erleben. Sie können Code in 56 verschiedenen Sprachen generieren, wie z.B. Java, Python, JavaScript, C++ und mehr. | |
Codejet.ai | Schnelle Design-zu-Code-Transformation | Um Codejet.ai zu nutzen, befolgen Sie diese Schritte: 1. Designen Sie in Figma: - Erstellen oder passen Sie ein Design mit Codejet-Komponenten in Figma an. - Stellen Sie sicher, dass Sie das Codejet Assistant Figma-Plugin zur korrekten Umwandlung verwenden. 2. Exportieren Sie nach Codejet: - Kopieren Sie den Link des spezifischen Bildschirms in Figma, den Sie umwandeln möchten. - Fügen Sie den Link in Codejet ein und geben Sie die gewünschte Exportoption an (React.js oder HTML). - Laden Sie den generierten Code herunter. 3. Code herunterladen und ausführen: - Wenn Sie React.js-Code exportieren, können Sie das Codejet-Vorlagenprojekt verwenden oder es in Ihr eigenes Projekt integrieren. - Wenn Sie HTML exportieren, öffnen Sie einfach die index.html-Datei. Genießen Sie den optimierten Design-zu-Code-Workflow mit Codejet.ai! | |
Sapient.ai | Zu den Kernfunktionen von Sapient.ai gehören: 1. Autopilot für Unittests: Sapient analysiert Ihren Code und generiert präzise Unittests mit KI. 2. Maximierung der Testabdeckung: Sapient erfasst jeden Ausgangspunkt Ihrer Methoden, um die Testabdeckung zu maximieren. 3. Schnelltests: Sapient generiert schnell Unittests für Ihren Codebase. 4. Frühwarnsystem: Sapient kennzeichnet Bereiche, die möglicherweise eine Refaktorierung für optimale Wartbarkeit erfordern. | Um Sapient.ai zu verwenden, befolgen Sie diese Schritte: 1. Nehmen Sie am Sapient AI Tech Stack Webinar am 6. September um 9:30 Uhr PT teil. 2. Erkunden Sie die Anwendungsfälle und Lösungen auf der Website. 3. Sehen Sie sich das Demo-Video an, um zu verstehen, wie Sapient.ai funktioniert. 4. Überprüfen Sie, ob Ihre Programmiersprache unterstützt wird (HTML, CSS, JavaScript, Python, NodeJS, C/C++, C#, Ruby). 5. Melden Sie sich für eine Demo von SapientAI an, um die Zukunft des Unittestings zu erleben. | |
Supertest | KI-gesteuerte Generierung von Einheitstests |
1 19 $/Monat 75 Tests pro Monat. VS Code-Erweiterung. Unbegrenzter Testverlauf
| 1. Installiere die Supertest VS Code-Erweiterung. 2. Füge deine React-Komponente in den Editor ein. 3. Klicke auf 'generieren', um einen Einheitstest zu generieren. |
Eval - Ihr AI Codepilot | AI Pair Programming | Um Eval nutzen zu können, erstellen Sie ein Konto oder melden Sie sich an, wenn Sie bereits Mitglied sind. Nach dem Login haben Sie Zugriff auf folgende Funktionen: 1. Codepilot: AI Pair Programming - Arbeiten Sie mit Eval zusammen, um Echtzeitvorschläge und Unterstützung beim Schreiben von Code zu erhalten. 2. AI Unit Test Writer - Automatisieren Sie die Erstellung von Unit Tests für Ihren Code. 3. AI Code Documentation - Generieren Sie automatisch Code-Dokumentation, um die Lesbarkeit und Verständlichkeit zu verbessern. 4. Code-Erklärungen & Analysen - Erhalten Sie detaillierte Erklärungen und Analysen Ihres Codes, um potenzielle Probleme oder Optimierungen zu identifizieren. Die Integration mit der bevorzugten Entwicklungsumgebung wird unterstützt und Eval passt sich verschiedenen Programmiersprachen an. | |
TestGenAI | TestGenAI bietet folgende Kernfunktionen: 1. KI-gesteuerte Testgenerierung: Nutzt KI-Algorithmen und AST zur Generierung von PHP-Einheitstests. 2. Schnelle Testgenerierung: Generiert Tests in Sekundenschnelle mit nur einem Klick. 3. Projektumfeld: Generiert Tests mit Berücksichtigung des Projektumfelds anstatt isolierter Formen. 4. Historie der generierten Tests: Bietet eine Aufzeichnung zuvor generierter Tests zur einfachen Referenz. | Um TestGenAI zu nutzen, müssen Sie ein Konto auf der Website registrieren. Nach der Registrierung können Sie TestGenAI Ihren Klassen- und Methodencode zur Verfügung stellen. Das Tool analysiert Ihren Code mithilfe von KI- und AST-Techniken, um PHP-Einheitstests zu generieren. Sie können diese generierten Tests überprüfen und verwenden, um die Funktionalität und Zuverlässigkeit Ihres Codes sicherzustellen. TestGenAI bietet auch eine Historie der generierten Tests zur Referenz und weiteren Nutzung. | |
DeepUnitAI | Durch die Verwendung hochmoderner Language Learning Models (LLMs) generieren wir autonom Unit-Tests, die auf spezifische Softwaremodule zugeschnitten sind. Diese Tests werden einer rigorosen Nachprüfung unterzogen, um ihre Umfassendheit und Genauigkeit sicherzustellen. Sie erhalten zuverlässige, sofort einsatzbereite Unit-Tests. |
Basic 180€/Jahr Keine Anmeldung erforderlich
| Führen Sie einfach den npm-Befehl aus, um Tests zu generieren. Weitere Informationen zur Ausführung des Befehls finden Sie in unserer Dokumentation. |
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In einem Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) Pipeline werden Unit Tests automatisch ausgeführt, wenn Änderungen im Repository vorgenommen werden, um sicherzustellen, dass die Codebasis stabil bleibt.
Beim Refactoring von Legacy-Code verwenden Entwickler Unit Tests, um sicherzustellen, dass die Funktionalität nach dem Refactoring-Prozess weiterhin gleich bleibt.
Benutzerbewertungen von Unit Testing sind im Allgemeinen positiv, wobei Entwickler seine Fähigkeit loben, die Code-Qualität zu verbessern, Fehler frühzeitig zu erkennen und das Vertrauen bei Änderungen zu erhöhen. Einige Entwickler finden das Schreiben und Pflegen von Unit Tests zeitaufwändig, aber die meisten sind der Meinung, dass die Vorteile den Aufwand überwiegen. Die Hauptaufgabe besteht darin, sicherzustellen, dass die Tests gut gestaltet, gepflegt und die Codebasis gut abgedeckt werden.
Ein Entwickler schreibt einen Unit Test für eine Anmeldefunktion, um sicherzustellen, dass sie Benutzeranmeldeinformationen korrekt validiert und verschiedene Szenarien wie ungültige Eingaben oder gesperrte Konten behandelt.
Bevor Änderungen in ein Versionskontrollsystem eingecheckt werden, führt ein Entwickler die Unit Tests durch, um Regressionen oder unbeabsichtigte Nebenwirkungen zu finden.
Um Unit Testing zu implementieren, befolgen Sie diese Schritte: 1. Identifizieren Sie die zu testenden Einheiten oder Komponenten. 2. Schreiben Sie Testfälle für jede Einheit, die verschiedene Szenarien und Randfälle abdecken. 3. Verwenden Sie ein Unit Testing Framework (z.B. JUnit für Java, pytest für Python), um die Tests zu automatisieren. 4. Führen Sie die Tests häufig durch, insbesondere nach Änderungen an der Codebasis. 5. Analysieren Sie die Testergebnisse und beheben Sie alle während des Tests entdeckten Fehler oder Probleme. 6. Pflegen und aktualisieren Sie die Unit Tests, während sich die Codebasis weiterentwickelt.
Verbesserte Code-Qualität und Zuverlässigkeit
Schnellere Fehlererkennung und -behebung
Erhöhtes Entwicklervertrauen bei Änderungen
Bessere Code-Wartbarkeit und -Refaktorisierung
Dokumentation des erwarteten Verhaltens durch Testfälle