Hello world 🖖

Рады приветствовать вас в канале Explyt Test плагина — инструмента для автоматической генерации тестов для программ на Java и Kotlin.

- увеличивает тестовое покрытие
- интегрирует тесты в существующую кодовую базу
- понимает структуру проекта и подражает его стилю.

🚀 Что нового в Explyt Test 3.1

✅ установить бесплатно
🪲GitHub (bug reports, feature requests)
📖 Хабр
🙂 Чат @explyttestchat
✍️ support@explyt.com

Всем привет!

Сегодня первый день Joker, Java-конференции для опытных разработчиков.

В программе 2 наших доклада:
15.45-16.15 - Автоматическая генерация тестов как битва с драконами, зал 3. Егор Куликов и Илья Муравьев. Ребята разрабатывают Explyt Test плагин.

после 19.15 - «Проблемы и перспективы применения LLM для генерации тестов», зал 3, Максим Нигматулин

Стенд Explyt находится рядом с залом 3. Приходите к нам познакомиться с разработчиками Explyt Test и Explyt Spring, попробовать наши плагины, проверить удачу на Колесе фортуны и выиграть наш классный мерч ❤️

Всем отличного дня!

Всем привет!.

Сегодня был классный день на Joker. Ждем вас завтра на нашем стенде с 9.30 до 17.30.

- подарим 200 токенов для @Explytbot у кого еще нет
- разыграем динозавров среди подписчиков канала во второй половине дня. Stay tuned 🖖
- расскажем про Explyt Test и Explyt Spring плагины

🔥 запись доклада “Автоматическая генерация тестов как битва с драконами” (Егор Куликов, Илья Муравьев, Explyt).

❤️сегодня в 19.50 - lightning talk Максима Нигматулина «Проблемы и перспективы LLM в генерации тестов», зал 2. Ждём вас и ваши вопросы🖖

До завтра!

Explyt Dream Team ✨❤️

Всем привет 🙂

Сегодня в 15.10 на стенде Explyt разыгрываем 🦖плюшевых драконов 🦖— идейных вдохновителей и соавторов доклада Егора Куликова и Ильи Муравьева, “Автоматическая генерация тестов как битва с драконами”.

Дракончиков разыгрываем рандомайзером среди присутствующих и передаем из рук в руки. Если вас нет, то разыгрываем дальше.

До встречи 🖖

Всем привет!

Это были два невероятных дня на Joker’е. Мы были рады познакомиться и, честно, не ожидали получить столько обратной связи :) ❤️

Вы так вдохновенно крутили Колесо Фортуны, что нас пригласили остаться на Heisenbug 🙂

18 октября, 16:45-17.30, зал 1 - “Невыносимая лёгкость” автоматической генерации тестов, доклад Егора Куликова и Ильи Муравьева.

Наш стенд на том же месте рядом с входом в зал 3. Приглашайте к нам друзей и коллег. Будем рады показать Explyt Test и ответить на ваши вопросы.

Хорошего дня! 🖖

Привет!

Мы отправили 500 LYT (токены, которыми можно расплачиваться за запросы в LLM в @explytbot) всем, кто их выиграл на Joker и Heisenbug. Проверить баланс можно в telegram mini-app в разделе Баланс (значок кошелька в нижней части экрана).

1 LYT = 1 Token. Для обмена перейдите в раздел магазин (иконка «домик»). 1 токен - это 1 запрос в LLM. Для генерации 1 теста нужны 2-4 запроса.

Если вы выиграли токены на Колесе Фортуны, оставили на стенде свои контакты, но вам не начислили токены:
1) проверьте, что у вас установлен @explytbot
2) напишите Наде @trip_hope.

Подробней про Explyt Test плагин и установку приложения читайте здесь https://explyt.com/eap/.

Всем отличной недели 🖖❇️

Привет!

Друзья, если вы пропустили выступления Егора Куликова и Ильи Муравьева на конференции Joker где они подробно рассказывали как мы генерируем тесты, то теперь его можно посмотреть на youtube https://www.youtube.com/watch?v=gy-UpUj9vrY. На скорости 1,5x займет всего 27 минут 🙂

Вот summury по выступлению:
Автотесты очень полезны, хотя писать их скучно, некогда, да еще и сценарии продумывать нужно. Появление и широкая доступность больших языковых моделей как будто предлагают решение: попроси модель выдать тесты — и дело в шляпе. В самых простых случаях это действительно так, хотя даже здесь сгенерированный код может не компилироваться. В более сложных – можно получить в ответ что-то совсем бесполезное, потому что языковой модели не рассказали об особенностях проекта. Какие детали действительно существенны? Можно ли автоматизировать построение запроса? Проанализировав тесты в Java-приложениях, мы видим, что большинство из них подчиняется одному из шаблонов, чья реализация вручную требует большого количества рутинной работы. Если сгенерировать шаблон программно, останется только заполнить его данными и подкорректировать. А если пойти дальше и автоматизировать подбор данных, чтобы не забыть про неочевидные сценарии? Можно — для этого существуют техники символьного исполнения и фаззинга. А что, если какие-то тесты в вашем проекте уже есть? Их можно использовать в качестве образцов для языковой модели при генерации новых тестов. В какой степени это скажется на качестве результата? Предлагаем разобраться вместе.

Привет!

У нас отличная новость:

🚀 25 ноября состоится публичный релиз Explyt Test плагина. В него войдет функционал Explyt Test EAP, представленный на Joker и Heisenbug, и важные улучшения на базе полученной от вас обратной связи.

GitHub Issues - bug reports & feature requests
@explyttestchat - для ваших вопросов.

Всем отличной недели! (а мы пошли делать этот мир плагин лучше 🙂🖖)
❇️

Как мы генерируем тесты в Explyt Test?

Explyt Test ❇️
1. Собирает контекст из связанных классов
2. Находит в проекте примеры уже существующих тестов (с 25.11 ❇️ можно будет выбрать примеры тестов и вручную)
3. Генерирует тестовые сценарии на языке Gherkin

На этом этапе вы можете:
● выбрать тестовые фреймворки
● добавить новые тестовые сценарии (с 25.11 ❇️ использование Gherkin для новых сценариев станет опциональным)
● указать дополнительные подсказки по генерации тестов (с 25.11 ❇️)

После этого Explyt Test:
4. генерирует тесты по выбранным сценариям
5. исправляет тесты с помощью квик фиксов (например, добавляет пропущенные импорты)

и позволяет:
6. исправить ошибки компиляции с помощью языковой модели
7. исправить неработающие тесты с помощью языковой модели (с 25.11 ❇️начнёт учитываться runtime-информация о не до конца сконфигурированных моках)

25.11 ❇️ в день релиза расскажем про все новые фичи.

А пока задавайте нам вопросы в @explyttestchat и оставляйте фидбек на GitHub 🖖

❇️ Лог взаимодействий плагина с языковой моделью

Сегодня покажем, как посмотреть историю взаимодействия Explyt Test с языковой моделью.

В правой панели выбираем Explyt Chat (иконка {💬}) и разворачиваем интересующее нас сообщение, чтобы посмотреть сырой ответ языковой модели.

Комбинируя такие сырые ответы, Explyt Test генерирует тесты, а также исправления этих тестов.

Эту функциональность можно попробовать уже сейчас в EAP версии, а в релиз ❇️ 25.11 она войдет с улучшенным UX.

GitHub и комментарии для обратной связи ❇️

Всем отличной пятницы!

❇️ Исправление чужого кода при помощи Explyt Test

Сегодня расскажем, как в новом релизе 25.11 ❇️ Explyt Test сможет исправлять не только собственный, но и чужой код:

1. берем тестовый шаблон со StackOverflow
2. копируем и вставляем в проект
3. видим, что в коде много ошибок
4. запускаем action Explyt: Repair Tests
5. плагин нашел и при помощи квик фиксов самостоятельно исправил 6 из 7 ошибок компиляции
6. LLM пофиксила оставшуюся ошибку компиляции.

✅ После применения фиксов Explyt Test код становится работоспособным. Теперь мы можем наполнять выбранный шаблон своими данными.

Удачного дня!