В новом переводе от команды Spring АйО на простом Java-примере показываем:– как работает мутационное тестирование с Pitest; – почему 100% покрытия недостаточно; – откуда берутся выжившие мутанты; – почему не стоит прогонять MT по всему проекту; – и в каких случаях этот подход действительно окупается.А ещё как поручить настройку и запуск Pitest AI-агенту с помощью готового skill. Читать далее
AI-агент самостоятельно создавал приложение и по ходу работы покрывал его тестами, а качество кода оценивали автоматические проверки. На первый взгляд всё выглядело надёжно: покрытие росло, тесты проходили. Однако мутационное тестирование показало, что часть тестов лишь выполняет код, почти не защищая его от реальных поломок. В статье разберём, какие сенсоры действительно помогают находить регрессии, а какие создают ложное чувство уверенности. Читать далее
Недавно я познакомился с методом тестирования ПО под названием «Мутационное тестирование» и уже успел стать фанатом такого подхода к написанию тестов. Сначала теория Цель мутационного тестирования состоит в выявлении неэффективных и неполных тестов, то есть это по сути…
Насколько вы уверены в своих тестах? Покрывают ли они все ветки выполнения ваших функций? Можем ли мы доверять Code Coverage? Ответы на эти вопросы дает мутационное тестирование. Для того чтобы пролить свет на самые темные его уголки, мы поговорили с PHP девелопером Itransition Максом…