Pruebas de productos con IA
Pruebas inteligentes y rápidas
Más de 20 resultados para elegir
Genere redacción y ángulos en segundos
Calculadoras fáciles de usar para economía de unidades y presupuesto publicitario
DeepUnitAI, Supertest, Sapient.ai, Refraction, Codejet.ai, Eval - Tu AI Codepilot, DropbotAI, TestGenAI son las mejores Unit Testing herramientas gratuitas / de pago Unit Testing.
Las pruebas unitarias es un método de prueba de software que se centra en probar unidades individuales o componentes de una aplicación de software. Es una parte crucial del proceso de desarrollo de software, ya que ayuda a garantizar la corrección, confiabilidad y mantenibilidad de la base de código. Las pruebas unitarias suelen ser automatizadas y son escritas por los desarrolladores para verificar que cada unidad del software se comporte como se espera, incluso cuando se realizan cambios en el código.
Características principales
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Precio
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Modo de empleo
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DropbotAI | Pruebas de productos con IA | 1. Ingrese una breve descripción de su producto. 2. Genere resultados y revise hasta que tenga la estrategia de marca y marketing perfecta. 3. Comience a probar su plan de marketing fabricado por IA. | |
Codejet.ai | Transformación de diseño a código de velocidad de avión | Para usar Codejet.ai, siga estos pasos: 1. Diseñe en Figma: - Crea o adapta un diseño usando componentes de Codejet en Figma. - Asegúrese de usar el complemento Codejet Assistant de Figma para una conversión adecuada. 2. Exporte a Codejet: - Copie el enlace de la pantalla específica en Figma que desea convertir. - Pegue el enlace en Codejet y especifique la opción de exportación deseada (React.js o HTML). - Descargue el código generado. 3. Descargue y ejecute el código: - Si exporta código React.js, puede usar la plantilla base de Codejet o integrarla en su propio proyecto. - Si exporta HTML, simplemente abra el archivo index.html. ¡Disfrute del flujo de trabajo simplificado de diseño a código con Codejet.ai! | |
Refraction | Generación de código en 56 idiomas | Para utilizar Refraction, simplemente pegue un bloque de código en la herramienta, elija su lenguaje o marco y haga clic en 'Generar' para presenciar la magia. Puede generar código en 56 idiomas diferentes, como Java, Python, JavaScript, C++ y más. | |
Sapient.ai | Las características principales de Sapient.ai incluyen: 1. Autopilot para pruebas unitarias: Sapient analiza su código y genera pruebas unitarias precisas con IA. 2. Maximización de la cobertura de pruebas: Sapient comprende cada punto de salida de sus métodos para maximizar la cobertura de pruebas. 3. Pruebas a velocidad de desplazamiento: Sapient genera rápidamente pruebas unitarias para su base de código. 4. Sistema de alerta temprana: Sapient señala las áreas que pueden requerir refactorización para una mantenibilidad óptima. | Para utilizar Sapient.ai, siga estos pasos: 1. Únase al webinar de Sapient AI Tech Stack el 6 de septiembre a las 9:30 AM PT. 2. Explore los casos de uso y soluciones proporcionadas en el sitio web. 3. Vea el video demostrativo para entender cómo funciona Sapient.ai. 4. Verifique si se admite su lenguaje de programación (HTML, CSS, JavaScript, Python, NodeJS, C/C++, C#, Ruby). 5. Regístrese para una demostración de SapientAI y experimente el futuro de las pruebas unitarias. | |
Supertest | Generación de pruebas unitarias impulsada por IA |
1 $19/mes 75 pruebas al mes. Extensión de VS Code. Historial de pruebas ilimitado.
| 1. Instala la extensión de Supertest para VS Code. 2. Pega tu componente de React en el editor. 3. Haz clic en 'generar' para generar una prueba unitaria. |
Eval - Tu AI Codepilot | Programación en pareja con IA | Para usar Eval, regístrate para obtener una cuenta o inicia sesión si ya eres miembro. Una vez que hayas iniciado sesión, podrás acceder a las siguientes funciones: 1. Codepilot: Programación en pareja con IA: Colabora con Eval para obtener sugerencias y orientación en tiempo real mientras escribes código. 2. Generador de pruebas unitarias con IA: Automatiza la generación de pruebas unitarias para tu código. 3. Documentación de código con IA: Genera automáticamente documentación de código para mejorar la legibilidad y comprensión. 4. Explicación y análisis de código: Recibe explicaciones y análisis detallados de tu código para identificar posibles problemas u optimizaciones. Se admite la integración con tu IDE preferido, y Eval se adapta a varios lenguajes de programación. | |
DeepUnitAI | Utilizando Modelos de Aprendizaje de Lenguaje (LLMs) de última generación, generamos de forma autónoma pruebas de unidad adaptadas a módulos de software específicos. Estas pruebas pasan por una rigurosa verificación después de su creación para garantizar su exhaustividad y precisión. Tendrás pruebas de unidad confiables y listas para usar. |
Básico $180/año No se requiere registro
| Simplemente ejecuta el comando npm para generar pruebas, para obtener más información sobre cómo ejecutar el comando, visita nuestra documentación. |
TestGenAI | TestGenAI ofrece las siguientes características principales: 1. Generación de pruebas impulsada por IA: utiliza algoritmos de IA y AST para generar pruebas unitarias PHP. 2. Generación rápida de pruebas: genera pruebas en segundos con un solo clic. 3. Contexto del proyecto: genera pruebas teniendo en cuenta el contexto del proyecto en lugar de formularios aislados. 4. Historial de pruebas generadas: brinda un registro de las pruebas generadas anteriormente para una fácil referencia. | Para utilizar TestGenAI, debe registrarse en el sitio web. Una vez registrado, puede proporcionar su código de clase y método a TestGenAI. La herramienta analiza su código utilizando técnicas de IA y AST para generar pruebas unitarias PHP. Luego puede revisar y utilizar estas pruebas generadas para garantizar la funcionalidad y confiabilidad de su código. TestGenAI también proporciona un historial de pruebas generadas para referencia y uso adicional. |
Asistente de Creatividad Publicitaria con IA
Asistente de Publicidad con IA
Generador de Descripción de Producto de IA
Generador de anuncios de IA
Generador de Contenido de IA
Generador de Banners de IA
En un pipeline de integración continua/despliegue continuo (CI/CD), las pruebas unitarias se ejecutan automáticamente cada vez que se realizan cambios en el repositorio, asegurando que la base de código se mantenga estable.
Al refactorizar código heredado, los desarrolladores utilizan pruebas unitarias para garantizar que la funcionalidad permanezca igual después del proceso de refactorización.
Las reseñas de usuarios sobre las pruebas unitarias son generalmente positivas, con los desarrolladores elogiando su capacidad para mejorar la calidad del código, detectar errores tempranamente y aumentar la confianza al realizar cambios. Algunos desarrolladores encuentran que escribir y mantener pruebas unitarias consume tiempo, pero la mayoría está de acuerdo en que los beneficios superan el esfuerzo. El principal desafío es garantizar que las pruebas estén bien diseñadas, sean mantenidas y proporcionen una buena cobertura de la base de código.
Un desarrollador escribe una prueba unitaria para una función de inicio de sesión para garantizar que valide correctamente las credenciales de usuario y maneje diversos escenarios, como entradas inválidas o cuentas bloqueadas.
Antes de confirmar cambios en un sistema de control de versiones, un desarrollador ejecuta las pruebas unitarias para detectar posibles regresiones o efectos secundarios no deseados.
Para implementar pruebas unitarias, sigue estos pasos: 1. Identifica las unidades o componentes a probar. 2. Escribe casos de prueba para cada unidad, cubriendo diversos escenarios y casos límite. 3. Utiliza un framework de pruebas unitarias (por ejemplo, JUnit para Java, pytest para Python) para automatizar las pruebas. 4. Ejecuta las pruebas con frecuencia, especialmente después de realizar cambios en la base de código. 5. Analiza los resultados de las pruebas y soluciona cualquier falla o problema descubierto durante las pruebas. 6. Mantén y actualiza las pruebas unitarias a medida que evoluciona la base de código.
Mejora de la calidad y confiabilidad del código
Detección y resolución más rápida de errores
Aumento de la confianza del desarrollador al realizar cambios
Mejora de la mantenibilidad y refactorización del código
Documentación del comportamiento esperado a través de casos de prueba