Tự động tạo bài kiểm tra e2e
Chạy và tự động sửa các bài kiểm tra
Gỡ lỗi được trang bị trí tuệ nhân tạo
Octomind, CodeReviewBot, Repodex, Refact.ai, GitGab, Equixly, Devin AI là công cụ Bug Detection trả phí/miễn phí tốt nhất.
Phát hiện lỗi là một khía cạnh quan trọng của phát triển phần mềm và bảo đảm chất lượng. Điều này bao gồm việc xác định và định vị lỗi, khuyết điểm hoặc hành vi không mong muốn trong ứng dụng phần mềm. Các kỹ thuật phát hiện lỗi đã phát triển theo thời gian, với việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và thuật toán học máy (ML) để tự động hóa và nâng cao quy trình. Các công cụ phát hiện lỗi dựa trên AI này có thể phân tích mã nguồn, xác định mẫu, và phát hiện vấn đề tiềm năng một cách hiệu quả hơn so với phương pháp thủ công truyền thống.
Các chức năng cốt lõi
|
giá
|
cách sử dụng
| |
---|---|---|---|
Octomind | Tự động tạo bài kiểm tra e2e | Hãy cung cấp cho chúng tôi một URL và các công cụ được trang bị trí tuệ nhân tạo sẽ khám phá, thực thi và duy trì các bài kiểm tra end-to-end của bạn | |
Refact.ai | Hoàn thiện mã | Để sử dụng Refact.ai, bạn có thể tải xuống phiên bản dành cho JetBrains hoặc VS Code. Sau khi cài đặt, Refact đề xuất hoàn thiện mã trong quá trình bạn viết mã, xác định mã có thể tái cấu trúc và phát hiện lỗi. Bạn cũng có thể sử dụng tính năng Trò chuyện AI của Refact để đặt câu hỏi hoặc nhận trợ giúp về viết mã trực tiếp trong môi trường phát triển tích hợp (IDE). Refact cũng có thể phân tích độ phức tạp của mã và chuyển đổi nó thành một ngôn ngữ khác. | |
Equixly | Tích hợp kiểm thử an ninh API vào SLDC | Để sử dụng Equixly, chỉ cần đăng ký một tài khoản trên trang web của chúng tôi. Sau khi có tài khoản, bạn có thể tích hợp kiểm thử an ninh API vào chu trình phát triển phần mềm của bạn bằng cách làm theo tài liệu và hướng dẫn của chúng tôi. | |
CodeReviewBot | Phản hồi tự động |
Mã nguồn mở $0/tháng Bao gồm 100 lần đánh giá/tháng, tính năng đầy đủ, hỗ trợ qua email
| Đăng nhập với GitHub, tạo yêu cầu kéo, và để CodeReviewBot cung cấp phản hồi chi tiết và gợi ý cải thiện. |
Devin AI | Thực hiện tự động các nhiệm vụ kỹ thuật phần mềm phức tạp | Để sử dụng Devin AI, đơn giản là đăng ký và truy cập qua kênh chính thức của Cognition Labs. Sau khi được cấp quyền truy cập, bạn có thể bắt đầu sử dụng Devin AI cho các nhiệm vụ kỹ thuật phần mềm phức tạp. | |
GitGab | Cách sử dụng GitGab | ||
Repodex | Giải quyết lỗi tự động | Chỉ cần đăng ký trên nền tảng của chúng tôi, liên kết kho lưu trữ của bạn và để Repodex phân tích và gợi ý các tối ưu hóa. Hãy nhớ, không có thay đổi nào được thực hiện mà không có sự chấp thuận của bạn, đảm bảo bạn hoàn toàn kiểm soát mã của bạn. |
Các công ty phát triển phần mềm sử dụng công cụ phát hiện lỗi dựa trên AI để cải thiện chất lượng mã nguồn và giảm chi phí phát triển
Các tổ chức tài chính tận dụng các công cụ phát hiện lỗi để xác định các lỗ hổng bảo mật và đảm bảo tuân thủ với quy định
Các nền tảng thương mại điện tử sử dụng công cụ phát hiện lỗi để cung cấp trải nghiệm người dùng mượt mà và giảm thiểu các vấn đề hỗ trợ khách hàng
Các tổ chức y tế áp dụng công cụ phát hiện lỗi để đảm bảo tính tin cậy và chính xác của các hệ thống phần mềm y tế quan trọng
Người dùng đánh giá các công cụ phát hiện lỗi dựa trên AI nói chung là tích cực, với các nhà phát triển khen ngợi khả năng xác định một loạt các lỗi và cải thiện chất lượng mã nguồn. Một số người dùng nhắc đến độ dốc học liên quan đến cấu hình và điều chỉnh các công cụ, nhưng tổng thể họ thấy rằng đó là bổ trợ giá trị trong luồng làm việc phát triển của họ. Tuy nhiên, một số nhà phát triển cảnh báo về việc chỉ hoàn toàn dựa vào phát hiện lỗi tự động và nhấn mạnh về tầm quan trọng của kiểm thử thủ công và xem xét mã trong kết hợp với các công cụ này.
Một nhà phát triển tích hợp một công cụ phát hiện lỗi dựa trên AI vào môi trường phát triển tích hợp của họ, tự động phân tích mã nguồn khi họ viết và làm nổi bật lỗi tiềm năng hoặc mùi mã
Một kỹ sư QA chạy một quét phát hiện lỗi tự động trên một tính năng mới phát triển, xác định các trường hợp cạnh và tạo ra các trường hợp kiểm tra để bao phủ chúng
Một người dùng cuối báo cáo một lỗi qua một biểu mẫu phản hồi, mà sẽ tự động phân tích bởi hệ thống phát hiện lỗi dựa trên NLP để xác định tính hợp lệ và ưu tiên của nó
Để sử dụng các công cụ phát hiện lỗi dựa trên AI, nhà phát triển thường tích hợp chúng vào quy trình phát triển của mình. Điều này có thể bao gồm cấu hình công cụ để phân tích các kho mã nguồn cụ thể, thiết lập quét tự động, và xác định tập luật hoặc chính sách cho phát hiện lỗi. Nhà phát triển xem xét các báo cáo lỗi được tạo ra, ưu tiên vấn đề dựa trên mức nghiêm trọng và tác động, và giải quyết chúng tương ứng. Một số công cụ phát hiện lỗi cũng cung cấp gợi ý cho việc sửa lỗi hoặc cải thiện mã nguồn.
Phát hiện sớm lỗi, giảm chi phí và công sức sửa chúng trong các giai đoạn sau
Cải thiện chất lượng và đáng tin cậy của mã nguồn bằng cách xác định vấn đề tiềm năng trước khi phát hành
Tăng hiệu quả và năng suất của đội phát triển bằng cách tự động hóa phát hiện lỗi
Giảm rủi ro về lỗ hổng bảo mật và các vấn đề tuân thủ
Nâng cao trải nghiệm người dùng bằng cách giảm thiểu lỗi và cải thiện tính ổn định của phần mềm