सही तरीके से उपयोग किया जाए तो, AI परीक्षण के गणना भाग में उत्कृष्ट है — यह किनारी मामलों को विचार करता है और बॉयलरप्लेट तेजी से लिखता है। लेकिन आपको यह सुनिश्चित करना चाहिए कि दावे सार्थक हैं, क्योंकि AI खुशी से ऐसे परीक्षण लिखेगा जो कुछ भी साबित किए बिना पास हो जाते हैं।
// Function under test, with its contract:
// applyDiscount(price, percent) -> price reduced by percent.
// Contract: percent must be 0..100; throws RangeError otherwise. price >= 0.
function applyDiscount(price, percent) {
if (percent < 0 || percent > 100) throw new RangeError('percent out of range');
return price - (price * percent) / 100;
}
// AI-suggested test cases (Jest) — note the edge and error paths, not just happy path:
test('applies a normal discount', () => {
expect(applyDiscount(100, 20)).toBe(80); // happy path
});
test('0% leaves price unchanged', () => {
expect(applyDiscount(100, 0)).toBe(100); // boundary: lower edge
});
test('100% makes it free', () => {
expect(applyDiscount(100, 100)).toBe(0); // boundary: upper edge
});
test('rejects percent above 100', () => {
expect(() => applyDiscount(100, 150)).toThrow(RangeError); // error path
});
AI ने सीमा मामलों (0 और 100) और त्रुटि पथ का प्रस्ताव दिया जिसे आप भूल सकते हैं। आपका काम यह पुष्टि करना है कि toBe(80) सही अपेक्षित मान है, न कि केवल जो फ़ंक्शन लौटाता है।
परीक्षण का कठिन भाग test(...) ब्लॉक टाइप करना नहीं है — यह आप जो अन्यथा मिस करते उन मामलों के बारे में सोचना है, और AI वास्तव में उस चौड़ाई में अच्छा है। लेकिन इसे कोई अंदाजा नहीं है कि आपका कोड होना चाहिए जब तक आप इसे न बताएं, तो बिना निरीक्षण के यह ऐसे परीक्षण लिखने का रुझान रखता है जो कार्यान्वयन को दर्पण करते हैं (वे पास होते हैं, लेकिन वे तब भी पास होंगे यदि फ़ंक्शन गलत हो)। AI को एक किनारी-केस जनरेटर के रूप में माना जाता है जबकि आप दावों के मालिक होते हैं, आपको व्यापक कवरेज और वास्तविक सत्यता देते हैं — AI से गति, आपसे निर्णय।
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