राम्रोसँग प्रयोग गरिएको, एक AI परीक्षणको गणना भागमा उत्कृष्ट छ — यो किनारा केसहरू विचार गर्छ र बायलरप्लेट द्रुत लेख्छ। तर तपाईले अभिकथनहरू अर्थपूर्ण छन् भनी प्रमाणित गर्नुपर्छ, किनभने एक AI खुसीसँग परीक्षणहरू लेख्छ जो कुनै पनि कुरा प्रमाणित गर्न बिना पास हुन्छन्।
// 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 ले सीमा केसहरू (0 र 100) र त्रुटि पाथ प्रस्ताव गर्यो जुन तपाई बिर्सन सक्नुहुन्थ्यो। तपाईको काम toBe(80) सही अपेक्षित मान हो, केवल जो फलन होइन भनी पुष्टि गर्नु हो।
परीक्षणको कठिन भाग test(...) ब्लकहरू टाइप गर्नु होइन — यो केसहरू सोच्नु हो जो तपाई अन्यथा मिस गर्नुहुन्थ्यो, र एक AI साँच्चै त्यो चौडाइमा राम्रो छ। तर यसलाई गर्नुपर्छ के हो भनी थाहा छैन जबसम्म तपाई यसलाई बताउनुहुन्न, त्यसकारण जाँच नगरी यो परीक्षणहरू लेख्छ जो कार्यान्वयन दर्पण गर्छन् (तिनीहरू पास हुन्छन्, तर तिनीहरू पास हुन्थे यदि फलन गलत हुन्थो)। AI लाई किनारा-केस जेनरेटरको रूपमा व्यवहार गर्दा जब तपाई अभिकथनहरूको मालिक हुनुहुन्छ, तपाईले व्यापक कभरेज र वास्तविक शुद्धता प्राप्त गर्नुहुन्छ — AI बाट गति, तपाईबाट निर्णय।