AI-ondersteunde ontwikkeling is realiteit. Hiermee staat de effectiviteit van automatisch gegenereerde unit tests ter discussie. Jij onderzoekt wat een unit test waardevol maakt, hoe AI kan bijdragen, en bouwt een POC die dit proces demonstreert. Gaat AI de kwaliteit van unit testing veranderen? Duik in deze vraagstelling!

💡Interessegebieden: .NET, Unit Testing, Mutation Testing, AI, Code generation

Het is veel werk om een grote applicatie goed te unit testen. Maar tegenwoordig is het mogelijk om unit tests te laten genereren door een AI zoals bijvoorbeeld co-pilot. Het risico dat hieraan vastzit is natuurlijk dat de unit tests niet correct zijn of onvoldoende diepgang hebben. Ook moeten er goede instructies aan de AI worden gegeven over wat er precies getest moet worden. Dit blijft echter handmatig werk, hoewel Stryker (1) eigenlijk al precies weet wat er getest moet worden, namelijk de mutaties die niet als “killed” worden gemarkeerd.

(1) Stryker.NET is het mutationtest framework voor .NET. Mutation testing wordt gebruikt om de effectiviteit van Unit Tests te meten. Bugs, of mutanten, worden automatisch gegenereerd in jouw source code. Vervolgens worden per mutatie alle unit tests uitgevoerd. Wanneer minimaal 1 test faalt, markeren we de mutatie als killed. Als de tests slagen, markeren we de mutatie als survived. Hoe meer killed mutaties, hoe effectiever jouw unit tests. Dit geeft een beter beeld dan code coverage omdat daadwerkelijk bewezen wordt dat de tests effectief zijn.

De opdracht

Aan jou is het de taak om te onderzoeken of het mogelijk is om aan de hand van de resultaten van een mutatie test run, nuttige unit tests te genereren met AI. Hierbij dient rekening gehouden te worden met:

• Wat maakt een unit test een nuttige unit test?
• Hoe kan mutatie testen helpen om de gegenereerde tests te valideren?
• Welke AI is op dit moment het meest geschikt om unit tests mee te genereren (co-pilot, amazon codewhisperer, ChatGPT, Google Bard, Bing AI)
• Hoe kan een mutatie test rapport worden omgezet naar commando’s waar een AI iets mee kan?
• Hoe kan dit programmeer taal onafhankelijk geïmplementeerd worden?

Uiteraard ga je ook een POC bouwen om te bewijzen of het inderdaad mogelijk is. Denk hierbij aan een CLI tool die de resultaten van een mutatie test uitleest uit een json bestand, en vervolgens een AI aanroept met commando’s die worden gegenereerd aan de hand van de data in de json.

Over Info Support

Info Support is specialist in maatwerksoftware, data/AI solutions, beheer en trainingen en actief in de sectoren Finance, Industry, Agriculture, Food & Retail, Mobility & Public en Healthcare. Wij bieden solide en innovatieve oplossingen voor complexe en bedrijfkritische softwarevraagstukken. Onze hoofdkantoren zijn gevestigd in Veenendaal (NL) en Mechelen (BE). Op dit moment zijn er circa 500 medewerkers bij Info Support in dienst.

De werkwijze van Info Support kenmerkt zich door een aantal kernwaarden: soliditeit, integriteit, vakmanschap en passie. Deze kernwaarden zijn verweven in ons werk en de manier waarop we met elkaar omgaan.

Om te zorgen dat alle medewerkers altijd op de hoogte kunnen zijn van de nieuwste ontwikkelingen beschikt Info Support over een inhouse kenniscentrum waar graag wordt voldaan aan de honger naar meer of andere kennis en vaardigheden.

Om deze opdracht te kunnen doen is B2-taalvaardigheid in het Nederlands vereist.