Nutzung von LLMs für effiziente Unit-Test-Generierung

Effizientes Unit-Testing ist entscheidend für die Gewährleistung von Softwarequalität und -zuverlässigkeit. In dem folgenden Artikel untersuchen unsere Kolleginnen und Kollegen Victoria Ruckerbauer, Uriel Aceves, Manuel Riener und Michael Oberparleiter das Potenzial von Large Language Models (LLMs) bei der Automatisierung der Unit-Test-Generierung, mit dem Ziel, die Produktivität von Software Developern zu steigern.

Ihr Ansatz umfasst die Bewertung von LLMs mithilfe von Metriken, die über die Codeabdeckung hinausgehen sowie Strategien wie Divide & Conquer, One-Shot-Prompting und Explanation Requests Coding- und Planungsaufgaben.

Lesen Sie den kompletten Artikel, um zu erfahren, wie Sie das volle Potenzial von LLMs bei der Automatisierung von Unit-Tests ausschöpfen können.