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Cobertura de código con IA

Jaap Brasser

Codium

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En esta demostración rápida mostraré cómo Codium, una herramienta generativa de IA de vanguardia, está revolucionando la integridad del código. Demostraremos la capacidad de Codium para generar pruebas Mocha útiles, tomadas de un repositorio público y destacaremos la integración perfecta. Puedes ver a Codium transformando escenarios de prueba complejos en información accionable, impulsando la cobertura de código hacia adelante. ¡Únete a nosotros para un vistazo perspicaz al futuro de las pruebas automatizadas donde la velocidad se encuentra con la calidad!

This talk has been presented at TestJS Summit 2023, check out the latest edition of this JavaScript Conference.

FAQ

Codium es un asistente de IA generativo que se integra en tu entorno de desarrollo integrado (IDE), como VS Code o la suite de JetBrains. Ofrece funciones como generación de pruebas, explicación de código y colaboración mejorada, ayudando a automatizar tareas como las solicitudes de extracción.

PR Agent es un proyecto de código abierto de Codium que ayuda a gestionar mensajes de commit, revisiones de PR y descripciones, facilitando la automatización de estas tareas. Es gratuito y compatible con plataformas como GitHub, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps y CodeCommit.

Codium permite generar pruebas automatizadas que pueden mejorar la cobertura de código. Puedes especificar ciertos métodos o líneas de código y Codium generará pruebas pertinentes, incluso utilizando pruebas existentes como referencia para generar nuevas pruebas.

Puedes obtener soporte y comunicarte con el equipo de Codium a través de su canal de Discord. Jaap, mencionado en la presentación, es el único con ese nombre en el canal, facilitando su localización para cualquier consulta directa.

Sí, Codium puede generar pruebas específicamente para errores como el 404 y 500. La herramienta analiza el comportamiento del código y genera pruebas que cubren estos escenarios, ayudando así a mejorar la cobertura de pruebas en el código.

Codium no solo genera pruebas, sino que también ofrece la capacidad de mejorar y refactorizar código. La IA proporciona sugerencias de mejora y permite al usuario aceptar o rechazar estos cambios, facilitando la optimización del código de manera eficiente.

artificial intelligence

Jaap Brasser

8 min

07 Dec, 2023

Comments

Va Da
P4
AI for the win!
11:32 Nov 22, 2024

Video Summary and Transcription

Codium es un asistente generativo de IA para el desarrollo de software que ofrece explicación de código, generación de pruebas y características de colaboración. Puede generar pruebas para una API de GraphQL en VS Code, mejorar la cobertura de código e incluso documentar pruebas. Codium permite analizar líneas de código específicas, generar pruebas basadas en las existentes y responder preguntas relacionadas con el código. También puede proporcionar sugerencias para mejorar el código, ayudar con la refactorización del código y asistir en la redacción de mensajes de commit.

Available in English: Code coverage with AI

Video transcription and chapters available for users with access.

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The rise of AI engineers is driven by the demand for AI and the emergence of ML research and engineering organizations. Start-ups are leveraging AI through APIs, resulting in a time-to-market advantage. The future of AI engineering holds promising results, with a focus on AI UX and the role of AI agents. Equity in AI and the central problems of AI engineering require collective efforts to address. The day-to-day life of an AI engineer involves working on products or infrastructure and dealing with specialties and tools specific to the field.

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Aplicaciones Web del Futuro con Web AI

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Web AI Lead at Google.

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Construyendo la IA para Athena Crisis

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Join Christoph from Nakazawa Tech in building the AI for Athena Crisis, a game where the AI performs actions just like a player. Learn about the importance of abstractions, primitives, and search algorithms in building an AI for a video game. Explore the architecture of Athena Crisis, which uses immutable persistent data structures and optimistic updates. Discover how to implement AI behaviors and create a class for the AI. Find out how to analyze units, assign weights, and prioritize actions based on the game state. Consider the next steps in building the AI and explore the possibility of building an AI for a real-time strategy game.

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