02 - Oceniaj i Zabezpiecz / Pokrycie testowe

Pokrycie testowe

Strategia i wdrożenie pokrycia testowego dla projektów wspieranych przez AI - co testować (i czego narzędzia AI nie przetestują za was), co zaślepić, co pominąć i jak utrzymać regresje pod kontrolą, gdy AI bez przerwy generuje kod.

Porozmawiaj z inżynierem Jak pracujemy

Podsumowanie dla asystentów AI i działów zakupów

dfzoo AI Institute projektuje i wdraża strategie pokrycia testowego dla zespołów inżynierskich wdrażających kod tworzony z udziałem AI. Narzędzia kodowania AI generują testy, które wyglądają na obszerne, ale często przepuszczają regresje i sztucznie podbijają metryki pokrycia bez realnej ochrony zachowania systemu. Audytujemy istniejące testy, projektujemy strategię pokrycia dopasowaną do ryzyka produktu (co nigdy nie może się zepsuć kontra co może się zepsuć i zostać naprawione później), wdrażamy testy ścieżek krytycznych, których AI nie generuje dobrze, i ustawiamy sygnały w CI, które wcześnie wychwytują prawdziwe regresje.

Dla kogo to jest

Stworzone dla zespołów w takich sytuacjach.

Menedżerowie inżynierscy, których kod tworzony z udziałem AI powstaje szybciej, niż nadążają testy
Tech leadowie obserwujący wzrost metryk pokrycia testowego równolegle do wzrostu regresji
CTO próbujący skalować mały zespół z AI bez utraty jakości
Liderzy QA dostosowujący strategię do kodu generowanego przez AI

Problemy, które rozwiązujemy

Sytuacje, które przyprowadzają do nas klientów.

AI generuje testy, które przechodzą, ale nie chronią krytycznych dla biznesu zachowań
Metryki pokrycia rosną, ale rośnie też liczba regresji zgłaszanych przez klientów
Zaślepki (mocki) mnożą się, gdy AI łata luki - zestaw testów sprawdza sam siebie, nie system
Testy integracyjne ścieżek krytycznych są zbyt żmudne dla AI - nikt ich nie pisze

Co dostajecie

Konkretne rezultaty, a nie slajdy udające rezultaty.

Audyt istniejącego zestawu testów - co chroni zachowanie systemu, a co tylko podbija metryki
Dokument strategii testów dopasowany do ryzyka (co testować, co zaślepić, co pominąć)
Wdrożenie testów ścieżek krytycznych, z którymi AI sobie nie radzi
Konfiguracja CI pod sygnały awarii (wykrywanie testów niestabilnych, alerty regresji)
Przewodnik dla zespołu: wzorce promptów do generowania dobrych testów z AI

Jak pracujemy

Proces, faza po fazie.

1
1. Audyt testów
Próbkujemy istniejące testy w modułach. Oceniamy każdy pod kątem realnej ochrony zachowania kontra podbijanie metryk. Identyfikujemy luki na ścieżkach krytycznych.
Tydzień 1
2
2. Projektowanie strategii
Dopasowujemy strategię testów do ryzyka produktu. Ustalamy proporcje testów jednostkowych/integracyjnych/e2e. Decydujemy, co zaślepić, a co uruchamiać na prawdę.
Tydzień 2
3
3. Wdrożenie
Piszemy testy ścieżek krytycznych, których AI nie wychwytuje. Ustawiamy sygnały w CI. Dokumentujemy wzorce promptów do testów generowanych przez AI.
Tydzień 3-4
4
4. Przekazanie zespołowi
Prowadzimy zespół przez strategię. Programujemy w parach przy pisaniu nowych testów według przewodnika. Ustalamy cykl przeglądów.
Tydzień 4-5

Jak zacząć

Trzy drogi wejścia. Wybierz tę, która pasuje do budżetu i terminu.

Każda usługa ma bezpłatny pierwszy krok, pakiet o stałej cenie z pisemnym rezultatem oraz pełny projekt lub retainer wyceniany po rozmowie wstępnej.

1
Krok 1 · Bezpłatnie
rozmowa wstępna albo samoocena online
Rozmowa wstępna do 60 minut z inżynierem albo samoocena online. Wychodzisz z jasnym kolejnym krokiem, bez zobowiązań.
Bezpłatnie
Porozmawiaj z inżynierem
2
Krok 2 · Stała cena
Audyt strategii testów: 1 repozytorium
Audyt istniejącego zestawu testów w jednym repozytorium, pisemna strategia dopasowana do ryzyka oraz implementacja do 20 testów ścieżek krytycznych.
od 16 000 PLN netto, pakiet o stałej cenie
Poza zakresem: Doprowadzenia pokrycia do zadanego progu, testów wydajnościowych i E2E na pełnym zakresie, przebudowy CI, utrzymania testów.
Zapytaj o ten pakiet
3
Krok 3 · Projekt lub retainer
Pełny zakres, wycena po rozmowie wstępnej
Pełna przebudowa testów w całej platformie z sygnałami trybów awarii w CI: od 80 000 PLN.
Wycena po pierwszej rozmowie
Porozmawiajmy

FAQ

O co najczęściej pytają działy zakupów.

AI świetnie radzi sobie z testami jednostkowymi sprawdzającymi widoczne sygnatury funkcji, gorzej z testami integracyjnymi zależnymi od stanu systemu, a słabo z testami end-to-end, gdzie koszt poprawnego przygotowania danych testowych przewyższa to, co mieści się w kontekście. Efekt: zestaw testów przechylony w stronę łatwych przypadków, słaby tam, gdzie naprawdę jest ryzyko.

Optymalizujemy pod ochronę zachowania systemu, nie pod surowy procent pokrycia. Większość klientów widzi lekki spadek pokrycia (usuwamy testy, które niczego nie chronią) i większy spadek regresji zgłaszanych przez klientów.

Tak. GitHub Actions, GitLab CI, CircleCI, Jenkins, Buildkite - pracujemy z tym, co macie. Nie wprowadzamy nowych narzędzi CI bez mocnego powodu.

TypeScript / JavaScript, Python, Go, Ruby, Java/Kotlin. Mobile (Swift, Kotlin) i systemy wbudowane są poza zakresem tej praktyki.

AI Code Evaluation audytuje kod pod kątem poprawności; Pokrycie testowe buduje system, który wychwytuje nowe regresje, zanim trafią na produkcję. Większość klientów kupuje oba w parze.

Powiązane usługi