[기술포스팅 원문] https://techblog.uplus.co.kr/ai-엔진을-활용한-테스트-코드-생성-da21199ed91b

[기술포스팅 요약]

이 글은 IPTV MSA 프로젝트에서 코드 커버리지율을 높이기 위한 방안으로 AI 엔진을 활용한 테스트 코드 자동 생성을 검토한 내용을 다룹니다. 코드 커버리지율을 높이기 위한 방법이 필요하지만, 테스트 코드 작성이 시간과 인력 소모가 큰 작업이기 때문에 이를 해결하기 위해 ChatGPT와 Tabnine 도구를 검토했습니다.

• IPTV MSA 프로젝트의 코드 커버리지율 기준은 메소드 100%, 브랜치 커버리지 60%로 설정되어 있습니다.
• 테스트 코드 작성은 코드의 복잡성, 의존성, 유지보수 비용 때문에 어려움이 있으며, 이에 따라 자동화된 테스트 코드 생성을 검토하게 되었습니다.
• ChatGPT를 사용하여 간단한 코드의 테스트 코드를 자동으로 생성할 수 있었으며, 이에 대한 장단점을 분석했습니다.
• Tabnine의 "Test Generation" 기능은 다양한 프로그래밍 언어를 지원하며, 통합 개발 환경에서 쉽게 설정할 수 있는 장점이 있습니다.
• Tabnine은 개발자의 코딩 스타일을 학습하여 점점 더 일치하는 테스트 코드를 생성해 주며, Enterprise 버전에서는 외부 공유가 차단된 private 모델로 학습할 수 있습니다.
• 단순한 코드에 대해서는 테스트 코드 자동 생성이 가능했지만, 복잡한 비즈니스 로직을 가진 코드에 대해서는 추가적인 검토가 필요합니다.

이 게시글은 [GPT-4o model]를 통해 요약되었으며, 정보 공유 목적으로 게시되었습니다. 원문 게시물에 대한 책임이나 이해 관계가 없습니다. - 소프트웨어QA 포럼