CodiumAI Cover-Agent
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Codiumai Cover Agent
紹介 :
CodiumAI Cover-Agentは、生成AIを活用してテストを自動生成し、コードカバレッジを向上させるツールです。開発ワークフローの簡素化を目指しており、大規模言語モデル(LLM)と連携することで、ソフトウェアプロジェクトのユニットテストを自動的に作成し、テストの網羅性と品質保証を確保します。Cover-Agentは主要なCIプラットフォームへの統合を計画しており、コミュニティによる協力と機能拡張を歓迎しています。自動ユニットテスト生成分野における最先端のソリューションを目指しています。
ターゲットユーザー :
Cover-Agentは、コードの完全性を向上?維持する必要がある多忙な開発チームに適しています。特に、迅速な反復と高品質なコードカバレッジが必要なソフトウェア開発プロジェクトに最適です。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 63.8K
使用シナリオ
Pythonプロジェクトのユニットテストを自動生成する
CI/CDプロセスに統合し、コードカバレッジを自動的に向上させる
新しいテスト生成技術を探求するための研究ツールとして使用する
製品特徴
テストスイートを実行し、コードカバレッジレポートを生成するためのコマンドまたはスクリプトの実行
テストの追加に伴いコードカバレッジ率が増加していることを検証し、新規テストが全体的なテスト効果に貢献していることを確認
コードリポジトリから必要なデータを収集し、大規模言語モデルに渡すプロンプトを構築
提供されたプロンプトに基づき、大規模言語モデルと連携してテストを生成
複数のプログラミング言語のテスト生成に対応
様々なテストシナリオに対応
テスト対象コードの動作分析を行い、それに応じたテストを生成
TestGen-LLMの推奨に従い5回実行するなど、テストの不安定性を検査
使用チュートリアル
PythonとPoetryをインストールし、環境変数OPENAI_API_KEYを設定する
Cobertura XMLコードカバレッジレポートを用意する
GitHubからPython Pipパッケージをインストールするか、実行可能ファイルをダウンロードする
コマンドラインからCover Agentを実行し、ソースファイルパス、テストファイルパス、コードカバレッジレポートパスなどのパラメータを指定する
README.mdファイルのサンプルプロジェクトを参考にテストを行う
Cover Agentを使用して特定のプロジェクトのユニットテストを生成および検証する
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