GitHub Copilot hỗ trợ kiểm tra tự động và đảm bảo chất lượng

GitHub Copilot có thể giúp các nhà phát triển tạo mã hiệu quả, chính xác và đáng tin cậy hơn, làm các sản phẩm phần mềm tốt hơn và quy trình phát triển hợp lý hơn.

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX
• Khoá học AI Marketing FUNiX - Cơ hội cho tương lai của nhà tiếp thị
• AI cho Marketer: Đột phá trong thời đại Marketing số

GitHub Copilot có thể giúp các nhà phát triển tạo mã hiệu quả, chính xác và đáng tin cậy hơn, làm các sản phẩm phần mềm tốt hơn và quy trình phát triển hợp lý hơn.

GitHub Copilot là gì?

GitHub Copilot, một công cụ hoàn thiện mã mới do AI cung cấp, đã tạo nên làn sóng trong cộng đồng phát triển phần mềm kể từ khi ra mắt gần đây. Công nghệ tiên tiến này do GitHub phối hợp với OpenAI phát triển, có khả năng cách mạng hóa cách các nhà phát triển viết mã và tiến hành kiểm tra tự động cũng như đảm bảo chất lượng. Bằng cách tận dụng sức mạnh của machine learning, GitHub Copilot có thể giúp các nhà phát triển tạo mã hiệu quả, chính xác và đáng tin cậy hơn, cuối cùng dẫn đến các sản phẩm phần mềm tốt hơn và quy trình phát triển hợp lý hơn.

Các ưu điểm của GitHub Copilot

Cùng xem xét các ưu điểm của GitHub Copilot:

Khả năng hiểu và dự đoán ngữ cảnh

Một trong những lợi ích quan trọng nhất của GitHub Copilot là khả năng hiểu và dự đoán ngữ cảnh của mã được viết. Điều này có nghĩa là AI có thể cung cấp các đề xuất và đoạn mã có liên quan dựa trên nhiệm vụ hiện tại của nhà phát triển, giúp viết mã nhanh chóng và chính xác dễ dàng hơn. Khả năng nhận biết ngữ cảnh này có thể đặc biệt hữu ích đối với thử nghiệm tự động và đảm bảo chất lượng, vì nó có thể giúp nhà phát triển xác định các vấn đề tiềm ẩn và triển khai các thử nghiệm cần thiết để đảm bảo rằng mã của họ hoạt động chính xác.

Đề xuất các kịch bản

Hơn nữa, GitHub Copilot có thể giúp các nhà phát triển viết các trường hợp thử nghiệm toàn diện hơn bằng cách đề xuất các kịch bản và trường hợp cạnh khác nhau có thể chưa được xem xét theo cách khác. Điều này có thể dẫn đến các bộ thử nghiệm mạnh mẽ hơn, do đó có thể giúp phát hiện các lỗi và sự cố sớm hơn trong quá trình phát triển. Bằng cách phát hiện sớm những sự cố này, các nhà phát triển có thể tiết kiệm thời gian và tài nguyên lẽ ra phải dành cho việc khắc phục các sự cố sau này.

Hỗ trợ triển khai thực tế

Ngoài việc giúp các nhà phát triển viết các trường hợp thử nghiệm tốt hơn, GitHub Copilot cũng có thể hỗ trợ triển khai thực tế các framework thử nghiệm tự động. Ví dụ: AI có thể đề xuất các thư viện và framework thử nghiệm phù hợp dựa trên ngôn ngữ lập trình và yêu cầu của dự án. Điều này có thể giúp các nhà phát triển tiết kiệm thời gian và công sức trong việc nghiên cứu và lựa chọn các công cụ tốt nhất cho các nhu cầu cụ thể của họ. Hơn nữa, GitHub Copilot có thể cung cấp các đoạn mã và ví dụ để triển khai các chức năng và phương pháp thử nghiệm khác nhau, giúp các nhà phát triển thiết lập và định cấu hình môi trường thử nghiệm của họ dễ dàng hơn.

Học hỏi từ mã có sẵn

Một ưu điểm khác của việc sử dụng GitHub Copilot để kiểm tra tự động và đảm bảo chất lượng là khả năng học hỏi từ lượng mã khổng lồ có sẵn trên GitHub. Điều này có nghĩa là AI liên tục được tiếp xúc với các mẫu mã, kỹ thuật và phương pháp hay nhất mới và đa dạng, sau đó AI có thể kết hợp vào các đề xuất và đề xuất của mình. Do đó, các nhà phát triển sử dụng GitHub Copilot có thể hưởng lợi từ kiến thức và chuyên môn chung của cộng đồng phát triển phần mềm toàn cầu, dẫn đến các chiến lược thử nghiệm hiệu quả và hiệu quả hơn.

Vẫn còn thách thức

Một mối lo ngại tiềm ẩn khi dựa vào các công cụ do AI cung cấp như GitHub Copilot để kiểm tra tự động và đảm bảo chất lượng là khả năng đưa ra các lỗi hoặc lỗ hổng mới vào mã. Tuy nhiên, điều quan trọng cần nhớ là GitHub Copilot được thiết kế để trở thành một công cụ cộng tác hoạt động cùng với các nhà phát triển con người, thay vì thay thế họ hoàn toàn. Các nhà phát triển phải luôn xem xét và xác minh mã do AI tạo ra để đảm bảo rằng mã đó đáp ứng các yêu cầu cụ thể của họ và tuân thủ các tiêu chuẩn mã hóa đã thiết lập.

Kết luận

Tóm lại, GitHub Copilot có tiềm năng cải thiện đáng kể cách các nhà phát triển tiếp cận thử nghiệm tự động và đảm bảo chất lượng. Bằng cách cung cấp các đề xuất nhận biết ngữ cảnh, giúp viết các trường hợp thử nghiệm toàn diện hơn và hỗ trợ triển khai các framework thử nghiệm, công cụ hỗ trợ AI này có thể giúp các nhà phát triển tạo ra các sản phẩm phần mềm mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn. Mặc dù điều cần thiết là phải duy trì cảnh giác và xem xét mã do AI tạo ra, nhưng lợi ích của việc tận dụng GitHub Copilot để kiểm tra tự động nâng cao và đảm bảo chất lượng là không thể phủ nhận. Khi công nghệ tiếp tục phát triển và cải tiến, có khả năng chúng ta sẽ thấy những cách hiệu quả và sáng tạo hơn nữa để kết hợp AI vào quy trình phát triển phần mềm.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/how-github-copilot-can-improve-automated-testing-and-quality-assurance/)

Tin liên quan:

• Tận dụng AIOps nâng cao DevOps và Agile trong phát triển phần mềm
• Microsoft Azure Machine Learning và AutoML: Hợp lý hóa quy trình máy học (machine learning)
• 3 lý do nên học lập trình trước tuổi 18
• Những hoạt động giúp trẻ em học cách đặt mục tiêu
• Trẻ em thỏa sức sáng tạo với ngôn ngữ lập trình Scratch
• Trẻ em học FUNiX: Cơ hội và hướng dẫn để chinh phục IT
• Độ tuổi nên cho trẻ em học lập trình và cách để trẻ học CNTT hiệu quả