Как ИИ помогает писать unit-тесты: кейс Wildberries
Wildberries поделилась практическим кейсом внедрения локального ИИ-агента в Android-разработку. С первой попытки модель писала некомпилируемые тесты и захлёбывалась в контексте, но после настройки RAG, фильтрации Gradle-логов и системы из трёх сабагентов OpenCode начал выдавать рабочие unit-тесты. На локальных мощностях это занимало около 19 минут, а на более сильных — 5–10 минут.
AI-обработка оригинала Habr AI; редакция Hamidun News
Как использовать ИИ для unit-тестов: Wildberries поделилась опытом, как локальная LLM за два месяца переучилась писать компилируемые тесты вместо галлюцинаций и даже исправлять замечания ревью.
Сколько времени потребовалось локальному ИИ
Wildberries для написания рабочих тестов? Около двух месяцев: сначала нейросеть ошибалась и галлюцинировала, но после перенастройки начала выдавать компилируемые тесты и даже сама исправлять замечания ревью.
Можно ли использовать нейросеть для написания тестов кода?
Да: локальная LLM в опыте Wildberries за два месяца научилась писать компилируемые тесты и исправлять замечания ревью.
Как внедрить ИИ в разработку?
По практике Wildberries: сначала нейросеть ошибалась и галлюцинировала, но после перенастройки начала выдавать рабочий код.
Может ли нейросеть писать unit-тесты?
Да, в опыте Wildberries локальная LLM научилась писать компилируемые unit-тесты для Android и даже исправлять замечания ревью.
Как долго обучать нейросеть писать тесты?
По опыту Wildberries, локальной LLM потребовалось около двух месяцев, чтобы преодолеть ошибки и галлюцинации и начать выдавать компилируемые тесты.
Хотите не читать про ИИ, а внедрить его?
«AI News» — это полезные новости из мира ИИ. Системно научиться работать с нейросетями и применять их в работе — в Hamidun Academy.
Главное из мира ИИ — раз в неделю
7 ключевых событий недели, отобранных вручную. Без шума, репостов и пресс-релизов.
Готово! Проверьте почту — мы отправили подтверждение.