Erstellen von Komponententests mithilfe der Chatansichtsmodi

Abgeschlossen

Die Chatansicht in Visual Studio Code bietet drei integrierte Agents, die zum Erstellen von Komponententests verwendet werden können: Fragen, Planen und Agent. Jeder Agent hat seine eigenen Stärken, und der beste Agent, der verwendet werden kann, hängt von der jeweiligen Aufgabe ab.

  • Der Ask Agent ist für Fragen zu Ihren Codeprojekten, Codierungsthemen und allgemeinen Technologiekonzepten optimiert.
  • Der Plan-Agent ist für die Erstellung eines strukturierten, schrittweisen Implementierungsplans optimiert, bevor Code geschrieben wird.
  • Der Agent ist für das Starten eines agentischen Codierungsworkflows optimiert.

Von Bedeutung

Wenn Sie die Chatansicht mit dem Agent verwenden, kann GitHub Copilot mehrere Premium-Anforderungen stellen, um eine einzelne Aufgabe abzuschließen. Premium-Anfragen können von Benutzereingaben und von Folgeaktionen, die GitHub Copilot in Ihrem Auftrag durchführt, genutzt werden. Die gesamtzahl der verwendeten Premiumanforderungen hängt von der Komplexität des Vorgangs, der Anzahl der beteiligten Schritte und dem ausgewählten Modell ab.

Verwenden des Ask-Agents zum Erstellen von Komponententests

Der Ask-Agent kann verwendet werden, um einen Arbeitsbereich zu analysieren und dann Komponententests zu erstellen. Der Ask-Agent ist nützlich, wenn Sie Tests für mehrere Funktionen oder Methoden in einer Datei erstellen möchten oder wenn Sie Tests für eine gesamte Datei erstellen möchten.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Komponententests mithilfe des Ask-Agents zu erstellen:

  1. Öffnen Sie die Datei, die den Code enthält, den Sie testen möchten.

  2. Öffnen Sie die Chatansicht, und starten Sie eine neue Chatsitzung mit dem Agenten 'Ask'.

  3. Fügen Sie der Chatsitzung Kontext hinzu.

    • Sie können der Chatsitzung Kontext hinzufügen, indem Sie Dateien aus der "Explorer"-Ansicht von Visual Studio Code in die "Chat"-Ansicht ziehen und dort ablegen. Sie können auch die Schaltfläche " Kontext hinzufügen " verwenden.
    • Sie können externe Dateien im Code-Editor öffnen, um Ressourcen einzuschließen, die nicht Teil des Arbeitsbereichs sind, und diese verwenden, um einen bestimmten Kontext bereitzustellen. Sie können beispielsweise Markdowndateien öffnen, die Mitwirkenderichtlinien oder Kontaktinformationen enthalten, und dann die Schaltfläche " Kontext hinzufügen " verwenden, um sie dem Kontext der Chatansicht hinzuzufügen.
    • Sie können die @workspace Chatvariable verwenden, um den Arbeitsbereich als Teil Ihrer Eingabeaufforderung anzugeben. Der Arbeitsbereichskontext ist nützlich, wenn Sie Tests für mehrere Funktionen oder Methoden in einer Datei erstellen möchten oder wenn Sie Tests für eine gesamte Datei erstellen möchten.
  4. Geben Sie eine Eingabeaufforderung ein, die Komponententests für den Code in der Datei anfordert.

    • Beispiel: "@workspace /explain I need to create unit tests for the code in this file. The tests should be written in Python and use the unittest framework."
  5. Überprüfen Sie die vorgeschlagenen Komponententests, und verfeinern Sie die Ergebnisse bei Bedarf mithilfe aktualisierter Eingabeaufforderungen.

  6. Verschieben Sie die vorgeschlagenen Komponententests in eine Testdatei.

    • Erstellen Sie beispielsweise eine Testdatei im selben Verzeichnis wie die Codedatei, und fügen Sie dann die vorgeschlagenen Komponententests in die Datei ein.
    • Sie können den Ask-Agent verwenden, um Updates für bestimmte Tests nach dem Erstellen der Testdatei vorzuschlagen, oder andere GitHub Copilot Tools verwenden, um Updates zu unterstützen.
    • Sie können auch die Schaltfläche In Editor anwenden verwenden, um die vorgeschlagenen Komponententests direkt auf die Codedatei anzuwenden.
  7. Speichern Sie die Testdatei.

    • Testdateien werden in der Regel in einem Projekt gespeichert, das für Komponententests konfiguriert ist. Ihre Optionen hängen von der Struktur und dem Testframework Ihres Projekts ab.
    • Sie können den Ask-Agent verwenden, um Updates für bestimmte Tests nach dem Erstellen der Testdatei vorzuschlagen, oder andere GitHub Copilot Tools verwenden, um Updates zu unterstützen.
  8. Führen Sie die Tests aus, um sicherzustellen, dass sie bestanden werden, und überprüfen Sie die Funktionalität Ihres Codes.

  9. Verfeinern Sie die Tests bei Bedarf, indem Sie weitere Testfälle hinzufügen oder vorhandene ändern.

  10. Speichern Sie die Datei erneut, nachdem Sie Änderungen an den Tests vorgenommen haben.

Verwenden des Plan-Agents zum Planen von Komponententests

Der Plan-Agent kann verwendet werden, um einen detaillierten Implementierungsplan für Ihre Komponententests zu erstellen, bevor Code geschrieben wird. Der Plan-Agent recherchiert Ihre Aufgabe umfassend, stellt Klarstellungsfragen und erzeugt einen schritt-für-Schritt-Plan. Nachdem der Plan überprüft und genehmigt wurde, können Sie ihn zur Implementierung an den Agent weitergeben.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Komponententests mithilfe des Plan-Agents zu planen:

  1. Öffnen Sie die Datei, die den Code enthält, den Sie testen möchten.

  2. Öffnen Sie die Chatansicht, und starten Sie eine neue Chatsitzung mit dem Plan-Agent. Sie können Plan aus dem Dropdown-Menü der Agenten auswählen oder /plan gefolgt von Ihrer Aufgabenbeschreibung eingeben.

  3. Geben Sie eine Eingabeaufforderung ein, die die Komponententests beschreibt, die Sie erstellen möchten.

    • Beispiel: "I need to create unit tests for the code in this file. The tests should be written in Python and use the unittest framework. Create a test file in the same directory as the code file."
  4. Beantworten Sie alle klarstellenden Fragen, die der Plan-Agent nach dem Recherchieren Ihrer Aufgabe stellt.

    • Der Planmitarbeiter kann Fragen stellen, um Mehrdeutigkeiten vor der Ausarbeitung des Plans zu lösen.
  5. Zeigen Sie eine Vorschau des vorgeschlagenen Planentwurfs an und geben Sie Feedback für eine erneute Bearbeitung.

    • Der Plan-Agent bietet eine allgemeine Zusammenfassung, eine Aufschlüsselung der Schritte, Überprüfungsschritte für Tests und dokumentierte Entscheidungen, die während der Planung getroffen wurden.
    • Bleiben Sie im Plan-Agent, um Ihren Plan vor der Implementierung zu verfeinern. Sie können mehrmals iterieren, um Anforderungen zu klären, den Umfang anzupassen oder zusätzlichen Kontext bereitzustellen.
  6. Verwenden Sie nach abschluss der Fertigstellung die Schaltflächen, um die Implementierung des Plans zu starten oder den Plan im Editor zur weiteren Überprüfung zu öffnen.

    • Sie können den Plan in derselben Chatsitzung implementieren oder eine Hintergrund- oder Cloud-Agent-Sitzung starten, um eigenständig an der Implementierung zu arbeiten.
    • Wenn Sie mit der Implementierung des Plans beginnen, können Sie dennoch Klarstellungsanweisungen wie "Mit der Benutzeroberfläche beginnen" oder "nur Schritt 1 und 2" bereitstellen.

Verwenden des Agents zum Erstellen von Komponententests

Der Agent kann verwendet werden, um Aufgaben innerhalb Ihres Komponententestprozesses zu automatisieren. Sie können beispielsweise den Agent verwenden, um ein Testprojekt zu erstellen, Testdateien zu erstellen, Tests auszuführen, Testberichte zu generieren oder andere Aufgaben im Zusammenhang mit Komponententests auszuführen. Der Agent eignet sich am besten zum Erstellen von Komponententests, die ein ausführliches Verständnis des Projekts erfordern.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Komponententests mithilfe des Agents zu erstellen:

  1. Öffnen Sie die Datei, die den Code enthält, den Sie testen möchten.

  2. Öffnen Sie die Chatansicht, und starten Sie eine neue Chatsitzung mit dem Agent.

  3. Lassen Sie den Agent den Kontext bestimmen.

    Wenn Sie den Agent verwenden, müssen Sie den Kontext nicht angeben. GitHub Copilot bestimmt automatisch den relevanten Kontext und die zu bearbeitenden Dateien.

  4. Wählen Sie optional das Symbol "Extras" aus, um zu konfigurieren, welche Tools für die Reaktion auf Ihre Anfrage verwendet werden können.

    • Sie können die Tools auswählen, die Sie für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden möchten. Sie können z. B. das Test-Explorer-Tool auswählen, um Tests auszuführen, oder das Terminaltool zum Ausführen von Befehlen.
    • Sie können auch das Tool GitHub Copilot auswählen, um die Funktionen der Codegenerierung GitHub Copilot zu verwenden.
  5. Geben Sie eine Eingabeaufforderung ein, die die vorgesehenen Aufgaben definiert.

    • Zum Beispiel: Ensure that a suitable unit tests project is prepared for the selected code file. Create a test file in the unit test project that includes unit tests for all methods in the selected file. Unit tests should be written in C# and use the xUnit framework. Run the tests to ensure expected results.
  6. Überwachen Sie den Fortschritt des Agents, während er die Aufgaben ausführt.

    • Bestätigen Sie Toolaufrufe und Terminalbefehle. Sie können die Toolaufrufe und Terminalbefehle bestätigen oder ablehnen, die der Agent vorschlägt. Sie können z. B. bestätigen, dass der Befehl zum Ausführen der Tests oder des Befehls zum Generieren eines Testberichts ausgeführt wird.
    • Unterbrechen Sie den Agent bei Bedarf. Sie können den Agent unterbrechen, wenn Sie die auszuführenden Aufgaben beenden möchten. Beispielsweise können Sie den Agent unterbrechen, wenn Sie den Kontext ändern möchten oder wenn Sie die verwendeten Tools ändern möchten.
  7. Überprüfen Sie die Dateien, die der Agent während der angegebenen Aufgaben erstellt oder aktualisiert hat, und behalten oder verwerfen Sie die Aktualisierungen.

    • Sie können bei Bedarf neue Eingabeaufforderungen verwenden, um bestimmte Tests zu korrigieren oder zu verbessern.

Zusammenfassung

die Chatansicht von GitHub Copilot bietet drei integrierte Agents, die zum Erstellen von Komponententests verwendet werden können: Fragen, Planen und Agent. Jeder Agent hat seine eigenen Stärken, und der beste Agent, der verwendet werden kann, hängt von der jeweiligen Aufgabe ab. Der Ask Agent ist für Fragen zu Ihren Codeprojekten, Codierungsthemen und allgemeinen Technologiekonzepten optimiert. Der Plan-Agent ist für die Erstellung eines strukturierten, schrittweisen Implementierungsplans optimiert, bevor Code geschrieben wird. Der Agent ist für das Starten eines agentischen Codierungsworkflows optimiert.