Creación de pruebas unitarias mediante modos de vista de chat

La vista Chat de Visual Studio Code proporciona tres agentes integrados que se pueden usar para crear pruebas unitarias: Ask, Plan y Agent. Cada agente tiene sus propios puntos fuertes, y el mejor agente que se va a usar depende de la tarea específica en cuestión.

Configuración de la sesión de chat

Al iniciar una sesión de chat, tres opciones dan forma a cómo responde la inteligencia artificial:

• Tipo de agente: determina dónde se ejecuta el agente. Seleccione un tipo en la lista desplegable Destino del agente en la vista Chat. Seleccione Local para ejecutar el agente de forma interactiva en el editor con acceso completo al área de trabajo, las herramientas y los modelos. Otras opciones incluyen Copilot CLI, Cloud y proveedores de terceros.
• Agente: determina el rol o la personalidad de la inteligencia artificial. Seleccione un agente del selector de agentes en la vista Chat. Los tres agentes locales integrados son Ask, Plan y Agent.
• Nivel de permiso: controla la autonomía que tiene el agente para invocar herramientas y comandos de terminal. Las opciones son Aprobaciones predeterminadas, Omisión de aprobaciones y Autopilot.

Los agentes Ask, Plan y Agent están diseñados para trabajar con objetivos de agentes locales, y cada uno está optimizado para diferentes tipos de interacciones.

• El agente Ask está optimizado para formular preguntas sobre los proyectos de código, los temas de codificación y los conceptos de tecnología generales.
• El agente de plan está optimizado para crear un plan de implementación estructurado y paso a paso antes de escribir cualquier código.
• El agente está optimizado para flujos de trabajo de codificación autónomos que abarcan varios archivos y comandos de terminal.

Uso del agente de Ask para crear pruebas unitarias

El agente Ask se puede usar para analizar un área de trabajo y, a continuación, crear pruebas unitarias. El agente Ask es útil cuando desea crear pruebas para varias funciones o métodos en un archivo, o cuando desea crear pruebas para un archivo completo.

Para crear pruebas unitarias mediante el agente Ask, siga estos pasos:

1. Abra el archivo que contiene el código que desea probar.

2. Abra la vista Chat e inicie una nueva sesión de chat con el agente Ask.

3. Agregue contexto a la sesión de chat.

   • Puede agregar contexto a la sesión de chat arrastrando y colocando archivos desde la vista EXPLORER de Visual Studio Code en la vista Chat. También puede usar el botón Agregar contexto .
   • Puede abrir archivos externos en el editor de código para incluir recursos que no forman parte del área de trabajo y usarlos para proporcionar contexto específico. Por ejemplo, puede abrir archivos markdown que contengan directrices de colaborador o información de contacto y, a continuación, usar el botón Agregar contexto para agregarlos al contexto de la vista chat.
   • Puede usar Copilot Chat con el contexto del proyecto para guiar las indicaciones y generar sugerencias más relevantes. Esto resulta especialmente útil al crear pruebas para varias funciones o métodos en un archivo, o al generar pruebas para un archivo completo.

4. Escriba un mensaje que solicite pruebas unitarias para el código del archivo.

   • Por ejemplo: "I need to create unit tests for the code in this file. The tests should be written in Python and use the unittest framework. Please generate the tests and explain how they work."

5. Revise las pruebas unitarias sugeridas y afina los resultados mediante avisos actualizados si es necesario.

6. Mueva las pruebas unitarias sugeridas a un archivo de prueba.

   • Por ejemplo, cree un archivo de prueba en el mismo directorio que el archivo de código y, a continuación, inserte las pruebas unitarias sugeridas en el archivo.
   • Puede usar el agente de Ask para sugerir actualizaciones para pruebas específicas después de crear el archivo de prueba o usar otras herramientas de GitHub Copilot para ayudar con las actualizaciones.
   • También puede usar el botón Aplicar en el editor para aplicar las pruebas unitarias sugeridas directamente al archivo de código.

7. Guarde el archivo de prueba.

   • Los archivos de prueba se guardan normalmente en un directorio "pruebas" independiente en un proyecto configurado para pruebas unitarias. Las opciones dependen de la estructura y el marco de pruebas del proyecto.
   • Puede usar el agente de Ask para sugerir actualizaciones para pruebas específicas después de crear el archivo de prueba o usar otras herramientas de GitHub Copilot para ayudar con las actualizaciones.

8. Ejecute las pruebas para asegurarse de que superan y comprueban la funcionalidad del código.

9. Si es necesario, afina las pruebas agregando más casos de prueba o modificando los existentes.

10. Guarde el archivo de nuevo después de realizar cambios en las pruebas.

Utiliza el agente de planificación para planear pruebas unitarias

El agente de plan se puede usar para crear un plan de implementación detallado para las pruebas unitarias antes de escribir cualquier código. El agente de plan investiga su tarea de forma completa, formula preguntas aclarantes y genera un plan paso a paso. Una vez revisado y aprobado el plan, puede entregarlo al Agente para su implementación.

Para planificar pruebas unitarias mediante el agente Plan, siga estos pasos:

1. Abra el archivo que contiene el código que desea probar.

2. Abra la vista Chat y comience una nueva sesión de chat con el Plan agent. Puede seleccionar Plan en la lista desplegable agentes o escribir /plan seguido de la descripción de la tarea.

3. Escriba un mensaje que describa las pruebas unitarias que desea crear.

   • Por ejemplo: "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. Responda a las preguntas aclarantes que el agente de plan hace después de investigar la tarea.

   • El agente del plan puede formular preguntas para resolver ambigüedades antes de redactar el plan.

5. Obtenga una vista previa del borrador del plan propuesto y proporcione comentarios sobre la iteración.

   • El agente de plan proporciona un resumen de alto nivel, un desglose de los pasos, los pasos de comprobación para las pruebas y las decisiones documentadas tomadas durante la planificación.
   • Permanezca en el agente del plan para ajustar el plan antes de su implementación. Puede iterar varias veces para aclarar los requisitos, ajustar el ámbito o proporcionar contexto adicional.

6. Una vez finalizado, use los botones para iniciar la implementación del plan o para abrirlo en el editor para su posterior revisión.

   • Puede optar por implementar el plan en la misma sesión de chat o iniciar una sesión de agente en la nube o en segundo plano para trabajar en la implementación de forma autónoma.
   • Al empezar a implementar el plan, todavía puede proporcionar instrucciones aclaratorias, como por ejemplo "Empezar con la interfaz de usuario" o "solo los pasos 1 y 2".

Uso del agente para crear pruebas unitarias

El agente se puede usar para automatizar las tareas dentro del proceso de prueba unitaria. Por ejemplo, puede usar el Agente para aplicar scaffolding a un proyecto de prueba, crear archivos de prueba, ejecutar pruebas, generar informes de prueba o realizar otras tareas relacionadas con las pruebas unitarias. El agente es mejor para crear pruebas unitarias que requieran una comprensión más detallada del proyecto.

Para crear pruebas unitarias mediante el Agente, siga estos pasos:

1. Abra el archivo que contiene el código que desea probar.

2. Abra la vista Chat e inicie una nueva sesión de chat mediante el Agente.

3. Deje que el Agente determine el contexto.

   Al usar el Agente, GitHub Copilot determina automáticamente el contexto y los archivos pertinentes que se van a editar. También puede agregar contexto explícitamente mediante el botón Agregar contexto o arrastrando archivos a la vista Chat.

4. Opcionalmente, seleccione el icono Herramientas para configurar qué herramientas se pueden usar para responder a la solicitud.

   • Puede seleccionar las herramientas que desea usar para responder a la solicitud. Por ejemplo, puede seleccionar la herramienta Explorador de pruebas para ejecutar pruebas o la herramienta Terminal para ejecutar comandos.
   • También puede seleccionar la herramienta GitHub Copilot para usar las funcionalidades de generación de código de GitHub Copilot.

5. Escriba un mensaje que defina las tareas deseadas.

   • Por ejemplo: "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. Supervise el progreso del Agente a medida que realiza las tareas.

   • Confirme las invocaciones de herramientas y los comandos de terminal. Puede confirmar o rechazar las invocaciones de herramientas y los comandos de terminal que sugiere el Agente. Por ejemplo, puede confirmar el comando para ejecutar las pruebas o el comando para generar un informe de prueba.
   • Interrumpa al agente si es necesario. Puede interrumpir el agente si desea detener las tareas que está realizando. Por ejemplo, puede interrumpir el agente si desea cambiar el contexto o si desea cambiar las herramientas que se usan.

7. Revise los archivos que creó o actualizó el Agente durante las tareas especificadas y, a continuación, mantenga o descarte las actualizaciones.

   • Puede usar nuevas indicaciones para corregir o mejorar pruebas específicas si es necesario.

Resumen

GitHub Copilot Chat proporciona tres agentes integrados que se pueden usar para crear pruebas unitarias: Ask, Plan y Agent. Cada agente tiene sus propios puntos fuertes, y el mejor agente que se va a usar depende de la tarea específica en cuestión. El agente Ask está optimizado para formular preguntas sobre los proyectos de código, los temas de codificación y los conceptos de tecnología generales. El agente de plan está optimizado para crear un plan de implementación estructurado y paso a paso antes de escribir cualquier código. El agente está optimizado para iniciar un flujo de trabajo de codificación con enfoque en agencia.