包阅导读总结
1. 关键词：GitHub Copilot、Productivity、DORA metrics、Automated testing、API testing
2. 总结：本文探讨了 GitHub Copilot 对开发的影响，重点提到了自动化测试方面，如自动创建测试用例、对 API 进行增强测试，以及利用 AI 优化测试管理，以应对 AI 生成代码带来的挑战。
3. 主要内容：
– GitHub Copilot 带来的影响存在争议
– 自动化测试
– 自动创建测试用例，包括单元、功能和集成测试的步骤
– 让非技术用户参与创建和维护自动化端到端测试
– API 测试
– 基于开放规范创建 AI 增强的 API 测试方法
– 将 API 测试与开发者工具集成
– 更好的测试管理
– AI 辅助智能决策、风险分析和优化测试过程
– 分析大量数据提供关于测试覆盖、有效性等方面的洞察
思维导图：
文章来源：infoworld.com
作者：InfoWorld
发布时间：2024/8/6 8:30
语言：英文
总字数：1114字
预计阅读时间：5分钟
评分：85分
标签：AI 生成的代码,GitHub Copilot,DevOps 研究与评估 (DORA) 指标,代码质量,安全风险
以下为原文内容
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Automated testing — Automate the creation of test cases, enabling teams to quickly generate steps for unit, functional, and integration tests. This will help manage the massive surge of AI-generated code in applications. Expand beyond just helping developers and traditional QA people by bringing in non-technical users to create and maintain those tests for automated end-to-end testing.
API testing — Using open specifications, create an AI-augmented testing approach for your APIs, including the creation and maintenance of API tests and contracts. Seamlessly integrate these API tests with developer tools to accelerate development, reduce costs, and maintain current tests with ongoing code changes.
Better test management — AI can help with intelligent decision-making, risk analysis, and optimizing the testing process. AI can analyze vast amounts of data to provide insights on test coverage, effectiveness, and areas that need attention.
