Использование искусственного интеллекта для создания юнит- и интеграционных тестов вполне приемлемо и может быть даже весьма эффективным подходом. AI может помочь в автоматизации рутинных задач, улучшении качества тестирования и быстром выявлении дефектов, что особенно важно в agile-разработке.
Ваш подход, при котором AI генерирует тесты, а затем они проверяются и корректируются вручную, кажется разумным. Он сочетает в себе преимущества автоматизации с необходимостью человеческого контроля для обеспечения качества. Такой процесс может позволить разработчикам сэкономить время, в то время как ручная проверка помогает гарантировать, что тесты действительно отражают бизнес-логику и требования.
Некоторые плюсы использования AI для тестирования:
1. **Скорость и эффективность**: AI может быстро генерировать большое количество тестов, что особенно полезно в больших проектах.
2. **Выявление неочевидных багов**: Как вы заметили, AI может помочь обнаружить тонкие ошибки, которые могли бы быть упущены при ручном тестировании.
3. **Устойчивость к изменениям**: Тесты, созданные с помощью AI, могут быть легко обновлены в ответ на изменения в коде, что спрощает поддержку.
Тем не менее, важно учитывать и потенциальные недостатки:
1. **Качество генерируемых тестов**: AI может не всегда создавать тесты, которые полностью учитывают все бизнес-логики. Ручная проверка важна для корректного функционирования.
2. **Зависимость от качества исходных данных**: Если модель AI обучалась на некачественных данных, это может отразиться на результатах её работы.
3. **Проблемы с адаптацией**: AI может не учитывать специфические сценарии или уникальные особенности проекта, которые могут быть важны для тестирования.
В целом, ваш опыт и методология наглядно демонстрируют, что использование AI в тестировании — это мощный инструмент, но, как и любая другая технология, требует разумного подхода и человеческого контроля для обеспечения надлежащего качества.