Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers · Lekcja

Debugowanie i generowanie przypadków testowych

Wykorzystają Państwo LLM-y do wykrywania błędów, sugerowania poprawek i automatycznego generowania kompleksowych przypadków testowych dla oprogramowania.

Debugowanie i generowanie przypadków testowych to bezpłatna lekcja Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers na CoddyKit. To lekcja 2 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers, a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers zawiera 4 lekcji w sumie.

Części tej lekcji nie zostały jeszcze przetłumaczone i są wyświetlane po angielsku.

LLMs: Your Debugging Assistant

Debugging can be a time-consuming part of software development. Large Language Models (LLMs) can act as powerful assistants, helping you identify issues faster and suggesting solutions.

They analyze your code, understand its intent, and spot common pitfalls that might otherwise take hours to find.

Identifying Syntax & Logic Bugs

LLMs are adept at detecting various types of errors in your code:

Syntax Errors: Missing semicolons, mismatched parentheses, incorrect keywords.
Logical Flaws: Subtle mistakes in your algorithm that cause incorrect behavior.
Potential Issues: Suggesting areas for improvement or common anti-patterns.

Example: Spotting a Syntax Error

Consider this simple Java code. An LLM can quickly point out the missing semicolon. Try running it to see the error!

public class BuggyCode {
  public static void main(String[] args) {
    int x = 10
    System.out.println("Value: " + x);
  }
}

Suggesting Code Fixes

Beyond just identifying errors, LLMs can also propose concrete fixes. This is incredibly useful as it not only highlights the problem but also provides a path to resolution.

You can prompt an LLM with your buggy code and ask it to 'fix this code' or 'explain the error and provide a solution'.

Example: Fixing a Logical Flaw

This Java function intends to return the maximum of two numbers, but it has a logical bug. An LLM could suggest changing the `if` condition to `a > b`.

public class MaxFinder {
  public static int findMax(int a, int b) {
    if (a < b) { // Logical error here!
      return a;
    } else {
      return b;
    }
  }

  public static void main(String[] args) {
    System.out.println("Max of 5 and 10: " + findMax(5, 10)); // Should be 10, outputs 5
    System.out.println("Max of 20 and 7: " + findMax(20, 7)); // Outputs 7
  }
}

Automating Test Case Generation

Writing comprehensive unit tests is crucial for software quality, but it can be repetitive. LLMs can automate this by generating test cases for your functions and methods.

This speeds up development and ensures better code coverage.

Prompting for Test Cases

To get the best test cases from an LLM, your prompt should include:

The code snippet or function signature.
The desired testing framework (e.g., JUnit for Java, Pytest for Python).
Specific scenarios (e.g., positive, negative, edge cases).
The desired output format (e.g., 'only the test code').

Example: Generating Unit Tests

Given a simple function, an LLM can generate a JUnit test class. Here's a sample function and the tests an LLM might produce for it.

public class Calculator {
  public int add(int a, int b) {
    return a + b;
  }
}

// --- LLM Generated Tests ---
import org.junit.jupiter.api.Test;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;

public class CalculatorTest {
  @Test
  void testAddPositiveNumbers() {
    Calculator calc = new Calculator();
    assertEquals(5, calc.add(2, 3));
  }

  @Test
  void testAddNegativeNumbers() {
    Calculator calc = new Calculator();
    assertEquals(-5, calc.add(-2, -3));
  }

  @Test
  void testAddZero() {
    Calculator calc = new Calculator();
    assertEquals(10, calc.add(10, 0));
  }
}

Covering Edge Cases with LLMs

LLMs are excellent at thinking through various scenarios, including crucial 'edge cases' that developers sometimes overlook.

Prompt them to generate tests for:

Empty inputs (e.g., empty strings, null lists)
Zero, maximum, or minimum values
Invalid inputs (e.g., non-numeric where numbers are expected)
Duplicate data

Debugging & Testing Quiz

Test your understanding of how LLMs assist in debugging and test case generation.

Recap: Debugging & Testing with LLMs

In this lesson, you learned how LLMs can be powerful allies in your development workflow:

They can identify and suggest fixes for both syntax and logical errors.
LLMs are valuable tools for automating the generation of comprehensive unit test cases.
By crafting effective prompts, you can guide LLMs to cover positive, negative, and critical edge case scenarios, significantly enhancing code quality and robustness.

Często zadawane pytania

Czy lekcja „Debugowanie i generowanie przypadków testowych” jest bezpłatna?

Tak — pełny tekst „Debugowanie i generowanie przypadków testowych” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers, przejdź na CoddyKit PRO. Kurs Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers zawiera 4 lekcji w sumie.

Co nauczysz się w „Debugowanie i generowanie przypadków testowych”?

Wykorzystają Państwo LLM-y do wykrywania błędów, sugerowania poprawek i automatycznego generowania kompleksowych przypadków testowych dla oprogramowania. Ćwiczysz Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.

Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers?

Nie wymagamy żadnego doświadczenia. Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 2 z 4.

Ile czasu zajmuje lekcja „Debugowanie i generowanie przypadków testowych”?

Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.

Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers?

Tak. Każda lekcja Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.

Wszystkie lekcje w tym kursie

Generowanie i refaktoryzacja kodu
Debugowanie i generowanie przypadków testowych
Ekstrakcja danych i podsumowywanie
Generowanie zapytań SQL z języka naturalnego

← Powrót do Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers