インテリジェントなテストケース生成手法
Qwen3-Coderによる効率的なテスト開発のための完全なプロセス：
- 基本的なテストフレームワークの作成
輸入"#generate pytest test cases for FastAPI endpoints with 100% coverage"テンプレートコードを取得する - 境界値解析
はこびだすqwen > Identify edge cases for this sorting function重要なテストポイントへのアクセス - データ駆動型テスト
パラメトリック検定を補完するためにFill-in-the-Middle関数を使用する：<|fim_prefix|>@pytest.mark.parametrize('input,expected', [<|fim_suffix|>])<|fim_middle|> - テストアサーションの最適化
アサーションはコードの修正によって自動的に強化される："Improve these assertions to verify both return value and side effects" - 継続的インテグレーション・ドッキング
エージェントタスク機能でGitHubアクション/YAML設定を生成する
上級者向けのヒント
- プロジェクトの既存のテストパターンをRAGと連携してロードする。
- 生成されたユースケースを実行するqwen > Assess the mutation coverage of these tests
- セットアップtemperature=0.3過剰なランダム化を避けながら、ユースケースを多様に保つ
この答えは記事から得たものである。Qwen3-Coder: オープンソースコード生成とインテリジェントプログラミングアシスタントについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Qwen3-Coderを自動テストシナリオのテストケース生成に適用するには？
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