chatGPT - création d’un outil de test de base de données automatisé
Création d’un outil de test de base de données automatisé avec ChatGPT
Hier soir, j’ai pensé essayer de faire en sorte que ChatGPT crée une base de données automatisée outil de test et les résultats étaient assez prometteurs.
En conclusion, avec des conseils, il a pu construire un projet à partir de zéro qui a exécuté un script python et une base de données postgres. Il a généré un schéma aléatoire et valeurs pour les tables générées aléatoirement. Il a fourni un script Python qui inspecterait la base de données et exécuterait des requêtes sur celle-ci.
Est-ce que tout a fonctionné hors de la boîte? Non. Il y a quelques bogues à corriger dans le python script qu’il a généré. Cependant, l’effort pour y remédier n’est pas élevé et certainement l’ensemble du processus de bout en bout est moins cher, en termes de temps, par rapport à partir de zéro.
J’ai trouvé que les bogues rencontrés étaient en grande partie dus à mon manque de clarté ou ordre des questions qui lui sont posées. Il était tout à fait capable de réparer lui-même erreurs / mise à jour du code existant pour correspondre aux nouvelles exigences lorsque demandé de le faire.
Le seul problème réel que j’ai rencontré était des erreurs d’API générales que l’on pourrait attendez-vous à quelque chose d’aussi populaire dans un état de prévisualisation précoce.
Je suis sorti de cette expérience en voyant ChatGPT et tout ce qui suit comme un aide au développement vraiment utile pour ceux qui savent déjà programmer. Il m’a aidé à construire un outil plus rapidement que je n’aurais pu si je me suis assis pour le faire à partir de gratter. Je ne le considère pas encore comme un remplacement pour les ingénieurs en logiciel pour deux raisons principales - premièrement : pour les applications non triviales, je soupçonne la personne l’alimentation des exigences dans le système (ou “ingénieur rapide”) doit avoir un idée raisonnable de la façon de construire un logiciel en premier lieu, afin de savoir comment pour formuler des demandes et corriger les erreurs / combler les lacunes. deuxièmement : le code étant généré n’est pas toujours solide - sans qu’un ingénieur expérimenté examine et prendre possession de tout code produit (la propriété étant importante pour raisons de maintenance) alors il y a peu de garantie que vous obtiendrez ce que vous espèrent.
Cependant; c’est encore très tôt. Les problèmes décrits peuvent-ils être résolus plus loin? Absolument. Ce type d’outillage sera-t-il “mauvais” pour les logiciels l’ingénierie dans son ensemble, à long terme ? Peut-être. Personnellement, je suis très heureux d’avoir cet outil dans mon arsenal - il m’a déjà permis d’échafauder un prototype candidatures rapidement. Est-ce que je l’utiliserais pour du code de production sur un lieu de travail ? Non plus ou moins que je ne le ferais avec des extraits de stackoverflow ou de son acabit. Pour le moment
Github repository: https://github.com/peter-mcconnell/gpt_sql_test_generator
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