Các tác nhân lập trình AI có thực sự viết các bài kiểm tra không? Kiểm tra là rất quan trọng cho tính chính xác và khả năng bảo trì của phần mềm. Khi các tác nhân tự động ngày càng gửi các yêu cầu kéo, việc hiểu hành vi kiểm tra của chúng trở nên thiết yếu. Nghiên cứu mới này phân tích tập dữ liệu AIDev để nghiên cứu các mẫu bao gồm bài kiểm tra trong các yêu cầu kéo do tác nhân tạo ra. Họ đã xem xét tần suất xuất hiện của các bài kiểm tra, khi nào chúng được giới thiệu trong vòng đời PR, và cách các PR chứa bài kiểm tra khác với những PR không có bài kiểm tra. Các phát hiện tiết lộ những mẫu thú vị. Các PR chứa bài kiểm tra đã trở nên phổ biến hơn theo thời gian giữa các tác nhân, cho thấy hành vi kiểm tra được cải thiện. Nhưng những PR này có xu hướng lớn hơn và mất nhiều thời gian hơn để hoàn thành so với các PR không có bài kiểm tra. Tỷ lệ hợp nhất vẫn tương đối giống nhau bất kể có bao gồm bài kiểm tra hay không. Điều này đặt ra câu hỏi về việc liệu các nhà đánh giá có đánh giá cao các bài kiểm tra do tác nhân tạo ra hay đơn giản là không phạt vì sự vắng mặt của chúng. Công việc này phơi bày sự biến đổi đáng kể giữa các tác nhân khác nhau. Một số tác nhân cho thấy tỷ lệ áp dụng bài kiểm tra cao hơn so với những tác nhân khác. Sự cân bằng giữa mã kiểm tra và mã sản xuất trong các PR chứa bài kiểm tra cũng thay đổi đáng kể theo từng tác nhân. Điều này cho thấy khả năng kiểm tra không được phát triển đồng đều giữa các công cụ lập trình tác nhân. Một số công cụ tốt hơn trong việc tuân theo các quy tắc kiểm tra hơn những công cụ khác. Khi các công ty áp dụng các tác nhân lập trình AI, việc hiểu hành vi kiểm tra của chúng là rất quan trọng cho chất lượng mã. Các tác nhân bỏ qua các bài kiểm tra hoặc viết các bài kiểm tra không đầy đủ tạo ra nợ kỹ thuật. Cơ sở thực nghiệm này giúp xác định các tác nhân nào phù hợp với các thực hành kỹ thuật phần mềm tốt và nơi cần cải thiện. Bài báo: Học cách xây dựng các tác nhân AI hiệu quả trong học viện của chúng tôi: