एडवांस्ड AI-असिस्टेड कोडिंग फॉर डेवलपर्स
Thalia Barrera
AI Engineering Curriculum Manager, DataCamp

🤖 पहले AI से कोडबेस की टेस्टिंग परिपक्वता आँकने को कहें

आप एक सीनियर QA इंजीनियर और सॉफ्टवेयर आर्किटेक्ट हैं.
आँकें कि यह कोडबेस कितना अच्छी तरह टेस्टेड है और सबसे अधिक जोखिम वाले गैप्स पहचानें। निम्न को 0-5 स्केल पर स्कोर करें:
- क्रिटिकल पाथ्स का कवरेज
- एज-केस हैंडलिंग
- रिग्रेशन सुरक्षा
- CI/CD ऑटोमेशन
साथ ही वर्तमान में मौजूद टेस्ट प्रकार पहचानें: यूनिट, इंटीग्रेशन, एंड-टू-एंड, रिग्रेशन, प्रॉपर्टी या फ़ज़ टेस्ट।




टेस्ट सूट क्या है?
👉 परीक्षण, डेटा, टूल्स और नियमों का एक संरचित संग्रह जो समय के साथ सिस्टम के व्यवहार को स्थिर रखता है।
🤖 टेस्ट सूट प्रॉम्प्ट:
आप एक सीनियर सॉफ्टवेयर इंजीनियर हैं। इस कोडबेस के क्रिटिकल पाथ्स के लिए यूनिट और इंटीग्रेशन टेस्ट जनरेट करें। शामिल करें:
- सामान्य केस
- एज केस
- विफलता परिदृश्य
- स्पष्ट एसरशंस और फिक्स्चर्स
साथ ही सभी जनरेटेड टेस्ट की सूची और प्रत्येक का एक-वाक्य विवरण दें।
AI-जनित टेस्ट की सूची:

नया कोड कवरेज:

कस्टम डेटा इनपुट के रूप में देना ➡ Atlas ❗
🤖 रनटाइम प्रोटेक्शन प्रॉम्प्ट:
कस्टम डेटा इंजेक्ट या हैंडल करते समय, रनटाइम सुरक्षा जोड़ें:
- प्रोसेसिंग से पहले इनपुट वैलिडेट करें (टाइप, आवश्यक फील्ड, अप्रत्याशित मान)
- हर पाइपलाइन बॉर्डर पर स्कीमा जाँचें; अपस्ट्रीम डेटा को स्वच्छ न मानें
- स्पष्ट त्रुटि संदेश लौटाएँ जो बताए क्या और कहाँ विफल हुआ
- वैकल्पिक फील्ड के लिए सुरक्षित डिफॉल्ट लागू करें; उन्हें अनिर्धारित न छोड़ें

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