Testing y depuración con IA

El testing es una parte fundamental del desarrollo de librerías TypeScript de alta calidad. Las herramientas de IA pueden ayudar significativamente a mejorar el proceso de testing, permitiéndote generar casos de prueba más completos, identificar escenarios borde, y depurar problemas complejos. Este documento explora cómo integrar la IA en tus procesos de testing y depuración para desarrollar librerías más robustas.

Generación automática de tests

Uno de los usos más poderosos de la IA en el testing es la generación automática de pruebas. En lugar de escribir manualmente todos los tests, puedes utilizar modelos de lenguaje para ayudarte a generar casos de prueba exhaustivos.

Generación de tests unitarios

Los tests unitarios verifican el comportamiento de componentes individuales de tu librería. La IA puede ayudarte a generar tests unitarios completos y efectivos.

Uso de LLMs para generar tests

Para generar tests unitarios con IA, debes proporcionar:

1. El código que quieres probar
2. Una descripción de su propósito
3. Instrucciones específicas sobre el framework (Vitest en nuestro caso)

Ejemplo de prompt para generar tests unitarios:

Genera tests exhaustivos usando Vitest para el siguiente componente:

```typescript
// src/validation/string-validator.ts
export class StringValidator {
  private validations: Array<(value: string) => string | null> = [];

  public required(message = 'Field is required'): this {
    this.validations.push(value => {
      if (!value && value !== '') return message;
      return null;
    });
    return this;
  }

  public minLength(length: number, message?: string): this {
    this.validations.push(value => {
      if (value.length < length) {
        return message || `Must be at least ${length} characters`;
      }
      return null;
    });
    return this;
  }

  public email(message = 'Must be a valid email'): this {
    this.validations.push(value => {
      const emailRegex = /^[^\s@]+@[^\s@]+\.[^\s@]+$/;
      if (!emailRegex.test(value)) return message;
      return null;
    });
    return this;
  }

  public validate(value: string): { valid: boolean; errors: string[] } {
    const errors: string[] = [];

    for (const validation of this.validations) {
      const error = validation(value);
      if (error) errors.push(error);
    }

    return {
      valid: errors.length === 0,
      errors
    };
  }
}
```

Incluye tests para:

1. Cada método individual (required, minLength, email)
2. Encadenamiento de validaciones
3. Casos borde (strings vacíos, valores nulos)
4. Mensajes de error personalizados
5. Comportamiento de la validación combinada

Generación de tests de integración

Los tests de integración verifican que diferentes partes de tu librería funcionen correctamente juntas. La IA puede ayudarte a generar escenarios de test más complejos que prueben la integración entre componentes.

Estrategia para tests de integración con IA

Para generar tests de integración efectivos:

1. Describe claramente la arquitectura de tus componentes
2. Especifica los flujos que deseas probar
3. Identifica las áreas de riesgo para integración
4. Solicita específicamente casos borde y escenarios de error

Ejemplo de prompt para tests de integración:

Genera tests de integración para un sistema de validación de formularios que utiliza los siguientes componentes:

1. StringValidator: Valida strings (ya descrito anteriormente)
2. NumberValidator: Valida números con métodos min(), max(), y integer()
3. FormValidator: Compone los validadores para validar un objeto completo

La clase FormValidator tiene esta interfaz:

```typescript
class FormValidator {
  // Añade un validador para un campo específico
  field(fieldName: string, validator: any): this;

  // Valida un objeto completo y devuelve resultados
  validate(data: Record<string, any>): {
    valid: boolean;
    errors: Record<string, string[]>;
  }
}
```

Crea tests que prueben escenarios como:

1. Validación de un formulario simple
2. Manejo de campos anidados
3. Dependencias entre campos
4. Validación condicional
5. Errores comunes de integración

Mejora de cobertura de tests

La IA puede ayudarte a identificar áreas de tu código que no están bien cubiertas por los tests existentes.

Análisis de cobertura

Para mejorar la cobertura de tests:

1. Ejecuta tus tests con la opción de cobertura activada:

npm run test:coverage

2. Proporciona a la IA los resultados de cobertura y el código sin probar para generar tests adicionales:

Mis resultados de cobertura muestran que las siguientes funciones tienen baja cobertura:

- src/utils/date-formatter.ts: La función parseCustomFormat solo tiene 60% de cobertura
- src/validator/array-validator.ts: El método unique() no tiene pruebas para arrays con objetos

Por favor, genera tests adicionales para estas funciones para mejorar la cobertura.

Sugerencias de tests adicionales

La IA puede sugerir tests para casos borde y escenarios poco comunes que podrías haber pasado por alto:

Para tu StringValidator, considera añadir pruebas para:

1. Strings con caracteres especiales o unicode
2. Strings extremadamente largos (límites de rendimiento)
3. Comportamiento con valores undefined o null (no solo strings vacíos)
4. Validación de emails internacionales o con dominios nuevos
5. Comportamiento cuando se reutiliza la misma instancia para múltiples validaciones

Depuración asistida por IA

La IA puede ser una poderosa herramienta para ayudarte a identificar y resolver errores en tu código.

Análisis de errores y diagnóstico

Cuando encuentres errores, puedes utilizar la IA para analizar los mensajes de error, stacktraces y el código relevante para diagnosticar problemas.

Proporcionando contexto efectivo

Para obtener el mejor diagnóstico:

1. Incluye el mensaje de error completo
2. Proporciona el stacktrace
3. Muestra el código relevante
4. Explica lo que intentas lograr
5. Detalla lo que ya has intentado

Ejemplo de prompt para depuración:

Estoy recibiendo este error al ejecutar mis tests:

```

TypeError: Cannot read property 'length' of undefined
    at StringValidator.validate (src/validation/string-validator.ts:25:17)
    at Object.<anonymous> (tests/validation/string-validator.test.ts:42:29)

```

Código relevante:

```typescript
public validate(value: string): { valid: boolean; errors: string[] } {
  const errors: string[] = [];

  for (const validation of this.validations) {
    const error = validation(value);
    if (error) errors.push(error);
  }

  return {
    valid: errors.length === 0,
    errors
  };
}
```

El test que falla está intentando validar un valor undefined.
¿Cómo debería modificar mi validador para manejar valores undefined correctamente?

Optimización de tests

Además de corregir errores, la IA puede ayudarte a optimizar tus tests para que sean más rápidos, más legibles y más mantenibles.

Refactorización de tests

Si tienes suites de tests extensas que son difíciles de mantener, puedes pedir a la IA que te ayude a refactorizarlas:

Mis tests para el módulo de validación son repetitivos y toman demasiado tiempo en ejecutarse.
Por favor, refactoriza este conjunto de tests para:

1. Usar más fixtures y factories para reducir la duplicación
2. Implementar técnicas de "test data builders"
3. Usar tablas de datos para tests paramétricos
4. Organizar los tests por comportamiento en lugar de por método

Estrategias avanzadas de testing con IA

A medida que aumenta la complejidad de tu librería, puedes utilizar técnicas más avanzadas para aprovechar la IA en tus procesos de testing.

Testing basado en propiedades

El testing basado en propiedades (Property-Based Testing) prueba tu código con un amplio rango de entradas generadas automáticamente. La IA puede ayudarte a definir propiedades y generar casos de prueba efectivos.

Implementación con fast-check

fast-check es una librería popular para testing basado en propiedades en JavaScript/TypeScript:

import { describe, it } from "vitest";
import * as fc from "fast-check";
import { StringValidator } from "../../src/validation/string-validator";

describe("StringValidator property tests", () => {
  it("email validator debe aceptar todos los emails válidos", () => {
    // Generador de emails válidos
    const validEmailArb = fc.emailAddress();

    fc.assert(
      fc.property(validEmailArb, (email) => {
        const validator = new StringValidator().email();
        const result = validator.validate(email);
        return result.valid === true;
      }),
    );
  });

  it("minLength debe rechazar strings demasiado cortos y aceptar los suficientemente largos", () => {
    const minLength = 5;

    fc.assert(
      fc.property(fc.string(), (s) => {
        const validator = new StringValidator().minLength(minLength);
        const result = validator.validate(s);

        if (s.length < minLength) {
          return result.valid === false;
        } else {
          return result.valid === true;
        }
      }),
    );
  });
});

Mocking inteligente

La IA puede ayudarte a crear mocks más inteligentes para tus tests, generando comportamientos realistas para dependencias externas.

Generación de datos de prueba realistas

En lugar de usar datos estáticos o aleatorios, la IA puede generar datos que se asemejen a datos reales:

Prompt: Genera 10 usuarios de prueba con:
- nombres y apellidos realistas
- emails válidos
- direcciones con estructura correcta
- números de teléfono con formato apropiado
- fechas de nacimiento entre 18-80 años

Testing de mutaciones

El testing de mutaciones evalúa la calidad de tus pruebas modificando pequeñas partes de tu código para ver si los tests detectan estos cambios.

Implementación con Stryker

Stryker es una herramienta popular para testing de mutaciones:

# Instalación
npm install --save-dev @stryker-mutator/core @stryker-mutator/typescript-checker @stryker-mutator/vitest-runner

# Configuración básica
npx stryker init

# Ejecutar pruebas de mutación
npx stryker run

La IA puede ayudarte a interpretar los resultados:

He ejecutado Stryker en mi validador y obtuve una puntuación de mutación del 72%.
Estas son las mutaciones que sobrevivieron:

1. Cambió `errors.length === 0` a `errors.length !== 0` en la función validate
2. Cambió `!value && value !== ''` a `!value || value !== ''` en el método required
3. Eliminó la regex de validación de email

¿Qué tests adicionales debería añadir para detectar estos problemas?

Buenas prácticas para testing con IA

Para aprovechar al máximo la IA en tus procesos de testing, sigue estas mejores prácticas:

Cuándo y cómo usar la IA en testing

• Para iniciar el desarrollo de tests: Usa la IA para generar una primera versión de tus tests cuando empiezas desde cero.
• Para mejorar la cobertura: Utilízala para identificar áreas sin pruebas y generar tests adicionales.
• Para casos borde: Pídele que identifique escenarios edge que podrías no haber considerado.
• Para refactorización: Usa la IA para mejorar tests existentes que sean difíciles de mantener.
• Para debugging: Cuando encuentres errores difíciles de diagnosticar.

Verificación humana de tests generados

Aunque la IA puede generar tests de alta calidad, siempre es importante que un desarrollador los revise:

1. Verifica la lógica de negocio: Asegúrate de que los tests validan correctamente los requisitos funcionales.
2. Comprueba la cobertura real: No solo el porcentaje, sino si prueba todos los caminos lógicos importantes.
3. Revisa los edge cases: Asegúrate de que se prueban adecuadamente los casos límite.
4. Evalúa la legibilidad: Los tests deben ser fáciles de entender para otros desarrolladores.

Importante: Los tests generados por IA deben considerarse como un punto de partida, no como el producto final. Siempre revisa y refina los tests para asegurar que realmente prueban lo que necesitas.

Limitaciones y consideraciones

Aunque la IA puede ser muy útil para testing, tiene algunas limitaciones importantes:

Conocimiento limitado del dominio

La IA no conoce los detalles específicos de tu dominio de negocio a menos que se los proporciones explícitamente. Para obtener los mejores resultados:

• Proporciona contexto detallado sobre el propósito de tu librería
• Explica la lógica de negocio y los requisitos específicos
• Detalla las reglas y restricciones que el código debe seguir

Pruebas que parecen válidas pero no lo son

A veces, la IA puede generar tests que parecen correctos pero que no prueban realmente lo que deberían:

• Los tests podrían validar la implementación en lugar del comportamiento
• Podrían no capturar todos los edge cases importantes
• Podrían tener falsos positivos (pasar cuando no deberían)

Recomendación: Adopta la práctica de "test-driven debugging". Cuando encuentres un bug, escribe primero un test que lo reproduzca, luego arregla el código para que pase el test.

Conclusión

La integración de herramientas de IA en tus procesos de testing y depuración puede mejorar significativamente la calidad de tu librería TypeScript, permitiéndote:

1. Generar tests más completos con menos esfuerzo
2. Identificar y corregir errores más rápidamente
3. Mejorar la cobertura de código
4. Crear tests más robustos que capturen casos borde
5. Refactorizar y optimizar tus suites de pruebas

Al combinar las capacidades de la IA con la experiencia humana, puedes crear un proceso de testing que sea a la vez eficiente y efectivo, resultando en librerías más robustas y fiables.

Siguientes pasos

Una vez que hayas mejorado tus procesos de testing con IA, el siguiente paso lógico es configurar agentes de IA especializados para automatizar aún más estos procesos. Consulta Configuración de agentes para aprender a configurar asistentes de IA que pueden integrarse en tu flujo de trabajo de desarrollo.