Pedir casos de prueba

Introducción

En la era de la inteligencia artificial (IA) asistida, depurar código se ha convertido en un proceso más colaborativo y multifacético. El uso efectivo de prompts para solicitar casos de prueba es una habilidad crucial que puede mejorar significativamente la calidad del código generado por sistemas de IA basados en modelos largos de secuencia (LLM). Estos modelos no solo generan código, sino que también pueden ayudar a depurarlo si se le proporciona el contexto correcto. Sin embargo, es importante entender cómo formular prompts eficaces para obtener los mejores resultados y evitar errores comunes.

Explicación principal con ejemplos

La clave en la depuración asistida por IA reside en proporcionar al modelo suficiente contexto para que pueda generar soluciones precisas y útiles. Una forma efectiva de hacer esto es mediante el uso de prompts que soliciten casos de prueba específicos. Estos casos de prueba no solo validan las funcionalidades básicas, sino que también pueden ayudar a detectar errores inesperados o problemas de rendimiento.

Ejemplo práctico

Supongamos que estamos trabajando con un modelo LLM para generar código en Python. El siguiente es un ejemplo de cómo formular un prompt eficaz para solicitar casos de prueba:

# Genera el código para una función que encuentra el máximo común divisor (MCD) de dos números enteros.
# Proporciona al menos 5 casos de prueba con diferentes valores, incluyendo bordes y excepciones.

def mcd(a: int, b: int) -> int:
    pass

# Casos de prueba
print(mcd(12, 18)) # Debería devolver 6
print(mcd(25, 30)) # Debería devolver 5
print(mcd(-4, 12)) # Debería devolver 4 (considera los números negativos)
print(mcd(0, 0))   # Debería devolver 0 (caso límite)
print(mcd(7, 13))  # Debería devolver 1 (numeros primos entre sí)

# Explica el proceso de cálculo y asegúrate de que se manejen correctamente los casos especiales

Errores típicos / trampas

Aunque pedir casos de prueba puede ser una herramienta valiosa, también es fácil caer en algunos errores comunes:

1. Casos de prueba insuficientes: La cantidad y variedad de casos de prueba son cruciales para validar el código correctamente. Un conjunto limitado o inadecuado de casos de prueba puede dejar huecos en la lógica del programa.

1. Falta de contexto: Solicitar casos de prueba sin proporcionar suficiente contexto puede llevar a respuestas confusas o irrelevantes. Es importante especificar claramente el problema y los requisitos técnicos para obtener resultados precisos.

1. Solicitudes excesivamente detalladas: Pedir demasiados detalles en el prompt puede agotar al modelo, lo que resulta en respuestas incoherentes o cortas. Es mejor ser conciso pero claro.

Checklist accionable

Para asegurarse de obtener los mejores resultados cuando solicites casos de prueba a un LLM:

1. Proporciona un contexto claro: Incluye una descripción detallada del problema y cualquier requisito técnico relevante.
2. Especifica la cantidad y calidad de los casos de prueba: Asegúrate de incluir al menos 5 casos de prueba que abarquen diferentes escenarios, incluyendo bordes y excepciones.
3. Incluye el código generado por el modelo para referencias: Esto ayuda a evaluar la precisión del modelo y ajustar los prompts si es necesario.
4. Proporciona un contexto de uso específico: Si aplicas el código en un entorno concreto, especifica las dependencias o APIs que utiliza.
5. Explica cómo se obtuvo el resultado esperado: Esto ayuda al modelo a entender mejor la funcionalidad requerida y a generar respuestas más precisas.

Cierre: Siguientes pasos

Ahora que has aprendido sobre la importancia de pedir casos de prueba en el proceso de depuración asistida por IA, aquí te presentamos algunos pasos para seguir:

1. Practica con diferentes modelos LLM: Experimenta con varios modelos de IA y observa cómo responden a los prompts para solicitar casos de prueba.
2. Evaluación continua: Continúa evaluando la eficacia de tus prompts y ajustalos según sea necesario para obtener mejores resultados.
3. Colaboración interdisciplinaria: Trabaja con otros desarrolladores o ingenieros de software para mejorar aún más tu enfoque en la depuración asistida por IA.

Siguiendo estos consejos, podrás mejorar significativamente la calidad y precisión del código generado por modelos de IA, asegurando así un proceso de desarrollo más eficiente y seguro.