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- No se puede comunicar con el navegador
- La extensión de Edge se elimina automáticamente
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Datos de prueba generados por IA
Puedes generar datos de prueba altamente específicos para tus necesidades de prueba, utilizando las capacidades impulsadas por IA ofrecidas por AutopilotTM. Inicialmente, Autopilot te permite introducir instrucciones específicas, después de lo cual produce argumentos y variables que son relevantes tanto para la instrucción como para el conjunto de datos de prueba asociados.Además, puedes indicar a Autopilot que genere nuevos argumentos para tu conjunto de datos de prueba que se añaden más tarde a tu caso de prueba.
Para que Autopilot genere datos de prueba, tu caso de prueba debe contener argumentos de los tipos que admitimos actualmente. Consulta la sección Tipos de argumentos compatibles para ver la lista de tipos de argumentos que puedes incluir en tus casos de prueba.
Los tipos de argumentos compatibles para los datos de prueba generados por IA son:
Cadena
Int32
,Int64
Double
Decimal
Booleano
carácter
Byte
SByte
UInt16
,UInt32
,UInt64
Único
Para generar datos de prueba con Autopilot para un caso de prueba de código bajo o codificado:
- Abre el Explorador de pruebas.
- Haz clic derecho en el caso de prueba para el que deseas generar datos de prueba y selecciona Añadir datos de prueba.
- En la lista desplegable Origen, selecciona Generar con Autopilot.
- Introduce instrucciones en el campo Escribe tu texto de indicación para generar una primera ronda de datos de prueba.
- Como paso opcional, puedes mejorar los datos de prueba generados con instrucciones adicionales de solicitud.
Si se le instruye, Autopilot añade más argumentos que los presentes. Los argumentos adicionales son añadidos al caso de prueba. Además, puedes indicar a Autopilot que genere un número determinado de variantes de datos.
- Cuando estés satisfecho con los datos de prueba generados, selecciona Importar para añadir los datos a tu caso de prueba.
Consulta Generar datos de prueba sintéticos para comprobar las recomendaciones para generar datos de prueba impulsados por IA de forma efectiva. Las mejores prácticas contienen consejos sobre:
- Cómo crear argumentos para un conjunto de datos sólido.
- Cómo utilizar instrucciones para tus métodos de combinación de datos preferidos.
- Cómo utilizar solicitudes para personalizar tu conjunto de datos.