МЕТОДИ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ТЕСТУВАННЯ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ LLM: ПРЕДСТАВЛЕННЯ LLMTESTER - МАКОВИШИН, ВОЛОДИМИР (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2025)
Сучасні інструменти автоматичного генерування тестів досягають високого рівня покриття коду, проте здебільшого ігнорують семантичний зміст програмного забезпечення. Великі мовні моделі (LLM) відкривають нові горизонти у сфері тестування, зокрема у створенні змістовних, логічно обґрунтованих тестів, глибокому аналізі API-документації та виявленні складних логічних дефектів. У цій статті представлено метод LLMTester, що поєднує інтелектуальні можливості LLM із класичними підходами до тестування. Метод передбачає автоматичну генерацію юніт-тестів та функціональних сценаріїв, оцінку їхнього семантичного покриття як доповнення до традиційних метрик та автоматизований аналіз збоїв. Результати експериментальної оцінки на основі відкритого веб-застосунку Prestashop демонструють значне зростання якості тестування, зменшення часу на створення тестів та підвищення ефективності виявлення дефектів порівняно з традиційними підходами. Наша робота демонструє потенціал LLM не лише для автоматизації, але й для інтелектуального поглиблення процесу забезпечення якості програмного забезпечення, зокрема через введення нової метрики семантичного покриття.