Resumen

Este generador de pruebas unitarias construye un andamio de prueba listo para editar a partir del nombre de tu función, parámetros y comportamiento: elige Jest, Vitest, pytest o Go, y aplica el patrón Arrange-Act-Assert con sintaxis precisa del framework. También sugiere casos extremos — entrada nula, entrada vacía, valores límite, tipos incorrectos — extraídos de partición de equivalencia y análisis de valores límite, así no tienes que recordar qué entradas realmente necesitan un test. No llama a un modelo IA ni ejecuta tu código: las aserciones están marcadas TODO porque solo tú conoces los valores esperados reales. Gratuito, sin signup, se ejecuta completamente en tu navegador.

Generador de pruebas unitarias con IA para Jest, pytest y Go

Describe tu función, elige un lenguaje y framework, y obtén un andamio de prueba Arrange-Act-Assert más una checklist de casos extremos para cubrir antes de shipper.

Construir un andamio de prueba

Generador de andamios de prueba unitaria

Rellena el nombre de tu función, parámetros y comportamiento. El andamio se actualiza mientras escribes, en la sintaxis del framework que elegiste.

Casos extremos a cubrir
Andamio de prueba generado
Casos de prueba cubiertos

    Esto construye un andamio sintácticamente correcto usando el patrón Arrange-Act-Assert. No ejecuta tu código ni inventa lógica de negocio: rellena los valores reales y aserciones antes de hacer commit.

    Cómo funciona

    Cómo este generador construye tus pruebas

    Estructura Arrange-Act-Assert

    Toda prueba generada sigue el patrón AAA: configura tus entradas, llama a la función, luego aserta el resultado. Es la misma estructura usada en la mayoría de codebases Jest, Vitest y pytest, así que el output se integra en un suite existente sin rework.

    Sintaxis precisa del framework

    Elige Jest, Vitest, pytest o el paquete testing de Go y el andamio coincide con la sintaxis real de ese framework: bloques describe/it/expect, funciones def test_ con pytest.raises, o subtests t.Run construidos sobre el retorno (valor, error).

    Casos extremos de diseño de pruebas real

    La checklist — entrada nula, entrada vacía, valores límite, tipos incorrectos — viene de partición de equivalencia y análisis de valores límite, las heurísticas que los testers usan para decidir qué entradas realmente merecen una prueba.

    Ejemplo

    Qué produce el generador

    Escribe un nombre de función como calculateTotal, lista sus parámetros, márcala como lanzando excepciones con entrada inválida, y marca un par de casos extremos. El panel de la derecha se reescribe con un bloque describe completo, o un archivo de prueba pytest / Go, coincidiendo con la sintaxis real de tu framework. Cada prueba mantiene las secciones Arrange, Act y Assert como pasos separados y comentados, así un revisor puede decir de un vistazo qué es lo que cada prueba realmente verifica en lugar de parsear un bloque denso de código de setup. Las líneas de aserción están marcadas con un comentario TODO a propósito: el andamio no adivina qué debería devolver tu función, solo construye la forma de la prueba alrededor de un valor que completas.

    Pantalla de portátil mostrando un editor de código desenfocado con un suite de pruebas pasando

    Preguntas frecuentes

    ¿Es gratuito usar esto?
    Sí. El generador se ejecuta completamente en tu navegador: sin signup, sin API key, sin límite de uso. Nada de lo que escribas se envía a un servidor excepto un beacon anónimo de page-view.
    ¿Esto llama a un modelo IA real para escribir mis pruebas?
    No. Es un constructor de andamios basado en reglas, no un LLM. Aplica el patrón Arrange-Act-Assert y la sintaxis real de tu framework al nombre de función, parámetros y casos extremos que proporcionas. Eso mantiene el output predecible y rápido, pero no entiende tu lógica de negocio.
    ¿Qué tan precisas son las pruebas generadas?
    La estructura y sintaxis son correctas para el framework que elijas. Las aserciones son placeholders marcadas TODO: aún necesitas rellenar los valores esperados exactos, porque solo tú sabes qué debería devolver tu función.
    ¿Qué lenguajes y frameworks están soportados?
    JavaScript con Jest o Vitest, TypeScript con Vitest, Python con pytest, y Go con el paquete testing estándar. Cada output coincide con las convenciones reales de ese framework, incluyendo el patrón (valor, error) de Go para funciones que pueden fallar.
    ¿Por qué el caso nulo o límite a veces se ve sin terminar?
    Esos casos están intencionalmente dejados como andamios en lugar de aserciones adivinadas. Si una entrada nula debería lanzar, devolver un default, o hacer algo más depende de tu función, no de esta herramienta.
    ¿Puedo usar esto para una función que toma objetos, no primitivos?
    Sí. Escribe los nombres de parámetros y el generador produce la estructura correcta. Aún necesitarás reemplazar los valores placeholder, como 'example' o 2, con objetos reales que coincidan con tus tipos actuales.
    ¿Esto reemplaza escribir pruebas yo mismo?
    No. Piénsalo como los primeros diez minutos de escribir un archivo de prueba: nombrado, estructura, y los casos extremos que vale la pena verificar. Las aserciones y los juicios de llamada sobre comportamiento esperado siguen siendo tuyos.
    ¿Por qué molestarse con pruebas unitarias antes de un rollout?
    Una prueba unitaria que atrapa un mal caso extremo localmente es mucho más barata que el mismo bug alcanzando un lanzamiento canary o un rollout de porcentaje. No atrapará todos los modos de fallo por sí sola, pero encoge la lista de cosas que solo se pueden encontrar en producción.

    Shipper pruebas que atrapan bugs antes de que tu rollout lo haga

    Combina pruebas unitarias mejores con rollouts gated por SLO y auto-rollback, así lo que se escapa de tus pruebas aún falla de forma segura en producción.

    Ver cómo Upstream gatea un rollout