专题演讲嘉宾：赵亮

在软件开发的生命周期中，自动生成单元测试成为提高代码质量和开发效率的关键技术。本次演讲将针对字节研发内部需求，基于大模型技术结合深度程序分析，实现存量及增量单元测试的自动生成。通过真实业务流量采集、单测框架能力和路径提升技术，有效解决单元测试的用例真实性和覆盖率问题，提升测试用例的生成效率和代码覆盖率。此外，在断言工程、语法修正技术和效果度量上，确保测试的准确性和可靠性；在支持快速迭代的开发流程中，显著提升研发效率和降低迭代周期。

演讲提纲

1. 现状痛点：介绍当前业务整体历史原因及日常研发当中编写单测对业务效率的影响，现有工具平台无法满足数据真实性及可测性的要求

2. 目标及挑战

• 目标：降低研发编写单测耗时，生成高价值用例
• 挑战：
  • 数据要求：要求生产的用例数据真实度完全贴合业务语义，同时需要构建出高质量的训练数据提升模型效果
  • 模型生成效果要求：在模型生成效果上对准确率、语义理解以及生成的通过率的要求

3. 数据质量提升

• 数据充分度提升
• 等价类提升思想
• 模型与程序分析的融合

4.  模型生成效果提升

• 模型工程整体架构
• 数据工程建设
• PE 工程及模型微调
• 评测工程建设及效果

5. 解雇哦度量及演示

• 效果度量总结
• 用例生成效果演示

6. 总结及规划

• 整体建设情况总结
• 问题与不足
• 规划   

实践痛点

• 数据充分度及生成的用例真实性上取决于业务系统产生的真实用例的数量和多样性，如果目标系统中能够获取到的真实数据流量较为有限，则可能使得生成的用例真实性变差

演讲亮点

• 技术优势：结合真实数据流量，通过深度程序分析和大模型泛化生成能力的优势，解决单元测试在日常研发中的编写慢、维护难的情况
• 模式优势：通过数据蒸馏及抽象化提炼高质量数据用于模型 SFT，结合真实业务数据并以深度程序链路分析为辅助，提升单元测试在生成效果上的可测性、数据真实性及用例有效性

听众收益

• 了解单元测试建设的新思路，提升业务单测生成质量和效率，行业间交流，扩展提效工具建设思路