AI ٹیسٹ جنریشن کوئز

جب آپ کوئز دیتے ہیں تو جوابات اور وضاحتیں ظاہر ہوتی ہیں۔

1. اے آئی ٹیسٹ جنریشن میں 'اوریکل کا مسئلہ' کیا ہے؟
   • دیے گئے ان پٹ کے لیے صحیح متوقع آؤٹ پٹ جاننا
   • پروگرام کو چلانے کے لیے کافی بے ترتیب ان پٹ پیدا کرنا
   • ٹیسٹ رنر کو ڈیٹا بیس سے جوڑنا
   • اس پروگرامنگ زبان کا انتخاب کرنا جس میں ٹیسٹ کرنا ہے۔
2. 'کریکٹرائزیشن ٹیسٹ' کیا لاک ان کرتا ہے؟
   • تیز ترین ممکنہ رن ٹائم
   • کوڈ کا موجودہ رویہ بطور ریگریشن بیس لائن
   • اصل مصنف کا کوڈنگ کا انداز
   • درستگی کا ایک رسمی ریاضیاتی ثبوت
3. What programming language did the TestPilot study implement and evaluate its LLM test-generation approach for?
   • زنگ
   • Fortran
   • JavaScript
   • SQL only
4. بغیر جائزہ کے AI سے تیار کردہ ٹیسٹوں کو قبول کرنے کا ایک اہم خطرہ یہ ہے کہ وہ:
   • مفید ہونے کے لیے بہت آہستہ چلائیں۔
   • ماخذ کوڈ کو خود بخود حذف کریں۔
   • صرف ویک اینڈ پر کام کریں۔
   • موجودہ کیڑے پر زور دیں اور منجمد کریں گویا وہ درست ہیں۔
5. ایل ایل ایم پر مبنی ٹیسٹ اسسٹنٹ جیسے کوپائلٹ عام طور پر ٹیسٹ کیسے تیار کرتے ہیں؟
   • فنکشن اور آس پاس کے سیاق و سباق سے ٹیسٹ کوڈ کی پیش گوئی کرکے
   • باضابطہ طور پر ثابت کر کے کہ کوڈ درست ہے۔
   • CPU درجہ حرارت کی پیمائش کرکے
   • ڈویلپر کی اسکرین کو ریکارڈ کرکے
6. کوریج گائیڈڈ فزنگ استعمال کرتے ہوئے بے ترتیب ان پٹس کو آگے بڑھاتی ہے:
   • یوزر اسٹار ریٹنگز
   • کوڈ کا آلہ جو پیمائش کرتا ہے کہ کن شاخوں کو نشانہ بنایا گیا تھا۔
   • چاند کا مرحلہ
   • صرف فائل کا نام
7. What did the TestPilot evaluation report as its median statement and branch coverage?
   • 100% statement and branch coverage on every package
   • 0% statement coverage and 52.8% branch coverage
   • 70.2% statement coverage and 52.8% branch coverage across its studied packages
   • The paper did not measure code coverage
8. What does mutation testing assess about a test suite?
   • Whether every test uses the same name
   • Whether a characterization test preserves all current behavior
   • Whether the fuzzer can reach a branch without running tests
   • Whether tests detect small, deliberate changes made to the program