Conversione automatica dei test di Slack con LLM

Il team di ingegneria di Slack ha recentemente pubblicato come ha utilizzato un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per convertire automaticamente 15.000 test unitari e di integrazione da Enzyme a React Testing Library (RTL). La combinazione di trasformazioni Abstract Syntax Tree (AST) e automazione alimentata dall’IA ha portato a un tasso di successo del 80%, riducendo significativamente lo sforzo manuale richiesto e mostrando il potenziale dell’IA nel semplificare compiti di sviluppo complessi. Questa transizione è stata necessaria a causa della mancanza di supporto di Enzyme per React 18, il che ha reso essenziale un cambiamento significativo per mantenere la compatibilità con l’ultima versione di React. Il tasso di adozione dello strumento di conversione da parte di Slack ha raggiunto circa il 64%, risparmiando almeno il 22% di 10.000 ore di tempo degli sviluppatori. Tuttavia, è probabile che il risparmio effettivo di tempo sia stato molto maggiore. L’utilizzo iniziale delle trasformazioni AST ha ottenuto un tasso di successo modesto del 45% a causa della complessità e varietà dei metodi di Enzyme. Successivamente, l’uso del LLM Claude 2.1 di Anthropic ha portato a tassi di successo variabili tra il 40% e il 60%. Nonostante le sfide, questa innovativa approccio di Slack dimostra il potenziale dell’IA nell’automazione dei compiti di sviluppo.