Hành trình từ 31 đến 51 bài kiểm thử API với AI: Tôi đã học được gì về tương lai của kiểm thử API?
Lê Lân
1
Tôi Đã Tăng Từ 31 Test Jest Lên 51 Test Tổng Cộng Nhờ AI và Bài Học Về Tương Lai Của Kiểm Thử API
Mở Đầu
Trong bối cảnh phát triển phần mềm ngày càng phức tạp, việc đảm bảo chất lượng sản phẩm bằng kiểm thử API đóng vai trò then chốt. Nhưng làm thế nào để vừa đảm bảo độ bao phủ sâu rộng, vừa tiết kiệm thời gian và công sức của lập trình viên? Đó chính là câu chuyện tôi muốn chia sẻ, trải nghiệm từ 31 test Jest truyền thống đến 51 test tổng cộng với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo (AI).
Là một nhà phát triển đam mê đóng góp cho các dự án mã nguồn mở như Keploy và có kinh nghiệm kiểm thử bằng Jest cho các dự án Node.js, tôi đã xây dựng một API tối ưu hóa công thức nấu ăn thông minh với các thuật toán scoring đa yếu tố phức tạp. Quá trình kiểm thử API này không chỉ giúp tôi cải thiện chất lượng sản phẩm mà còn mở ra góc nhìn về sự phát triển tương lai của kiểm thử API, nhất là khi kết hợp sức mạnh của AI trong quy trình phát triển phần mềm.
Bài viết sẽ lần lượt trình bày thử thách khi tự thực hiện kiểm thử, cách tiếp cận truyền thống với Jest, sự đột phá khi ứng dụng kiểm thử AI cùng nền tảng Keploy, những phát hiện thú vị từ dữ liệu thực tế, và quan điểm về tương lai kiểm thử API.
Thử Thách: Kiểm Thử API Tối Ưu Hóa Công Thức Nấu Ăn
Mở Đầu Với Hiện Trạng Kiểm Thử Ban Đầu
Ban đầu, tôi đã xây dựng:
31 test Jest (bao gồm unit, integration, API)
Đạt khoảng 72.58% độ bao phủ mã nguồn
Thuật toán tối ưu hóa phức tạp được kiểm thử thủ công
Pipeline CI/CD chuyên nghiệp sử dụng GitHub Actions
Tuy nhiên, việc viết test và duy trì các bài test phức tạp này tốn rất nhiều thời gian và công sức, đồng thời cũng khó đảm bảo bao phủ mọi trường hợp giới hạn trong thực tế.
Cách Tiếp Cận Truyền Thống: Xuất Sắc Với Jest
Những Gì Tôi Đã Tự Xây Dựng
API tối ưu hóa công thức nấu ăn của tôi có các phần logic tính điểm như sau:
Không thay thế hoàn toàn kiểm thử truyền thống, hãy phối hợp sử dụng cả hai
Bắt đầu với AI để có coverage nhanh, rộng
Dùng test thủ công cho các thuật toán và logic kinh doanh quan trọng
AI là giải pháp lý tưởng cho test tích hợp phức tạp và tốc độ cao
Kết hợp kiểm thử trong pipeline CI/CD để tự động hoá và kiểm soát chất lượng
Điều Tôi Mong Chờ
Kiểm thử hiệu năng AI-driven với mẫu người dùng thực tế
Bảo trì test thông minh được AI hỗ trợ
Sinh test đa nền tảng từ cuối cùng một schema duy nhất
Tích hợp giám sát production để AI học hỏi và cập nhật test liên tục
Tương lai là sự hợp tác giữa con người và AI — cùng nhau tạo nên quy trình phát triển phần mềm thông minh và đáng tin cậy hơn.
Kết Luận
Qua hành trình này, tôi nhận ra rằng việc áp dụng kiểm thử AI không chỉ tăng số lượng test từ 31 lên 51, mà còn cải thiện chất lượng, phát hiện ra những lỗi và tình huống bất ngờ thường bị bỏ quên trong kiểm thử thủ công. Sự kết hợp kiểm thử truyền thống và AI mang lại độ bao phủ toàn diện, tính linh hoạt và tiết kiệm thời gian đáng kể.
Nếu bạn là nhà phát triển hoặc tester mong muốn nâng cao hiệu quả kiểm thử API, tôi khuyến khích thử nghiệm Keploy và các công cụ AI tương tự để trải nghiệm sức mạnh chuyển đổi này.
Tham Khảo
Keploy. (2024). Automated AI Testing Platform for APIs. https://keploy.io
Capture các website bạn yêu thích để ghi lại mẫu API thực tế
Tạo schema OpenAPI và sinh test AI tự động
Tích hợp vào pipeline CI/CD và tự động hoá toàn bộ quá trình
Việc vận dụng kiểm thử AI chính là bước đệm quan trọng để nâng cao chất lượng phần mềm trong kỷ nguyên số hóa hiện nay. Hãy cùng khám phá và phát triển!