Unit-Tests mit KI erstellen: Welche Fälle sind wichtig?

Das Problem

Automatische Tests, in der Fachsprache Unit-Tests, prüfen kleine Programmteile selbständig: «Wenn ich dieser Funktion 100 CHF und 7,7 Prozent Mehrwertsteuer gebe, muss sie 107,70 CHF liefern.» Sie sind wie ein Sicherheitsnetz. Wer Code ändert, merkt sofort, ob etwas kaputtgegangen ist.

Viele schreiben sie ungern, weil es mühsam ist. Eine KI kann Tests in Sekunden erzeugen, oft Dutzende. Doch viele davon sind wertlos. Ein typischer Fehler: Die KI liest den Code und schreibt Tests, die genau das bestätigen, was der Code tut, auch wenn er falsch ist. Hat die Funktion einen Fehler beim Runden, bestätigt der Test den Fehler. Dann grünt alles, und man wiegt sich in falscher Sicherheit.

Gute Tests entstehen aus dem erwarteten Verhalten, nicht aus dem Code. Sie decken Normalfälle, Grenzfälle und Fehlerfälle ab. Und sie schlagen fehl, wenn etwas kaputtgeht. Diese Seite zeigt, wie Sie die KI dafür einsetzen und die Ergebnisse beurteilen.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Erwartetes Verhalten aufschreiben. Beschreiben Sie in Worten, was die Funktion tun soll, mit Beispielen. «Mehrwertsteuer berechnen: Betrag × Satz ÷ 100, gerundet auf 5 Rappen.» Das ist die Grundlage, nicht der Code.

1. Wichtige Fälle sammeln. Normalfall, Grenzwerte (0, kleinster und grösster Wert, genau an der Grenze), ungültige Eingaben (leer, negativ, Text statt Zahl), Sonderfälle (Umlaute, lange Texte, Zeitzonen).

1. Tests aus dem Verhalten ableiten lassen. Geben Sie der KI die Beschreibung und die Funktionssignatur, nicht den Code, und lassen Sie Testfälle mit erwarteten Ergebnissen entwerfen.

1. Erwartete Werte selbst prüfen. Rechnen Sie jeden erwarteten Wert nach oder lassen Sie ihn von einer Fachperson bestätigen. Die KI kann falsche Erwartungswerte erfinden.

1. Tests ausführen. Lassen Sie die Tests gegen die Funktion laufen. Fehlschläge zeigen entweder einen Fehler im Code oder im Test. Entscheiden Sie anhand der Beschreibung, was stimmt.

1. Die Tests selbst testen. Bauen Sie absichtlich einen Fehler in den Code ein, zum Beispiel ändern Sie «>» in «>=». Schlägt kein Test fehl, fehlt ein Fall. Machen Sie das für zwei, drei typische Fehler.

1. Tests lesbar machen. Jeder Test hat einen sprechenden Namen: «gibt_null_bei_leerer_warenkorb». Wer ihn liest, versteht, was erwartet wird.

1. Pflegen. Wenn sich das Verhalten ändert, ändern Sie zuerst die Beschreibung, dann die Tests, dann den Code. Entfernen Sie Tests, die nichts mehr aussagen.

Vorlage zum Kopieren

Du bist Testingenieurin. Entwirf Testfälle für die folgende Funktion, ausgehend vom erwarteten Verhalten, nicht vom Code.

Funktion: [Name und Signatur, z. B. berechne_mwst(betrag_chf: float, satz_prozent: float) -> float]
Erwartetes Verhalten: [z. B. Gibt den Mehrwertsteuerbetrag zurück, gerundet auf 5 Rappen. Negative Beträge sind ungültig und lösen einen Fehler aus.]
Bekannte Regeln und Beispiele (von mir geprüft): [z. B. 100 CHF bei 7,7 % ergibt 7.70]
Testframework: [z. B. pytest / JUnit / PHPUnit]

Erstelle eine Tabelle mit: Testname | Eingabe | erwartetes Ergebnis | Begründung (welche Regel wird geprüft).
Decke ab: Normalfälle, Grenzwerte, ungültige Eingaben, Rundungsfälle und mindestens drei Sonderfälle.
Markiere erwartete Werte, bei denen du dir nicht sicher bist, mit [prüfen].
Schreibe danach den Testcode für das genannte Framework. Der Code der Funktion ist dir nicht bekannt, nimm keine Eigenschaften an, die nicht in der Beschreibung stehen.

Setzen Sie die Beschreibung des erwarteten Verhaltens ein, nicht den Code der Funktion. Rechnen Sie die erwarteten Werte nach, bevor Sie die Tests übernehmen.

Worauf Sie achten müssen

• Tests, die den Fehler bestätigen: Wenn die KI Tests aus dem Code ableitet, wiederholen sie Fehler des Codes. Geben Sie ihr die Beschreibung, nicht die Lösung.
• Falsche Erwartungswerte: KI rechnet nicht zuverlässig. Prüfen Sie jedes erwartete Ergebnis selbst.
• Zu viele gleichartige Tests: Dreissig Tests für den Normalfall und keiner für Grenzfälle sind wenig wert. Achten Sie auf Vielfalt.
• Abdeckung ist nicht Qualität: Eine hohe Testabdeckung zeigt nur, welche Zeilen durchlaufen wurden, nicht ob sie richtig geprüft werden.
• Abhängigkeiten: Tests, die echte Datenbanken, Netz oder Uhrzeit nutzen, sind fragil. Lassen Sie solche Teile durch Attrappen ersetzen und prüfen Sie das Ergebnis.
• Echte Daten: Verwenden Sie erfundene Daten. Siehe Testdaten mit KI erzeugen.
• Wartung: Schlechte Tests werden zur Last. Entfernen oder überarbeiten Sie sie, wenn sie nichts mehr aussagen.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Ein Entwickler in einem Zürcher Webshop-Team schreibt eine Funktion, die den Rabatt auf Warenkörbe berechnet. Er lässt die KI Tests schreiben und gibt ihr dazu den Funktionscode. Alle 12 Tests laufen grün.

Beim Durchsehen fällt ihm auf, dass kein Test einen Warenkorb mit genau dem Schwellenwert von 100 CHF prüft, ab dem der Rabatt gilt. Er ändert im Code testweise «>=» zu «>», und trotzdem bleiben alle Tests grün. Der Test dazu fehlt also. Er gibt der KI danach nur die schriftliche Regel («ab 100 CHF, 10 Prozent Rabatt») und lässt Tests daraus ableiten. Diesmal enthält die Liste den Grenzfall 99,95 CHF, 100,00 CHF und 100,05 CHF. Der Test schlägt bei der Fehlerprobe sofort fehl, und er weiss, dass das Netz hält.

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Häufige Fragen

Wie viele Tests brauche ich?

Eine feste Zahl gibt es nicht. Wichtig ist, dass die wichtigen Regeln, Grenzfälle und Fehlerfälle abgedeckt sind. Wenige gute Tests sind besser als viele gleichartige.

Kann die KI Tests für bestehenden Code ohne Dokumentation schreiben?

Ja, aber Sie müssen das erwartete Verhalten selbst klären. Sonst bestätigen die Tests nur, was der Code zufällig tut. Besprechen Sie die Regeln mit der Fachabteilung.

Was tun, wenn ein Test fehlschlägt?

Prüfen Sie zuerst, ob der Test oder der Code falsch ist, anhand der Beschreibung des Verhaltens. Ändern Sie nicht einfach den Test, damit er grün wird.