Создание digital-продуктов с помощью ИИ в 2025 году: от идеи до релиза - страница 10

});

try {

const response = await fetch (API_URL, {method: «POST», headers, body});

if (!response. ok) throw new Error (`HTTP ${response.status} `);

const data = await response. json ();

// КОНЦЕПТУАЛЬНО: Извлечь ответ из data […]

return data.content [0].text; // Структура специфична для Claude!

} catch (error) {

console.error («Claude API Error:», error); // Заменить на логирование!

return null;

}

}

Описание: Демонстрирует асинхронный вызов Workspace, формирование headers и body, концептуальный парсинг ответа для Claude API. В реальном коде нужна обработка ошибок, таймауты и безопасное управление ключами.

5.2.4 Ключевые моменты при интеграции API:

– Безопасность ключей: Храните ключи вне кода (env, secrets managers).

– Обработка ошибок: Предусматривайте ошибки сети, API (4xx, 5xx), таймауты, ошибки парсинга. Используйте try-except/try-catch и логирование.

– Асинхронность: Используйте async/await для неблокирующих вызовов в нагруженных приложениях.

– Управление затратами: Отслеживайте использование, устанавливайте бюджеты и оповещения

– Rate Limiting: Реализуйте повторные запросы с задержкой (exponential backoff) при ошибках HTTP 429.

ИИ может помочь в создании тестов и тестовых данных, ускоряя обеспечение качества ПО.

5.3.1 Использование российских ИИ:

– Генерация тестов для кода с русским контекстом: YandexGPT/GigaChat могут лучше понять код с русскими комментариями/данными и предложить релевантные unit-тесты.

– Генерация тестовых данных для РФ: Создание списков российских имен, адресов, ИНН, форматов телефонов и т. п.

– Пример промпта: «Сгенерируй 10 JSON объектов с тестовыми данными российских пользователей: имя (русское), город (РФ), телефон (+7XXXXXXXXXX), email.»

5.3.2 Использование глобальных ИИ:

Для генерации сложных unit-тестов, тестов для менее распространенных языков или покрытия специфических граничных случаев, глобальные модели (GPT-4, Claude) или специализированные инструменты (Copilot) могут быть эффективнее.

5.3.3 Сценарии применения ИИ в тестировании:

– Генерация Unit-тестов:

– Пример промпта: «Напиши unit-тест на Java (JUnit 5) для класса „Calculator’, метод ’add (int a, int b) “, покрывая позитивные, негативные числа и ноль.»

– Генерация тестовых данных (Mock Data): ИИ может создавать наборы разнообразных данных для тестирования функциональности, производительности или для заполнения баз данных на этапе разработки.

– Пример промпта: «Сгенерируй 5 объектов JSON, представляющих тестовые данные для товаров в интернет-магазине. Каждый объект должен включать следующие поля:

– id: уникальный числовой идентификатор (начиная с 1001).

– productName: название товара (строка, например, «Умные часы Series Z»).

– category: категория товара (строка, одна из следующих: «Электроника», «Книги», «Одежда», «Дом и сад», «Спорт»).

– price: цена товара (число с двумя знаками после запятой, в диапазоне от 50.00 до 15000.00).

– quantityInStock: количество на складе (целое число, от 0 до 100).

– isAvailable: доступность для заказа (булево значение, true/false).

– shortDescription: краткое описание товара (строка, 25—40 слов, привлекательное, подчеркивающее 1—2 ключевые особенности). Данные должны быть разнообразными и правдоподобными для каждого поля.»