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Code-Generierung

Das AI-Assistent generiert Code, der zum Stil und zur Struktur Ihres Projekts passt. Statt generischer Snippets erhalten Sie Testcode, der Ihre bestehenden Patterns, Selektoren und Konventionen respektiert.

Wie funktioniert die Stilanpassung?

Der Assistent analysiert vor der Generierung:

  • Naming-Konventionen — camelCase vs. kebab-case, Präfixe, Suffixe
  • Dateistruktur — wo Tests liegen, wie Page Objects aufgebaut sind
  • Import-Stil — relative vs. absolute Pfade, Barrel-Exports
  • Assertion-Muster — welche Matcher und Assertion-Bibliotheken verwendet werden
  • Selektoren — data-testid, Rollen-basiert, CSS-Klassen

Beste Ergebnisse

Je mehr bestehender Code in Ihrem Projekt vorhanden ist, desto besser kann der Assistent den Stil ableiten. Ein einzelnes gut geschriebenes Page Object reicht oft als Vorlage.

Unterstützte Ausgabeformate

FormatBeschreibung
Playwright-TestsVollständige .spec.ts-Dateien mit Fixtures
Page ObjectsPOM-Klassen passend zur bestehenden Architektur
API-TestsRequest/Response-Validierung mit Playwright API-Testing
HilfsfunktionenUtility-Dateien für wiederkehrende Testlogik
CI-KonfigurationGitLab CI / GitHub Actions Pipelines für Tests

Beispiel-Workflow

  1. Öffnen Sie der Assistent und fragen Sie: „Erstelle einen Playwright-Test für das Kontaktformular"
  2. Der Assistent erkennt Ihr Testframework und vorhandene Patterns
  3. Sie erhalten einen vollständigen Test mit korrekten Imports und Selektoren
  4. Kopieren Sie den Code über den Button direkt in Ihre Testdatei

Hinweis

Generierter Code sollte immer manuell geprüft werden. Der Assistent orientiert sich an Mustern, kann aber projektspezifische Geschäftslogik nicht vollständig kennen.

Kontextuelle Verbesserung

Der Assistent nutzt Ihre Testergebnisse, um besseren Code zu generieren. Wenn ein vorheriger Testlauf fehlgeschlagen ist, kann der Assistent:

  • Den Fehler analysieren und die Ursache erklären
  • Einen korrigierten Test vorschlagen
  • Alternative Selektoren empfehlen, falls ein Element nicht gefunden wurde

Weiterführend

Local-first QA orchestration.