Pruebas unitarias para una función
Pruebas útiles para una función: casos normales, casos límite y casos de error, con el estilo de tu proyecto.
- Tipo
- Prompt
- Nivel
- Intermedio
- Tiempo
- aprox. 6 min
Los resultados dependen de la herramienta, del modelo y de lo que escribas.
Rellenar
Lo que escribas se queda en esta ventana del navegador. No guardamos ni enviamos nada.
- pytest
- Jest
- Vitest
- JUnit 5
- xUnit
- Arrange-Act-Assert con líneas en blanco
- un archivo de pruebas por módulo
- fixtures en lugar de métodos de setup
- nombres de prueba en forma de frase
- mocks solo para servicios externos
Tu prompt
Escribe pruebas unitarias para la siguiente función con [Framework de pruebas]. Cubre: dos casos normales, los casos límite principales (vacío, null, valores frontera) y al menos un caso de error. Una prueba por comportamiento, nombres descriptivos, sin acceso real a red ni a base de datos. Sigue este estilo: [Estilo del proyecto]. Antes del código, enumera brevemente qué casos cubres y por qué. Función: [Función]
Herramientas adecuadas
Herramientas de nuestro catálogo con las que este prompt funciona bien.
- ChatGPT Precios y límites
- Claude Precios y límites
- Cursor Precios y límites
Cómo usarlo
- Rellena los campos o toca una sugerencia. No incluyas nombres, direcciones ni otros datos personales.
- Copia el prompt terminado en la herramienta que prefieras.
- Ejecuta las pruebas. Si alguna falla, averigua primero si está mal la prueba o la función.
Funciona en estas herramientas
Los prompts funcionan en muchas herramientas de chat y de generación. Esta selección procede de nuestro catálogo; precios según la página de cada herramienta.
- ChatGPT Plan gratuitodesde 8 USD al mes
- Claude Plan gratuito
- Cursor Plan gratuitodesde 8 USD al mes
- GitHub Copilot Plan gratuitodesde $10
- Windsurf Plan gratuito
¿Por qué funciona?
La lista de casos antes del código hace revisable la cobertura. Evitar llamadas reales a la red mantiene las pruebas rápidas y fiables.
Consejos
- Pide además una prueba que proteja de forma permanente contra un error que hayas encontrado.