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Entdecken Sie das TÜV-zertifizierte GoogleTest mit Agentic AI für C/C++-Tests!
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Weißer Bannerhintergrund mit grüner abstrakter Welle auf der rechten Seite

Erreichen Sie Ihre Testabdeckungsziele schneller mit der autonomen Generierung von Java-Unit-Tests.

Gehen Sie über die LLM-basierte Unit-Test-Generierung hinaus.

Generieren Sie vollständige, produktionsreife JUnit-Tests für Ihre gesamte Codebasis – nicht nur für einzelne Klassen. Im Gegensatz zu reinen LLM-Tools, die auf Eingabeaufforderungen und begrenztem Kontext basieren, kombiniert Jtest tiefgreifende Code- und Laufzeitanalyse mit KI-gestützter Testgenerierung. So entstehen Tests mit hoher Abdeckung, die Abdeckungslücken schließen und den manuellen Aufwand reduzieren.

Mit den von Jtest bereitgestellten Funktionen können Entwickler und KI-Agenten über die Jtest CLI aus KI-Codierungswerkzeugen oder CI/CD-Pipelines heraus Unit-Tests auf Unternehmensebene generieren und so die autonome Testerstellung in moderne Entwicklungsabläufe integrieren.

Schnellere Generierung hochwertiger Java-Unit-Tests

Jtest analysiert Ihren Java-Code und erzeugt lesbare, wartbare JUnit-Tests – komplett mit Mocks, Stubs und Assertions.

Skalieren Sie Ihre Tests mit:

  • Schnelle Generierung von JUnit-Testsuiten mit hoher Abdeckung für verschiedene Pakete oder Projekte.
  • Autonome Testgenerierung, die ungedeckten Code in Build-Pipelines aufspürt.
  • Tests, die auf gängigen Standards und Frameworks (JUnit, Mockito, Spring Boot) basieren.
  • Reduzierte Wartungskosten durch die Generierung von stabilem, lesbarem Testcode.
  • Agentengesteuerte Unit-Tests, die mit der modernen, KI-beschleunigten Entwicklung Schritt halten.

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Wie man mit KI Hunderte von JUnit-Tests generiert (weiße Schrift auf blauem Hintergrund, darunter ein Sprecherfoto und Name, rechts daneben eine abstrakte Grafik).
Optimierung der Testausführung mit Test-Impact-Analyse

Codeänderungen kontinuierlich validieren mit optimierter intelligenter Testausführung

Bei Codeänderungen nutzt Jtest die Testauswirkungsanalyse, um die betroffenen Tests zu identifizieren und automatisch nur diese auszuführen. Egal, ob Sie in IntelliJ oder Eclipse programmieren oder Änderungen in CI/CD-Pipelines validieren – Ihre Softwarequalität profitiert von Folgendem:

  • Schnelleres Feedback zu Codeänderungen
  • Effizientere Regressionstests
  • Reduzierter Testausführungsaufwand
  • Mehr Vertrauen in jedes Update

Lesen Sie: Wie intelligente Testausführung in der IDE funktioniert »

Schnell erreichen und die Codeabdeckung verbessern

Verstehen Sie genau, was abgedeckt ist und was nicht, damit Ihr Team strategische Entscheidungen treffen kann, um Ihre Abdeckungsziele zu erreichen. Jtest bietet Ihnen klare Transparenz über die Codeabdeckung, korreliert die Ergebnisse mit den Anforderungen und hilft Ihnen, sich auf die Testerstellung zu konzentrieren, wo sie den größten Mehrwert bietet.

  • Messen und analysieren Sie die Codeabdeckung mit detaillierten, umsetzbaren Berichten.
  • Identifizieren Sie ungedeckte Codepfade, Logikverzweigungen und Risikobereiche.
  • Korrelation der Abdeckungsergebnisse mit den Anforderungen und Codeänderungen.
  • Builds werden basierend auf Qualitätskriterien für die Codeabdeckung entweder als bestanden oder fehlgeschlagen bewertet.
  • Zielgenerierung von Tests zur Abdeckung ungetesteter Codezeilen.

Lesen Sie: Wie sich die KI-basierte Unit-Test-Generierung von Jtest im Vergleich schlägt »

Abbildung von drei Personen, die auf einen Computerbildschirm mit abstrakter Verbindungsdarstellung schauen.

Warum Teams Jtest wählen

  • Reduzierung der Testerstellungszeit um 60–80 %.
  • Schnelles Wachstum der Marktabdeckung vorantreiben.
  • Änderungen frühzeitig validieren, um spätere Regressionsfehler zu vermeiden.
  • Unterstützung der Integration mit externen KI-Copiloten über MCP.
  • Sichere On-Premise-KI + optionale LLM-Integration.
  • Halten Sie Testqualität und -abdeckung mit KI-generiertem Code in Einklang.

Intelligente Unit-Tests für die moderne Entwicklung

Mit autonomer Unit-Test-Generierung, intelligenter Testausführung und tiefer CI/CD-Integration bietet Jtest eine skalierbare Grundlage für kontinuierliche Codequalität.

KI-gesteuerte Unit-Test-Generierung

Jtest generiert automatisch effektive JUnit-Tests für nicht abgedeckte Codezeilen mithilfe einer sicheren, lokal installierten KI, die Ihre Codestruktur und -logik versteht. Die optionale LLM-Integration ermöglicht es Jtest, Tests mit realistischeren Testdaten zu generieren. Die KI-gestützte Testgenerierung erzeugt Tests, die denen erfahrener Entwickler sehr ähnlich sind.

Erstellung einer Massentestsuite

Generieren Sie mit wenigen Klicks vollständige Testsuiten für ganze Pakete oder Projekte. Jtest analysiert ungetestete Bereiche und erstellt optimierte Tests, um die Testabdeckung in großen, komplexen Codebasen schnell zu erhöhen. Erreichen Sie schnell eine aussagekräftige Validierung, ohne jeden Test manuell programmieren zu müssen.

Autonome Testabdeckung für KI-beschleunigte Entwicklung

Da KI-generierter Code die Entwicklung beschleunigt, stellt Jtest sicher, dass die Qualität Schritt hält. Es bewertet kontinuierlich die Auswirkungen der Codeabdeckung in CI/CD-Pipelines und generiert selbstständig Unit-Tests für neu eingeführte Logik. Ihre Codebasis verbessert sich stetig, und Ihre Qualitätskriterien werden jederzeit erfüllt.

Unit-Test-Assistent mit Laufzeitanalyse

Der Unit-Test-Assistent von Jtest unterstützt entwicklergesteuerte Workflows mithilfe von IDE-basierter Anleitung. Jtest nutzt die Ausführungsdaten von Unit-Tests, um gezielte Empfehlungen zum Hinzufügen von Assertions, zum Klonen oder Mutieren von Tests für eine höhere Testabdeckung und zum Einfügen von Mock-Objekten zu geben. Teams verbessern so Testabdeckung und Zuverlässigkeit mit minimalem Aufwand.

Schnelleres Feedback, schnellere Builds

Jtest überwacht kontinuierlich Codeänderungen und nutzt die Testauswirkungsanalyse, um nur die betroffenen Unit-Tests auszuführen – sowohl in der IDE als auch in CI/CD-Pipelines. Entwickler erhalten während des Programmierens direktes Feedback, während Pull Requests durch die Ausführung nur der relevanten Tests schneller validiert werden. Dies reduziert die Build-Zeiten, ohne Kompromisse bei Testabdeckung oder -qualität einzugehen.

Codeabdeckungsanalyse und Erkennung von Abdeckungslücken

Jtest bietet detaillierte Einblicke in den getesteten Code und hebt Lücken im kürzlich geänderten Code hervor, sodass Ihr Team weiß, worauf es sich als Nächstes konzentrieren muss.

CI/CD-Integration und Qualitätsgates

Jtest lässt sich über spezielle Plugins oder die Befehlszeile direkt in CI/CD-Pipelines integrieren und ermöglicht so automatisierte Prüfungen in jeder Entwicklungsphase. Teams können Qualitätskriterien festlegen, die riskante Builds verhindern und sicherstellen, dass nur gut getesteter Code weiterverarbeitet wird.

Zentralisierte Berichts- und Analysefunktionen (über Parasoft DTP)

Jtest speist die Ergebnisse in die Parasoft DTP-Dashboards ein, um teamweiten Einblick in Trends, Regressionen und Verbesserungen der Testabdeckung zu ermöglichen. Diese Analysen helfen, risikoreiche Bereiche zu priorisieren und den Fortschritt im Zeitverlauf zu verfolgen. So bleiben die Teams hinsichtlich der Qualitätsziele und der Release-Bereitschaft auf dem gleichen Stand.

Wie kann Jtest die Produktivität Ihres Teams steigern?

Bewerten Sie die potenziellen Zeit- und Kosteneinsparungen, die Sie durch die Implementierung unserer KI-gestützten Produktivitätslösung für Java-Entwickler erzielen könnten.

Berechnen Sie Ihre Ersparnisse »

Abstraktes Bild eines Kreisdiagramms und Analysen zur Demonstration von Parasoft Jtest
Bild von zwei Männern und einer Frau, die sich unterhalten, lächeln und auf einen Computerbildschirm schauen.

Legen Sie die Messlatte für die Qualität von Java-Code höher und steigern Sie die Teamproduktivität.

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