AI උදව්කාරීන් කේතයක් ලියන විට, ඒ කේතයට පරීක්ෂණයක් එක් කරනවා. නමුත් බොහෝ වෙලාවට ඒ පරීක්ෂණය assert result is not None වගේ පමණක් වෙලා, සැබෑ හැකියාවක් පරීක්ෂා නොකරයි. එම නිසා coverage එක වැඩිවුණත්, අපේ විශ්වාසය අඩුවෙයි.
ඒ තත්ත්වය සලකා බැලීම සඳහා hollowtest නමින් නව Python මෙවලමක් නිර්මාණය කර තිබේ. පයිප් එකෙන් pip install git+https://github.com/SybalGambleyyu/hollowtest.git ලෙස ස්ථාපනය කර, hollowtest tests/ ලෙස ධාවනය කිරීමෙන්, pytest හෝ unittest පරිදි ලියන පරීක්ෂණ ගොනු විශ්ලේෂණය කරයි. AST (Abstract Syntax Tree) භාවිතයෙන් සෑම පරීක්ෂණයක්ම පරීක්ෂා කර, assert නොමැති, තාත්තාකාර (tautology) පමණක්, හෝ පමණක් assert result වැනි පරීක්ෂණ හඳුනාගනී. ඒවාට HT001‑HT005 කේත සමඟ දෝෂ හෝ අවවාද පණිවුඩයක් දෙයි.
ඇත්තටම coverage වාර්තා “ලයින් එකක් ධාවනය වුණා” කියනවා, නමුත් කේතයේ හැසිරීම සැබෑවට පරීක්ෂා කරනවාදැයි එය කියන්නේ නැහැ. මියුටේෂන් පරීක්ෂණ (mutation testing) එය සනාථ කරන නමුත් වේගයෙන් වැඩ නොකරයි. hollowtest එයට වඩා වේගවත්, ස්ථානීය (offline) සහ zero dependency ආකාරයකින් ක්රියා කරයි; CI පද්ධතියේ --fail-on error|warning විකල්පය භාවිතා කර, GitHub Actions සමඟ සරලව ඒකාබද්ධ කරගත හැක.
මෙම මෙවලම ගොඩක් වැදගත්, මන්ද එය “හෝල් පරීක්ෂණ” කියන නව දෝෂ ප්රකාරයක් ප්රථමයෙන් හඳුනා ගනී. ඔබගේ කණ්ඩායම AI‑ජනිත පරීක්ෂණ හෝ අන් අයගේ පරීක්ෂණ පේස්ට් කරලා ඇත්නම්, ඒවා hollowtest මගින් පරීක්ෂා කර, පරීක්ෂණ ගුණාත්මකභාවය ඉක්මනින් වැඩිදියුණු කරගත හැක.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
- සිසුන්ට AI‑ලේඛන පරීක්ෂණ වල දුර්වලතා හැදෑරීමට නව ආකාරයක් ලැබේ.
- දේශීය සංවර්ධකයන්ට CI/CD පයිප්ලයින් වලට සරලව එක් කරගත හැකි නිදහස් (open‑source) මෙවලමක් ලැබේ.
- ව්යාපාරික සොෆ්ට්වෙයා ව්යාපෘතිවල code quality වැඩි කර, පාරිභෝගික විශ්වාසය බෙහෙවින් ඉහළ යයි.
- AI‑සහයෝගයෙන් ලියන පරීක්ෂණ වල “ඇස්තමේන්තු” (false confidence) ඉවත් කර, නිෂ්පාදන කාලය කෙටි කරයි.
ඉදිරියට, hollowtest GitHub Issues හරහා ප්රතිචාර එකතු කර, නව පේටර්න් හෝ වැරදි හඳුනාගැනීමට විකසනය කරනු ඇත. Python 3.10+ සහ MIT බලපත්රය සමඟ, මෙය ශ්රී ලංකාවේ ඕනෑම සංවර්ධක කණ්ඩායමට සාර්ථකව භාවිතා කළ හැකිය.
