Создаём все виды тестов с AI | E2E, Unit, API и HeyAPI — Fullstack с AI — Часть 2

Продолжаем серию «Строим настоящий Fullstack-проект с AI с нуля до продакшена». В первой части мы создали основу проекта KaufmanBot на NestJS + Angular с Prisma, PostgreSQL, Docker Compose и другими инструментами. В этой части переходим к тестированию. Показываю, как с помощью LLM создавать разные виды тестов для проекта, а также разбираю подход, который чаще всего использую сам — HeyAPI. Отдельно показываю сам процесс работы с кодом, который генерирует AI: не пытаемся сразу сгенерировать и закоммитить всё приложение целиком, а двигаемся постепенно — от самых простых и понятных файлов к более сложным. Также показываю процесс коммитов: разбираем сгенерированный код, проверяем результат и сохраняем изменения небольшими логичными частями. В видео: — создание тестов с помощью LLM — разные виды тестов — основной подход с HeyAPI — работа с AI с постепенной генерацией кода — движение от простых файлов к более сложным — проверка сгенерированного кода — процесс коммитов небольшими частями — развитие тестирования уже созданного Fullstack-проекта Это вторая часть серии, в которой мы постепенно развиваем KaufmanBot и приближаем его к полноценному production-проекту. 🔗 Исходный код проекта: https://github.com/kaufman-bot/kaufma... 🛠️ Используемые технологии: Qoder IDE AI / LLM NestJS Angular TypeScript Prisma PostgreSQL HeyAPI Docker Docker Compose PM2 📌 Серия: Часть 1 — создание проекта и базовая архитектура Часть 2 — тестирование проекта с AI и HeyAPI Часть 3 — CI/CD с AI, GitHub Actions и скилл онбординга Часть 4 — продакшн-запуск с AI, фронтенд внутри бэкенда и e2e в CI/CD Часть 5 — [добавим после выхода] Если интересна разработка приложений с использованием AI — подписывайся. Проект будем постепенно развивать дальше. Таймкоды: 00:00 — Вступление Вторая часть Fullstack-проекта и тестирование с AI 00:36 — E2E, интеграционные и Unit-тесты Разбираем разные подходы к тестированию 02:18 — Создаём тесты с помощью LLM Передаём AI задачу и проверяем результат 03:09 — HeyAPI и генерация SDK Мой основной подход к работе с API в тестах 05:12 — Swagger + OpenAPI Подготавливаем API-схему для генерации клиента 07:47 — AI анализирует API и проект Настраиваем авторизацию и проверяем изменения LLM 12:30 — Описываем API для Swagger Добавляем необходимые декораторы и проверяем OpenAPI 16:08 — Генерируем SDK через HeyAPI Получаем типизированный клиент для тестов 20:12 — Работаем небольшими шагами Проверяем результат AI и фиксируем изменения коммитами 24:50 — Генерируем E2E-тесты с AI Даём LLM конкретные задачи вместо генерации всего сразу 28:02 — Тестируем реальный backend Используем сгенерированный SDK для запросов к API 34:36 — Тестируем API Key Генерируем и проверяем сценарии авторизации 38:39 — Разбираем сгенерированный SDK Что создаёт HeyAPI и как устроены его файлы 47:57 — Автоматическая генерация SDK Что происходит после изменений в backend 55:02 — Тестируем регистрацию и авторизацию Проверяем основные пользовательские сценарии 01:01:17 — Коммиты и проверка кода AI Почему изменения лучше сохранять небольшими частями 01:09:14 — Первый полноценный запуск тестов Проверяем весь созданный набор тестов 01:12:01 — Проверяем API Key и ошибки Тестируем разные сценарии авторизации 01:14:37 — CRUD и права доступа Проверяем основные операции через API 01:16:44 — Мой подход к разработке с AI Backend → тесты → проверка → ревью → следующий этап 01:18:44 — Что дальше Frontend и запуск тестов через CI/CD #AI #Fullstack #NestJS #Angular #Testing #E2E #HeyAPI #TypeScript #WebDevelopment #Qoder