Plan priorisé pour tester des applications générées par chat en React, APIs Go et Flutter : vérifications minimales unitaires, d'intégration et e2e qui attrapent la plupart des régressions.
Les bases de code construites par chat ont tendance à échouer aux mêmes endroits parce que le code est souvent assemblé à partir de morceaux qui ont l'air corrects mais qui n'ont jamais été forcés de s'accorder. La plupart des fonctionnalités fonctionnent sur le chemin heureux, puis tombent en panne quand de vrais utilisateurs cliquent plus vite, envoient des entrées étranges, ou utilisent une version cliente plus ancienne.
Beaucoup de risque se loge dans le glue code : les petits bouts qui relient les écrans aux appels API, transforment les réponses API en état UI, et convertissent l'entrée utilisateur en écritures en base. Ces parties sont ennuyeuses, elles reçoivent donc moins d'attention, mais elles contrôlent le flux de toute l'application.
Les régressions se regroupent aussi autour des frontières où deux composants doivent partager un contrat. L'UI attend une forme, l'API en renvoie une autre. L'API suppose que la base acceptera une valeur, puis une contrainte la rejette. Ou une couche change les noms, types ou valeurs par défaut et les autres ne suivent pas.
Les mêmes points de défaillance apparaissent encore et encore :
La rapidité accentue cela. Des plateformes comme Koder.ai encouragent l'itération rapide : vous prompttez, régénérez, refactorez, et passez à autre chose. C'est une force. Cela signifie aussi que de petits changements arrivent souvent, et la probabilité de casser une frontière augmente. Quand vous livrez vite, il vous faut des tests qui s'exécutent rapidement et échouent bruyamment.
L'objectif est la confiance, pas la perfection. Vous n'essayez pas de prouver que chaque ligne est correcte. Vous cherchez à attraper les changements qui vous mettraient dans l'embarras en production : le formulaire qui ne sauvegarde plus, l'API qui commence à rejeter des requêtes valides, ou la mise à jour en base qui cesse silencieusement d'écrire un champ.
Une attente simple aide : protégez d'abord les contrats et les principaux parcours utilisateurs. Tout le reste peut attendre jusqu'à ce qu'il prouve qu'il nuit.
Avec du code généré par chat, le plus grand risque n'est généralement pas la compilation. C'est que de petits changements cassent un comportement que vous teniez pour évident.
Commencez par nommer vos principaux risques en langage clair. Si un bug touche l'un d'eux, le coût monte vite :
Ensuite, choisissez l'ensemble de tests le plus petit qui couvre des parcours utilisateurs réels et les contrats API sous-jacents. Une bonne règle : un chemin heureux plus un cas « mauvaise entrée » pour chaque flux central. Par exemple, “créer un item” devrait tester le succès et une défaillance de validation (champ requis manquant), car les deux cassent souvent quand les prompts changent.
Puis décidez ce qui doit être détecté avant la merge vs avant la release. Avant la merge doit être rapide et digne de confiance. Avant la release peut être plus lent et plus large.
Une simple échelle de priorité évite les débats :
Exemple concret : une fonctionnalité “Changer le mot de passe” dans une app React avec une API Go et un client Flutter.
P0 : l'API rejette les mots de passe faibles, l'API met à jour le hash stocké, et les deux clients affichent un message d'erreur en cas d'échec.
P1 : limitation de débit et expiration de session.
P2 : états UI pixel-perfect.
Si vous testez des apps générées par chat (y compris des projets construits avec des outils comme Koder.ai), cette lentille 80/20 vous aide à éviter des dizaines de tests fragiles qui ratent pourtant les pannes que ressentent vraiment les utilisateurs.
Les régressions React viennent généralement de deux endroits : des petites erreurs de logique (mise en forme des données, validation) et des états UI qui ne reflètent pas la réalité (loading, erreurs, boutons désactivés). Commencez là où les pannes gênent les utilisateurs.
Si une fonction a des entrées et sorties claires, testez-la avant toute UI. Ces tests sont rapides, rarement instables, et elles vous protègent des petits changements d'une ligne qui cassent beaucoup.
Bonnes cibles initiales : formatters de date et de monnaie, validateurs de champs, mapping d'une réponse API en view model, et reducers ou machines d'état qui pilotent les écrans.
Après cela, écrivez quelques tests de composants pour les écrans que les gens utilisent pour accomplir leur travail. Plutôt que beaucoup de snapshots superficiels, utilisez un petit nombre de tests qui agissent comme un utilisateur : taper dans un formulaire, cliquer sur un bouton, et affirmer ce que l'utilisateur voit.
Concentrez-vous sur les états UI qui se cassent souvent : validation de formulaire et comportement de soumission, états désactivés (prévention du double-submit), chargement et retry, rendu des erreurs, et état vide vs résultats.
Pour tout ce qui parle au réseau, mockez à la frontière. Traitez votre client API comme la couture : affirmez la forme de la requête (méthode, chemin, params clés, payload), puis renvoyez une réponse réaliste au composant. Cela attrape tôt la dérive de contrat, surtout quand le backend est généré ou édité rapidement.
Une règle qui paie : chaque fois que vous corrigez un bug, ajoutez un test qui échouerait si le bug revenait. Par exemple, si une page générée par Koder.ai envoyait autrefois userId au lieu de id, ajoutez un test qui vérifie les clés du payload sortant avant de continuer.
Les handlers Go peuvent sembler corrects tout en cachant de petites lacunes logiques qui deviennent de vrais bugs. Les gains les plus rapides viennent de tests qui fixent les entrées, les permissions et les règles qui mutent les données.
Commencez par la validation des requêtes. Le code généré par chat peut accepter des chaînes vides, ignorer les longueurs max, ou appliquer de mauvais défauts. Écrivez des tests qui appellent le handler (ou la fonction de validation qu'il utilise) avec des payloads incorrects et affirmez une réponse 400 claire avec une erreur utile.
Ensuite, verrouillez l'auth et les permissions à la frontière. Une régression commune est « auth existante, mais le mauvais rôle peut quand même mettre à jour ». Testez le chemin heureux et quelques cas interdits en construisant une requête avec un contexte utilisateur et en appelant le handler ou le middleware.
Puis concentrez-vous sur les règles métier qui mutent les données. Create, update, delete, et tout endpoint idempotent (comme “create if not exists”) méritent des tests serrés. Ce sont les endroits où un petit refactor peut accidentellement permettre des doublons, sauter une transition d'état requise, ou écraser des champs immutables.
Rendez le mappage d'erreur explicite. Votre API doit traduire de façon consistante les échecs courants en bons codes de statut : mauvais input (400), introuvable (404), conflit (409), et erreurs inattendues (500). Les tests unitaires doivent affirmer à la fois le statut et une forme d'erreur stable pour que les clients ne cassent pas.
Vérifications à haut ROI à couvrir tôt : champs requis et valeurs par défaut, checks de permission par rôle, idempotence, et mappage propre entre échecs courants et codes de statut.
Les tests table-driven gardent les cas limites lisibles :
tests := []struct{
name string
body string
wantStatus int
}{
{"missing name", `{"name":""}`, 400},
{"too long", `{"name":"aaaaaaaaaaaaaaaa"}`, 400},
}
Les bugs Flutter dans les apps générées par chat viennent souvent d'hypothèses client : un champ parfois null, une date qui arrive dans un format différent, ou un écran bloqué en chargement après un retry. Quelques tests ciblés peuvent attraper la plupart de ces problèmes avant qu'ils ne deviennent des tickets support.
Commencez par le mapping des données. Le plus grand risque est la frontière entre le JSON et vos modèles Dart. Écrivez des tests qui envoient des payloads ressemblant à la réalité dans fromJson et confirmez que vous gérez les champs manquants, les clés renommées et les valeurs étranges. Les enums et les dates sont des coupables habituels : une nouvelle valeur d'enum ne doit pas planter l'app, et le parsing doit échouer proprement (avec une erreur claire) plutôt que de produire silencieusement de mauvaises valeurs.
Ensuite, testez les transitions d'état. Que vous utilisiez BLoC, Provider, Riverpod, ou un simple setState, verrouillez ce que les utilisateurs affrontent chaque jour : premier chargement, rafraîchissement, erreur, et retry. Ces tests sont peu coûteux et attrapent vite le problème du « spinner qui tourne indéfiniment ».
Un petit ensemble qui rapporte souvent :
Exemple concret : un écran “Créer un projet” généré avec Koder.ai peut accepter un nom de projet et une région. Testez unitairment qu'un nom vide est bloqué, que les espaces en début/fin sont trimés, et qu'une valeur de région inconnue renvoyée par l'API ne fait pas planter le dropdown.
Les tests UI golden peuvent aider, mais limitez-les. Servez-vous en seulement pour quelques écrans stables où une régression de layout fait vraiment mal : écran de login, tableau de bord principal, ou un flux critique de checkout/création.
Quand vous construisez vite avec des outils de chat, les bugs les plus douloureux apparaissent entre les couches : la page React appelle une API, le handler Go écrit dans Postgres, puis l'UI suppose une forme de réponse qui a changé. Les tests d'intégration sont le moyen le plus rapide d'attraper ces cassures cross-layer sans tout tester.
Une bonne règle : pour chaque ressource clé (users, projects, orders, etc.), testez un chemin réel backé par Postgres bout à bout via l'API Go. Pas tous les cas limites. Juste un chemin heureux qui prouve que le câblage fonctionne.
Commencez par un petit nombre de vérifications à fort signal :
Utilisez une instance Postgres réelle pour ces tests (souvent une base jetable). Seedez uniquement ce dont vous avez besoin, nettoyez après chaque test, et gardez les assertions focalisées sur ce que les utilisateurs remarquent : les données sauvegardées sont correctes, les permissions sont appliquées, et les clients peuvent parser les réponses.
Exemple : une fonctionnalité “Créer un projet”. Le test d'intégration Go frappe POST /projects, vérifie un 201, puis récupère le projet et confirme le nom et l'owner ID. Le test d'intégration React soumet le formulaire de création et confirme que l'état de succès affiche le nouveau nom. Le test Flutter ouvre la liste des projets, crée un projet, et confirme qu'il apparaît après refresh.
Si vous générez des apps sur Koder.ai, ces tests vous protègent aussi lorsque l'UI régénérée ou les handlers changent accidentellement une forme de payload ou un format d'erreur.
Les tests e2e sont votre filet de sécurité « l'application fonctionne de bout en bout ». Ils valent le coup quand ils restent petits et ennuyeux : des smoke tests qui prouvent que le câblage entre React, l'API Go, Postgres et le client Flutter tient toujours après des changements.
Choisissez seulement quelques parcours qui représentent de l'argent réel ou une vraie douleur si cassés : connexion/deconnexion, créer un enregistrement, éditer et sauvegarder, rechercher/filtrer et ouvrir un résultat, et checkout/paiement (si vous en avez un).
Exécutez-les sur un navigateur et un profil d'appareil d'abord (par exemple Chrome pour le web et un format de téléphone courant pour le mobile). Étendez à plus de navigateurs ou d'appareils uniquement quand des clients remontent de vrais problèmes là-bas.
La stabilité est une fonctionnalité. Rendez les tests déterministes pour qu'ils échouent uniquement quand quelque chose est réellement cassé :
Utilisez l'e2e pour valider le chemin principal, pas chaque cas limite. Les cas limites appartiennent aux tests unitaires et d'intégration où ils sont moins chers et moins fragiles.
La façon la plus rapide de perdre du temps est d'écrire des tests qui paraissent complets mais qui attrapent rarement de vrais bugs. Un petit ensemble ciblé vaut mieux qu'un grand filet que personne ne fait confiance.
Les snapshot tests sont un piège courant en React et Flutter. Les gros snapshots changent pour des raisons bénignes (tweaks de copy, décalages de layout, refactors mineurs), donc les équipes mettent à jour bruyamment ou finissent par ignorer les échecs. Gardez les snapshots seulement pour une surface minuscule et stable, comme la sortie d'un petit formatter, pas des écrans entiers.
Autre chose facile à sauter : tester les bibliothèques tierces. Vous n'avez pas besoin de prouver que React Router, un date picker, ou un client HTTP marche. Testez votre point d'intégration à la place : l'endroit où vous le configurez, mappez ses données, ou gérez ses erreurs.
Les tests de style valent rarement le coup. Préférez des vérifications de comportement (bouton désactivé quand le formulaire est invalide, message d'erreur affiché sur 401) plutôt que des assertions pixel-level. Faites une exception quand le style impacte le comportement ou la conformité : exigences de contraste, outlines de focus pour les utilisateurs clavier, ou un layout responsive critique qui change ce que les utilisateurs peuvent faire.
Évitez de dupliquer la même vérification à chaque couche. Si vous avez déjà une assertion dans un test d'intégration Go que les requêtes non autorisées renvoient 401, vous n'avez probablement pas besoin de la même assertion dans les tests unitaires et e2e.
Les tests de performance valent le coup, mais plus tard. Attendez que vos flux soient stables (par exemple, après qu'une fonctionnalité générée par Koder.ai cesse de changer quotidiennement), puis définissez une ou deux cibles mesurables et suivez-les régulièrement.
Imaginons une fonctionnalité simple : un utilisateur connecté édite son profil et change son e-mail. C'est un bon canari car cela touche l'état UI, les règles API et le cache client.
Voici l'ensemble minimal de tests qui attrape la plupart des régressions sans se transformer en suite complète.
updated_at change) quand l'email change.Cet ensemble cible les points de rupture courants : validation UI et états désactivés en React, dérive de règles en Go, et UI périmée ou confuse en Flutter. Si vous construisez avec une plateforme comme Koder.ai, où le code peut changer rapidement entre les couches, ces tests donnent un signal rapide avec une maintenance minimale.
Mettez un minuteur sur 60 minutes et concentrez-vous sur le risque, pas la perfection. Le code généré par chat peut sembler correct mais manquer de petites règles, cas limites, ou de câblage entre couches. Votre but est un court ensemble de tests qui échouent bruyamment quand le comportement change.
Écrivez les 5 actions utilisateurs qui doivent marcher à chaque fois. Restez concret : “se connecter”, “créer une commande”, “payer”, “voir l'historique”, “réinitialiser le mot de passe”. Si vous construisez avec Koder.ai, choisissez ce que vous pouvez démontrer bout à bout aujourd'hui, pas ce que vous espérez ajouter plus tard.
Pour chaque flux, trouvez la règle unique qui coûterait cher si elle était fausse. Ajoutez un test unitaire rapide par couche où cette règle vit :
Exemple : “Checkout doit interdire une quantité négative.” Testez-le une fois dans l'API, et une fois côté UI si le client l'applique aussi.
Ajoutez un test d'intégration par flux qui frappe l'API réelle et effectue une écriture réelle en Postgres. Restez étroit : create, update, fetch et vérifier le résultat stocké. Cela attrape les erreurs de câblage comme de mauvais noms de champs, transactions manquantes, ou migrations cassées.
Choisissez 3 à 6 parcours e2e au total. Préférez les chemins les plus cross-layer (login -> create -> view). Définissez des données de test stables (utilisateur seedé, IDs connus, horloge figée) pour éviter le hasard.
Exécutez les tests dans cet ordre en CI : unitaires à chaque push, intégration à chaque push ou sur main, et e2e seulement sur main ou en nightly si possible.
La façon la plus rapide de perdre du temps est de tester la mauvaise chose au mauvais niveau de détail. La plupart des pannes sont prévisibles : contrats flous, mocks irréalistes, et une suite que personne ne fait confiance.
Une erreur fréquente est de commencer les tests avant de s'accorder sur le contrat API. Si l'API Go change les codes d'erreur, noms de champs, ou règles de pagination, vos clients React et Flutter vont échouer de manière apparemment aléatoire. Documentez d'abord le contrat (request, response, status codes, forme des erreurs), puis verrouillez-le avec quelques tests d'intégration.
Un autre piège est la surutilisation des mocks. Des mocks qui ne se comportent pas comme Postgres, le middleware d'auth, ou de vraies réponses réseau donnent une fausse sensation de sécurité. Utilisez les tests unitaires pour la logique pure, mais préférez des tests d'intégration fins pour tout ce qui traverse des processus.
Troisième erreur : s'appuyer sur les e2e pour tout. L'e2e est lent et fragile, donc il doit protéger seulement les parcours de la plus haute valeur. Mettez la plupart de la couverture dans les tests unitaires et d'intégration où les échecs sont plus faciles à diagnostiquer.
Enfin, n'ignorez pas la flakiness. Si les tests échouent parfois, l'équipe arrête d'y prêter attention. Traitez les tests instables comme des bugs dans votre pipeline de livraison et corrigez-les rapidement.
Checklist rapide avant d'ajouter plus de tests :
Étapes suivantes : implémentez le plan, suivez les régressions par couche, et gardez la suite volontairement petite. Si vous construisez avec Koder.ai, il est utile d'ajouter des tests juste après avoir confirmé le contrat API généré et avant d'étendre les fonctionnalités.
Si vous travaillez sur des apps générées via Koder.ai et voulez un endroit unique pour itérer sur web, backend et mobile, la plateforme at koder.ai est conçue autour de ce workflow. Quel que soit l'outil, l'approche de test reste la même : verrouillez les contrats, couvrez les chemins principaux, et gardez la suite assez ennuyeuse pour que vous l'exécutiez réellement.
Ils échouent souvent aux frontières : UI ↔ API ↔ base de données. Les morceaux générés peuvent sembler corrects isolément, mais de petits décalages de contrat (noms de champs, types, valeurs par défaut, codes d'état) apparaissent quand de vrais utilisateurs font des choses « brouillonnes » comme double-cliquer, envoyer des entrées inhabituelles ou utiliser une version cliente un peu datée.
Testez d'abord la colle : les principaux parcours utilisateurs et les contrats API en dessous. Un petit jeu de tests couvrant « créer/mette à jour + valider + enregistrer + relire » attrape généralement plus de vrais bugs que beaucoup de snapshots UI.
Commencez par les risques qui deviennent coûteux rapidement :
Ensuite, écrivez les tests les plus petits qui prouvent que ces éléments ne peuvent pas dériver silencieusement.
Décidez d'abord de la catégorie, puis écrivez le test.
Commencez par des tests de logique pure (formatters, validateurs, mapping des réponses API en view models, reducers/machines d'état). Puis ajoutez quelques tests de composants qui se comportent comme un utilisateur :
Mockez au niveau de la frontière réseau et vérifiez les clés du payload envoyé pour attraper rapidement la dérive de contrat.
Verrouillez quatre choses :
Gardez les tests table-driven pour ajouter facilement des cas limites.
Concentrez-vous sur la frontière JSON → modèle et les transitions d'état :
fromJson gère champs manquants/nulls sans planterAjoutez aussi un test qui vérifie l'affichage d'un message convivial quand le serveur renvoie une erreur de validation.
Ils attrapent les cassures inter-couches :
Gardez chaque test sur un seul scénario avec des données seed minimales pour rester stable.
Gardez-les ennuyeux et peu nombreux :
Rendez-les déterministes : comptes de test fixes, données seedées, attentes claires (pas de sleeps aléatoires) et reset d'état entre runs.
Remettez à plus tard ce qui fait du bruit ou dupliquera inutilement des garanties :
Ajoutez un test quand vous corrigez un vrai bug : la suite doit croître à partir de la douleur réelle.