Zeker! Hier zijn stappen en suggesties om een efficiëntere ontwikkelworkflow te creëren door AI-gestuurde taken in Cursor te integreren, gericht op het automatisch genereren van unit tests voor je Python-functies: 1. Begrijp Cursor en AI-integraties: - Verken de mogelijkheden van Cursor voor het automatiseren van taken en het integreren van AI-modules. - Identificeer of Cursor ondersteuning biedt voor API-koppelingen of scripting voor AI-diensten (bijvoorbeeld OpenAI API). 2. Stel een AI-model in voor code-analyse: - Configureer een AI-model (zoals GPT-4 via OpenAI API) dat code kan analyseren en unit tests kan genereren. - Maak een API-sleutel en documenteer de benodigde authenticatiegegevens. 3. Ontwikkel een Python-script voor automatisering: - Schrijf een Python-script dat: a. Je functies uit je codebase ophaalt. b. Deze functies verstuurt naar de AI voor het genereren van unit tests. c. De gegenereerde tests opslaat in je testbestand(en). - Voorbeeldstructuur: ```python import openai openai.api_key = 'JOUW_API_SLEUTEL' def genereer_unit_test(function_code): prompt = f"Genereer een Python unittest voor de volgende functie:\n{function_code}" response = openai.Completion.create( engine="gpt-4", prompt=prompt, max_tokens=200 ) return response.choices[0].text.strip() # Functie om code uit bestand te halen en tests toe te voegen ``` 4. Integreer dit script in Cursor: - Voeg een custom taak toe in Cursor die het script automatisch uitvoert bij het opslaan of op commando. - Configureer Cursor om de functies te detecteren (bijvoorbeeld via AST parsing) en automatisch tests te genereren. 5. Automatisering en workflow optimaliseren: - Stel triggers in (bijvoorbeeld bij elke commit, pull request, of save) om tests te genereren. - Implementeer een reviewproces: laat de gegenereerde tests controleren en aanpassen indien nodig. 6. Verbeter en verfijn: - Verzamel feedback over de kwaliteit van de gegenereerde tests. - Pas prompts aan voor betere resultaten. - Automatiseer ook het toevoegen van gegenereerde tests aan je testbestanden. 7. Documentatie en onderhoud: - Documenteer je workflow in een README of interne handleiding. - Houd API-sleutels en scripts up-to-date. Door deze stappen te volgen, werk je efficiënter met AI-gestuurde testgeneratie binnen Cursor, waardoor je ontwikkeltijd vermindert en je codekwaliteit verbetert.

Zeker! Hier is een stapsgewijze handleiding om AI-gestuurde unit testgeneratie te integreren in je Cursor workflow voor Python: ### 1. Cursor Instellen met AI-modellen - Installeer Cursor (cursor.sh) en configureer je voorkeurs-AI-model (OpenAI GPT-4, Claude 3, etc.) - Zorg dat je API-sleutels correct zijn ingesteld in Cursor → Settings → AI Models ### 2. Testgeneratie Workflow Configuratie **Stap 1: Code Context Bieden** - Houd je functies goed gedocumenteerd met docstrings - Voorbeeld: ```python def bereken_totaal(prijzen: list[float], btw_percentage: float) -> float: """ Bereken het totaalbedrag inclusief BTW Args: prijzen: Lijst met prijzen btw_percentage: BTW percentage (0-100) Returns: Totaalbedrag inclusief BTW """ totaal = sum(prijzen) return totaal * (1 + btw_percentage / 100) ``` **Stap 2: AI Prompt Template Maken** Maak een `.cursorrules` bestand in je projectroot: ```json { "unit_test_prompt": "Genereer pytest unit tests voor deze functie. Gebruik: \n- @pytest.mark.parametrize voor edge cases\n- Mock externe dependencies\n- Test zowel happy path als exception cases\n- Gebruik duidelijke testnamen\n\nFunctie: {code}" } ``` ### 3. Automatische Testgeneratie Commands **Optie A: Via Cursor Chat** - Selecteer je functiecode - Open Cursor Chat (Cmd+K) - Gebruik prompt: "Genereer pytest unit tests voor deze functie met edge cases" **Optie B: Snelkoppeling Maken** Voeg toe aan `keybindings.json`: ```json { "key": "ctrl+shift+t", "command": "cursor.chat.add", "args": { "message": "Genereer complete pytest tests voor de geselecteerde code" } } ``` ### 4. Test Template Optimalisatie Maak een `test_template.py` in je project: ```python import pytest from unittest.mock import Mock, patch # AI zal deze template herkennen en volgen def test_template(): """AI-generated test template""" # Arrange # Act # Assert pass ``` ### 5. CI/CD Integratie Voeg toe aan je `pytest.ini`: ```ini [pytest] addopts = -v --tb=short -x testpaths = tests/ ``` ### 6. Quality Control Workflow **Pre-commit Hook** (.pre-commit-config.yaml): ```yaml repos: - repo: local hooks: - id: ai-test-validation name: Validate AI-generated tests entry: pytest -x --tb=short language: system stages: [pre-commit] ``` ### 7. Geavanceerde Configuratie **Cursor Rules Verfijning**: ```json { "testing": { "framework": "pytest", "coverage_target": 90, "prefer_mocking": true, "test_pattern": "test_*.py" } } ``` ### 8. Voorbeeld Workflow 1. Schrijf je Python functie 2. Selecteer de functiecode 3. Gebruik Cmd+K → "Genereer unit tests met mocks" 4. Review gegenereerde tests 5. Voer tests uit met: `pytest -v` ### Tips voor Optimalisatie: 1. **Context Beheer**: Houd imports en dependencies zichtbaar in je bestand 2. **Iteratieve Verbetering**: Gebruik "Regenerate" tot tests correct zijn 3. **Custom Instructions**: Stel specifieke testvoorkeuren in bij Cursor Settings 4. **Pattern Herkenning**: Cursor leert van je bestaande teststructuren ### Troubleshooting: - Bij inconsistente resultaten: geef meer context of splits complexe functies - Gebruik `@pytest.fixture` hints voor betere mock setup - Check altijd gegenereerde tests op correcte assert statements Deze workflow vermindert handmatig testwerk aanzienlijk terwijl je consistente testdekking behoudt! 🚀