Система автоматического обнаружения ошибок в программах автоматизированного тестирования работает с помощью различных методов, в том числе с использованием искусственного интеллекта (ИИ). 1

Некоторые из них:

• Статический анализ кода. 1 Позволяет выявлять ошибки без выполнения программы. 1 Инструменты статического анализа, такие как SonarQube и Coverity, используют различные техники, включая паттерн-матчинг и анализ потока данных, для обнаружения дефектов на ранних стадиях разработки. 1
• Динамический анализ. 1 Проводится во время выполнения программы и позволяет обнаруживать ошибки, проявляющиеся только при определённых условиях. 1 Инструменты, такие как Valgrind и AddressSanitizer, мониторят выполнение программы, выявляя утечки памяти, переполнения буфера и другие дефекты. 1
• Абстрактная интерпретация. 3 Предполагает автоматическую верификацию важных динамических свойств программ, включая проверку на наличие или отсутствие ошибок при выполнении. 3 При этом отслеживаются все возможные поведения программного обеспечения и все возможные изменения входных данных, включая данные о возможных отказах программного обеспечения. 3
• Мониторинг выполнения кода. 1 Такие инструменты, как New Relic и Dynatrace, используют данные выполнения программы для анализа и выявления ошибок в реальном времени. 1

Также для автоматического исправления ошибок в коде используются генеративные модели, которые предлагают исправления, основываясь на контексте кода и типе обнаруженной ошибки. 1