{
  "input": "Разработка решения для повышения эффективности теплообменника",
  "context": {
    "constraints": [
      "Минимальные размеры",
      "Ограниченная мощность"
    ]
  }
}

{
  "solution_id": "sol-1234567890",
  "title": "Улучшенный теплообменник с уменьшением теплопотерь",
  "description": "Теплообменник с модифицированными каналами для повышения эффективности.",
  "implementation_steps": [
    {
      "step": "Разработка архитектуры",
      "duration": "3 дня"
    },
    {
      "step": "Создание прототипа",
      "duration": "2 недели"
    }
  ]
}

# План проверки генерации инженерных решений на основе ИИ ## Введение При разработке нового функционала для платформы n2j.ru, основной задачей является создание модуля, способного генерировать инженерные решения с использованием искусственного интеллекта. Данный план проверки обеспечивает структурированную методологию оценки корректности работы модуля. ## Что проверяем и почему это важно? Проверка включает: - Корректность генерации решений на основе входных данных; - Соблюдение требований к структуре выходных данных; - Обработка крайних случаев; - Надежность API при реальном использовании. Цель: убедиться, что система работает корректно и соответствует ожиданиям пользователя в условиях реального использования. ## Таблица проверок | № | Шаг | Входные данные | Ожидаемый результат | |---|-----|----------------|----------------------| | 1 | Генерация решения | Пользовательский запрос: "Создай решение для уменьшения шума в системе охлаждения" | Выходной JSON с полями `solution_id`, `title`, `description` и `implementation_steps` | | 2 | Валидация данных | JSON-ответ с отсутствующим полем `title` | Ошибка 400 или исключение ValidationError | | 3 | Обработка крайнего случая | Пустой запрос (пустая строка) | Выходной ответ с сообщением об ошибке, например: `{"error": "Empty input provided"}` | | 4 | Валидация API | Реальный вызов метода `POST /api/ai-solutions` | Возвращает корректный JSON или код 201 | ## Крайние случаи и их воспроизведение ### Случай 1: Неполные данные - Входные данные: `{"input": "некорректная строка", "extra_field": null}` - Как воспроизвести: отправить JSON с отсутствующим `title` ### Случай 2: Пустой запрос - Входные данные: `""` - Как воспроизвести: вызвать метод без указания запроса ## Критерии провала Для каждого тест-кейса следующие критерии считаются провалом: 1. Ответ не соответствует структуре ожидаемого JSON; 2. Система не возвращает ошибку при некорректных входных данных; 3. Повторный вызов API после ошибки не приводит к корректному результату; 4. Крайние случаи не обрабатываются. ## Как прогонять повторно Повторные тесты проводятся: 1. На базе фиксированного набора входных данных; 2. С использованием автоматизированной системы мониторинга состояния API; 3. По истечении времени между запусками (каждые 5 минут); ## Примеры успешной работы Пример входных данных: ```json { "input": "Разработка решения для повышения эффективности теплообменника", "context": { "constraints": [ "Минимальные размеры", "Ограниченная мощность" ] } } ``` Пример выходных данных: ```json { "solution_id": "sol-1234567890", "title": "Улучшенный теплообменник с уменьшением теплопотерь", "description": "Теплообменник с модифицированными каналами для повышения эффективности.", "implementation_steps": [ { "step": "Разработка архитектуры", "duration": "3 дня" }, { "step": "Создание прототипа", "duration": "2 недели" } ] } ``` ## Рекомендации по тестированию - Проводить регулярную проверку на соответствие схеме данных; - Использовать фиксированные тестовые наборы для воспроизводимости; - Обеспечивать мониторинг API в условиях реального использования.