Generación Automática de Pruebas Unitarias con LLMs: Efectividad y Métricas de Calidad

El propósito de este proyecto es analizar la efectividad, el alcance y las limitaciones de los Large Language Models (LLMs) en la generación automática de pruebas unitarias. La investigación contempla la exploración del uso de distintos LLMs y estrategias de prompting, así como el análisis de benchmarks y datasets relevantes para la evaluación y entrenamiento de estos modelos. El objetivo final es generar unit tests de forma automática y evaluar su calidad mediante métricas como la cobertura de código y presencia de test-smells.

Si bien el requisito mínimo es haber cursado Programación Avanzada, tener además los cursos de Testing o Procesamiento de Lenguaje Natural sería deseable.