主要观点：2024 年 10 月，为响应外部开发者需求，开源了 Enzyme 到 React Testing Library（RTL）的转换工具，前端开发中变化是常态，需处理代码转换，从 Enzyme 到 RTL 的转变是趋势，因 Enzyme 不支持 React 18 等原因，开始探索自动化转换过程。
关键信息：

• 开源工具可在npm获取及使用说明。
• 从 Enzyme 到 RTL 的转变原因，如 Enzyme 不支持 React 18 等。
• 尝试通过抽象语法树（AST）转换、大型语言模型（LLM）转换及两者结合来自动化转换过程。
• AST 转换存在规则多、难手动创建高精度规则等问题，最终采用混合方法，自动转换成功率为 45%。
• LLM 转换结果不稳定，成功率在 40 - 60%之间，存在复杂任务转换效果不佳等问题。
• 采用 AST + LLM 转换方法，收集 DOM 树提供上下文信息，通过提示和 AST 控制 LLM 输出，转换成功率达 80%。
• 评估显示手动评估代码质量有 80%准确转换，约 500 个测试用例通过，节省 22%开发时间，数据验证了 AI 驱动解决方案的影响。
  重要细节：
• 列出了代码中最常用的 10 个 Enzyme 方法及使用次数。
• 展示了 AST 转换的示例及 LLM 转换的流程和提示设置。
• 介绍了 DOM 树收集的方法和 LLM 控制的机制。
• 提及评估过程中不同复杂度测试文件的转换情况及时间节省。
• 强调了人工验证生成代码的质量及各团队的协作与贡献。