AIに良い仕事をさせるにはコンテキストの設計が命って話だな。仕様DBを作る根気が凄いわ
自分もClaudeにテスト生成を任せて3ヶ月、結局異常系の網が薄いまま事故った。原因は要件の境界条件を自然言語で投げてた怠慢、表で渡すと精度が変わる
ソース、設計資料、DBへのアクセス権も与えて網羅的なテスト作ってもらったら、イッパツでめきめき利用枠を消費しちゃった＾＾； 貧乏AIerのつらいところ。
生成AI、カッチリ網羅するの苦手な気がしている。80%くらいの正解率で良いものに向いていて、テストケースはどうなんだろ。
生成AIには、目や耳、身体が無い。つまりは現実世界を観測できず、現実世界に基づいた情報は推測して作るしかない。現実世界を観測しなくても推測を促す情報を与えてあげる。テストに限らずこの観点で考えてる
あれほど頼れるAIが、しょっぱいテストケースを作ってくる理由を考えた - Qiita
AIに良い仕事をさせるにはコンテキストの設計が命って話だな。仕様DBを作る根気が凄いわ
自分もClaudeにテスト生成を任せて3ヶ月、結局異常系の網が薄いまま事故った。原因は要件の境界条件を自然言語で投げてた怠慢、表で渡すと精度が変わる
ソース、設計資料、DBへのアクセス権も与えて網羅的なテスト作ってもらったら、イッパツでめきめき利用枠を消費しちゃった＾＾； 貧乏AIerのつらいところ。
生成AI、カッチリ網羅するの苦手な気がしている。80%くらいの正解率で良いものに向いていて、テストケースはどうなんだろ。
生成AIには、目や耳、身体が無い。つまりは現実世界を観測できず、現実世界に基づいた情報は推測して作るしかない。現実世界を観測しなくても推測を促す情報を与えてあげる。テストに限らずこの観点で考えてる