AI駆動開発時代に、おさえておきたいQA技法

はじめに AIを使って実装することが、かなり当たり前になってきました。 画面実装、API実装、リファクタリング、テストコードの追加まで、以前よりずっと速く進められるようになっています。少し前ならそれなりに時間がかかっていた作業も、AIを使えば短時間である程度形になります。 一方で、AI駆動開発には別の難しさもあります。 それは、実装スピードが上がることと、品質を安定して守れることは別だということです。 AIはコードを書いてくれます。テストコードもそれっぽく作ってくれます。ただ、こちらが観点を渡さない限り、どうしても正常系中心の薄いテストになりやすいです。 ぱっと見では十分そうに見えても、実際には次のようなポイントが抜けがちです。 境界条件 条件分岐の組み合わせ 不正な状態遷移 例外系や失敗時の挙動 実運用で起きやすい事故パターン AI駆動開発では、テストコードを書くこと自体の難易度は下がっ

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型定義でやりたくなる