AIコードジェネレーターとTDDって親和性高くない、、、？ - Qiita

目的 先日、GitHub Copilotに関するオンラインセミナーを受けていたところ 「GitHub Copilotは、エディタ上で開かれているソースの内容も考慮してソースを推論する」という特徴を聞きました。 ふと、 「テストコードさえ書いたらその要件を満たすコードを勝手に生成してくれるのでは、、、？ なんて興味が湧いたので検証してみようと思います。 もし、期待通りになったらTDDが今後さらに熱を帯びるのではないでしょうか。 使用言語: python テストフレームワーク: pytest まずは簡単なコードで試す 関数名から推論されないように無機質な名前にしています。 class Functions: def function(a ,b): return a + b class TestClass: def test_function1(self): assert Functions.fu

[binary343]

まずTDD用のテストコードを生成させたい

[tmatsuu]

面白いな。テストだけでは難しそうだが、しっかりした設計があればAIが自動で完璧なコードを生成するのは夢ではなさそう。

[honma200]

逆にテストコード書いて欲しいなと思う

[tattyu]

ツール作る時は仕様を言語化する必要があって面倒だけど、それ以上に面倒な実装が省略出来るので重宝してる。

[strawberryhunter]

テストコードを書くと実装が生成される...20年近く前の未踏プロジェクトで見たぞ。→KikainekoMocker

[umai_bow]

なんで関数名与えないとか人間が誘導しないとかAIに不利な条件で試すんだろう…。

[shunkeen]

“関数名から推論されないように無機質な名前にしています。”／私はAIではなく人間だが、仕様を明かされることなく、この無機質なテストコードだけを見て、正解を実装できる気がしない。