テストカバレッジ100%を追求しても品質は高くならない理由と推奨されるカバレッジの目標値について - Qiita
皆さんは 「カバレッジが高ければ、ソースコードの品質が高い」という誤解 をしていませんか？少なくとも私は今までテストカバレッジ100%を追求していました。「C0/C1カバレッジ100%」がユニットテストの完了条件として含まれているプロジェクトも多いかと思います。 本稿では、「カバレッジが高ければ、ソースコードの品質が高い」という命題がなぜ誤っているのかを論理的に証明し、カバレッジを計測する本当の目的、そして推奨されるカバレッジの目標値について紹介したいと思います。 「カバレッジが高ければ、ソースコードの品質が高い」はなぜ間違っているのか？ カバレッジを計測する本当の目的 バグを潜在させてしまう恐怖のテストケース・アンチパターン カバレッジの目標値は100%にするべきではない カバレッジの目標値は何%にするべきなのか？ （テストカバレッジの種類については『ホワイトボックステストにおけるカバレ
『龍が如く7』は進化を続け、自動バグ発見どころかほぼ全自動のバグ取りシステムを構築。これぞ無職から勇者に成り上がるデバッグだ！【CEDEC 2020】 | ゲーム・エンタメ最新情報のファミ通.com
本記事では、1日目におこなわれた『龍が如く7 光と闇の行方』（以下、『龍が如く7』）のデバッグに関するセッション“「龍が如くスタジオ」のQAエンジニアリング技術を結集した全自動バグ取りシステム”をリポート。 セッションには、セガのQAエンジニア・阪上直樹氏と、ビルドエンジニアの粉川貴至氏が登壇した。 バグをハグしたくなる自動システム！ まずは阪上氏が開発者たちへ向けて、「バグは好きですか？」という質問からセッションがスタート。最初に龍が如くスタジオの各タイトルで、バグを発見した数の推移が公開された。ゲームの規模が大きくなるにつれ、バグも増加傾向にあるという。 そして全自動バグ取りシステムを運用した『龍が如く7』では、なんと25000ものバグが発見されたという。こう見るとネガティブな印象を受けるかもしれないが、バグ発見数が多ければ多いほど、ゲームクオリティがアップするということだ。 バグとい
プログラミング初学者のための「即戦力ノウハウ」（4 万字） - Qiita
はじめに これは文系出身の私が、入社後に早く教えて欲しかったことをまとめたものです。 私は 10 年ほど前に文系大学を卒業して技術職で採用されましたが、入社 1 年も経たないうちに「使えない」と言われ、お客様向けのサポートセンター業務に就くことになりました。 その間も個人ではコーディングを続け、開発チームに厄介な口出しなどしているうちに、いつの間にか技術職に戻っていました。 プログラミング未経験者のよくある回り道をした身として、同じような境遇の方の助けになれば幸いです。 以下はすぐに使えるものから、未経験の方には難しい内容まで含まれます。 すぐに分からなくても知ってさえいれば後々効いてくる内容にしたつもりですので、「そのうち分かるかな」くらいの気持ちで読んでもらえればと思います。 👑 コーディングの基礎テクニック 初学者に役立つ汎用的なテクニックをまとめます。 特に説明のない限り、コード
またも「iPhoneをバグらせるWi-Fiの名前」が発見される、今度は回復不能で工場出荷時に戻すしかない深刻さ
iPhoneに「特定のSSIDのWi-Fiネットワークに接続すると、iPhoneのWi-Fi機能が完全に機能しなくなるバグ」が発見された問題で、同様の不具合を引き起こすネットワーク名が新しく発見されました。前回発見されたバグはネットワーク設定をリセットすることで解決できましたが、今回発見されたものは端末を工場出荷時の状態に戻さなければ解除できないため、より深刻だと報じられています。 Researcher finds certain network names can disable Wi-Fi on iPhones - The Verge https://www.theverge.com/2021/7/4/22563166/researcher-finds-network-names-percent-disable-wi-fi-iphones セキュリティ研究者のCarl Schou氏が2
グーグルのバグ予測アルゴリズムを実装したツール「bugspots」について - Qiita
bugspotsはgoogleが開発した、バグ予測アルゴリズムをオープンソースとして開発されたツールです。 細かい説明は後にまとめますが、実際に使ったのを見るほうが分かりやすいので早速使ってみます。 実際に使ってみる 1.bugspotsをgemでインストール 3.結果を見てみる このHotspotsの下に出力されている左の数値がバグが起こりやすい度合いを表すスコア、右が対象のファイルになる。 メチャクチャ簡単に導入できるので、 リファクタやコードレビューなどで目星をつけるという意味では有用なツールな気がしました。 背景の説明 googleでは、チェックイン前にユニットテストやコードレビューが行われているが、コードが大量になってくると、ユニットテストやコードレビューをすり抜けたバグも少なからず発生してします。 googleではこの問題に対処するために、独自の「バグ予測アルゴリズム」を採用し
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