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仕様書とテストを用いた「AI駆動開発」


  • 概要: サガワフミヤ氏は数年前にAIから離れてフロントエンドの開発をしていましたが、半年前に画像生成AIの進化により再びAIの世界に引き戻されました。特に、大規模言語モデル(Large Language Model)の進化が注目されており、ChatGPTやBing、Perplexity、You.comなどのサービスが次々と登場しています。この記事では、AIによるコードの自動生成とそのテストに関する考察を行っています。

  • AI時代のプログラミング: プログラミングの核心は「タスクの分析とコーディング」であり、その目的は正しいデータ変換です。しかし、AIによるコードの自動生成は、動作の保証が難しいため、テストを用いてその動作を保証する方法が考えられます。

  • 実験方法: AIによるコードの自動生成の実験を行いました。具体的には、ソフトウェアテスト技法練習帳を参考にしてテスト仕様を作成し、それを基にChatGPTを使用してコードを自動生成しました。

  • 結果と考察: 生成されたコードは期待以上の結果が得られましたが、100%の正確さはありませんでした。特に、状態遷移のテストでは一部の出力が正しくないことが確認されました。しかし、全体的にはAIによるコードの自動生成は有望であると考えられます。

  • 関連リンク:

    1. テスト駆動開発

    2. noteのCTO深津さんが記事を出した

    3. 絵柄の固定・ポーズの指定


この記事は、AIによるコードの自動生成とそのテストに関する考察を中心に述べています。AIの進化により、プログラミングのアプローチや考え方も変わってきていることが伺えます。


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