Code Qualitätssicherungssystem Aufbau
Solver verfügt über mehrere eingebaute Qualitätssicherungsmechanismen sowie über die folgenden bewährten Verfahren zur Gewährleistung der Zuverlässigkeit des Codes:
- Eingabe-Spezifikation::
- Beschreiben Sie die Anforderung unter Verwendung des "Wenn-Dann-Formats" (z. B. "Rückgabe des Statuscodes 401, wenn der Benutzer nicht angemeldet ist").
- Geben Sie Randbedingungen an (z. B. "Speichergrenze für die Verarbeitung von 100.000 Datensätzen").
- Anhängen von bestehenden Testfällen als Validierungsgrundlage
- Prozess der Überprüfung::
- Aktivieren Sie den Parameter "-review", um die Erstellung eines Design-Thinking-Dokuments anzufordern.
- Einrichten von obligatorischen CI-Prüfungen (Lint/Einheitstests/Integrationstests)
- Konfigurieren Sie automatische Überprüfungsregeln (z. B. Komplexität > 15 erfordert manuelle Überprüfung)
- Abb. Wissensspeicher (z. B. wissenschaftliche Erkenntnisse)::
- Verwendung von "@learn" zur Kennzeichnung von guten Generierungsfällen
- Erstellen einer team-exklusiven Bibliothek von Prompt-Vorlagen
- Regelmäßiger Export von Qualitätsberichten (Indikatoren für Genauigkeit/Rückrufquote)
Ein Beispiel aus der Praxis: Nach dreimonatigem Tuning hatte der von der KI generierte Code eines Unternehmens eine Erstbestehensrate von 92%, was einer Verbesserung von 47 Prozentpunkten gegenüber dem Anfangszeitraum entspricht.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSolver: Intelligente Werkzeuge zur autonomen Erledigung von ProgrammieraufgabenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich häufige Qualitätsprobleme bei KI-generiertem Code vermeiden?
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil