コード品質保証システム構築
Solverには、コードの信頼性を確保するための以下のベストプラクティスとともに、複数の品質保証メカニズムが組み込まれています：
- 入力仕様::
- Given-When-Then」形式で要件を記述する（例：「ユーザーがログインしていないときは401ステータスコードを返す」）。
- 境界条件を指定する（例：「100,000レコードを処理するためのメモリ制限」）。
- 検証ベースラインとして既存のテストケースを添付する。
- 審査プロセス::
- review "パラメータを有効にして、デザイン思考ドキュメントの作成を依頼する。
- 必須CIチェックの設定（リンク／ユニットテスト／統合テスト）
- 自動審査ルールを設定する（例：複雑度が15を超えると手動審査が必要）
- 知識の宝庫::
- learn "を使って良い生成ケースをマークする
- チーム専用のプロンプトテンプレートライブラリを構築
- 品質レポート（精度／回収率指標）の定期的なエクスポート
実際の例：ある企業のAIが生成したコードは、3ヶ月のチューニングの後、初回合格率が92%となり、当初より47ポイント向上した。
この答えは記事から得たものである。ソルバー：プログラミング・タスクを自律的に完了させるインテリジェント・ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " AIが生成したコードにありがちな品質問題を回避するには？
