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OpenAI Habitatに学ぶ、大規模ストレージ基盤の負荷試験と段階的リリース設計
OpenAIのストレージ基盤Habitatの進化から、分散化に伴うテスト戦略・リリース手法の見直しポイントを整理しました。
ChatGPT Work「Data agent」登場、QAが検証すべき自動生成の正確性
ChatGPT Workの新機能Data agentを、QA視点で見た際の検証ポイントを整理。生成AIによる集計の品質保証設計と確認手順を解説します。
CIのグリーンチェックは信用できるか フレーキーテスト対策とクラウド監視の共通点
CIのグリーンチェックを条件反射でマージ許可にしていませんか。フレーキーテスト対策とクラウド障害対応の共通点から、機械的なゲート設計を整理しました。
AIエージェントを業務プロセスに組み込む前にQAが見るべき3点
AIエージェントを業務フローに組み込む企業が増える中、CI/CDパイプラインとテスト戦略に何を見直す必要があるかを整理しました。
AIコーディングエージェントの「偽の完了」を防ぐ受け入れテスト設計
AIコーディングエージェントが「完了」と報告しても要件の中核が抜けている「偽の完了」の原因と、受け入れテスト固定による対策を解説します。
Anthropic系AI導入時のシステムプロンプト公開有無を判断基準にする方法
AnthropicがClaudeのシステムプロンプトを公開・履歴管理している事例から、AI導入時にベンダーの透明性をどう見積もりやQAに組み込むか判断軸を整理しました。
Codex×GPTで自治体AI開発、QAはどう変わるか 生成AI導入の品質観点
自治体向けAI基盤にCodexを使う事例を題材に、AI生成コードのテスト戦略・eval設計・CI/CDでの品質担保のポイントを整理しました。
LangChain 1.4.0a2のMCPアダプタをCIでテストする手順
LangChain 1.4.0a2のMCPアダプタをインストールから動作確認、CIでの安定運用まで手順化。フレーキーテスト対策も解説します。
MCP新ロードマップとは。CI/CDで確認すべき変更点3つ
MCPの新ロードマップをQA・CI/CDの観点で解説。HTTP統一やエージェント対応がテスト設計に与える影響と、今日確認できる手順を整理しました。
AIコーディングエージェントにテスト実行を任せる前に確認すべき4点
AIエージェントにpytestを実行させる運用の落とし穴を、トークンコスト・隔離性・失敗履歴の3軸で整理し、導入判断の基準を示します。
GPT-5.6 in Kiro登場、AIコーディングのCI/CD組み込み方を検証する
KiroにGPT-5.6が搭載されたニュースを起点に、AI生成テストをCI/CDに組み込む際の確認ポイントを整理しました。
Spring Bootの遅いAPIをAIエージェントで最適化する判断基準
Spring Bootの遅いエンドポイントをAIエージェントで最適化すべきか。過学習・監視体制など4つの判断軸で整理しました。