本番環境でのAIコーディング：ほとんどのチームが挫折する理由
ほとんどのチームはAIコーディングを試し、QAに不合格になるコードをリリースし、そして諦める。問題はモデルではない——AIの出力を信頼できるものにするガードレールの欠如だ。
AIコーディングを試すほとんどのチームは、同じ軌跡をたどる。 最初は興奮している。モデルが数分で機能を生成し、それをリリースする。QAがバグを見つけ、修正をリリースする。QAがさらに別のバグを見つける。今度は無関係であるはずの別のmoduleだ。修正は14ファイルに及び、QAはさらに3つの問題を発見する。…