r.kagaya
@ry0_kaga
シードスタートアップの共同創業者・CTOをやってます。今はAIネイティブにAIネイティブなプロダクトを作ることに一番関心があります。オライリーAIエンジニアリング本共訳。ex.ログラス,ヤフー
参加 May 2014
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AIエージェント時代のテスト駆動開発(TDD)の話
一年前のセッションなので、今聴くとせやな
従来のTDDは決定的な出力を前提にするが、AIは同じ入力でも出力がばらつくのでこの前提が崩れる
ゆえに評価はpass/fail の二値をやめ、スコア・レーティング・満足度・挙動（推論・ツール選択・判断）で測る。
AI版SDLCは5段階
①企画/spec（AIが本当に効く箇所を見極める）
②実験（小データで小さく検証）
③大規模eval（数百〜数千のテストで評価）
④リリース管理（AIとアプリのデプロイを分離）
⑤可観測性（本番のエッジケースをトレース）
肝はループ、テスト作成→eval→プロンプト/ロジック修正→リグレッション確認
1つ直すと別が壊れるのを検知する
魔法のように自己改善するエージェントは幻想。複雑なほど地道な可観測性が必要
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