Как выявлять ошибки в коде ИИ до того, как они попадут в производство. скачать в хорошем качестве

Как выявлять ошибки в коде ИИ до того, как они попадут в производство.

Искусственный интеллект может писать код быстро, но он часто совершает ошибки, которых нет у людей. В этом докладе Оле Ленсмар, технический директор Testkube, подробно расскажет о реальных рисках для качества кода, сгенерированного ИИ, и о том, как инженерные команды могут создавать механизмы защиты до того, как эти ошибки попадут в продакшн. Что вы узнаете: Распространенные ошибки, которые допускают специалисты по управлению проектами (и какие из них уникальны для ИИ) Как использовать разработку подсказок и контекстную инженерию, чтобы направлять ИИ к созданию правильного и безопасного кода Почему тестирование по принципу «сдвиг влево И сдвиг вправо» имеет решающее значение для рабочих процессов генерации кода ИИ Как построить стратегию непрерывного тестирования на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения — от предварительной фиксации до продакшена Почему одних инструментов CI/CD недостаточно для непрерывного тестирования в масштабе Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, который полагается на ИИ для ускорения выпуска продукта, или руководителем отдела контроля качества, пытающимся угнаться за темпом кода, сгенерированного ИИ, этот доклад предоставит вам практическую основу для предотвращения проблем с качеством. GitKraken Desktop: http://tr.ee/GKDYT GitKraken CLI: http://tr.ee/CLIYT GitLens для VS Code: http://tr.ee/GLYT Интеграция Git с Jira: http://tr.ee/GijYT Блог Git: http://gitkraken.com/blog