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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 5 件
AIツールと働くことを一つの技術として — 委譲の線引きと検証の手順
AIツールをうまく使う、という言い方は、何を委ね、結果をどう判定したかを抜くと何も意味しません。この記事は、委譲の可否を難易度ではなく検証費用で分ける基準、委ねる前に四行で書く委譲カード、結果を受け取ったあと読む順序を変える検証手順、そして生産性がむしろ落ちる四つのパターンを扱います。無作為化対照試験と大規模な開発者調査の数字を引きつつ、その数字が何を語っていないかも書きました。特定の製品の話はしません。高いまま残る技術シリーズの第8回
2026-08-15 · 14 分で読めます #career#skills#ai#verification#engineering-practice検証の設計 — テストを合否ではなく信頼の根拠として見る
テストが緑だという事実それ自体は何も語りません。何を心配しなくてよいかが決まって初めて、緑に意味が生まれます。この記事はテストを合否ではなく信頼の根拠として扱う方法を扱います。各テストに信頼の一文を付ける練習、カバレッジが実際に測るものと測れないものの違い、検証しないと決めたものを明示的に書くべき理由、そして正解表のない領域で判定そのものを設計する方法まで整理しました。高いまま残る技術シリーズの第4回です。
2026-08-15 · 12 分で読めます #career#skills#testing#verification#craftRust標準ライブラリ検証キャンペーンが見つけたメモリ安全性バグは0件だった
AWSとRust Foundationが主導したverify-rust-stdキャンペーンの結果論文が、2026年のNASA Formal Methods Symposiumに掲載されました。著者たちが「ソフトウェアライブラリを対象に報告された中で最大の検証キャンペーン」と呼ぶこの取り組みは、自動生成ハーネス16,748件を作り11,970件を通過させましたが、標準ライブラリにおいて未知のメモリ安全性の脆弱性は一つも見つかりませんでした
2026-07-16 · 47 分で読めます #formal-methods#rust#verification#memory-safety#testingマイグレーションのロールバックと検証 — 安全網を設計する
データベースマイグレーションでロールバックがなぜ難しいのか、そして元に戻せる変更と元に戻せない変更をどう区別するのかを扱います。バックアップと復旧ポイント、多段階の検証、カナリアロールアウト、フィーチャーフラグ、自動化されたデータ検証、インシデントランブックまで、安全網を設計するための実務戦略を整理します。
2026-06-16 · 39 分で読めます #database#migration#rollback#verification#feature-flagAIが書いたコードをレビューする方法: エージェント出力のための検証規律と『AIスロップ』のフィルタリング
AIがコードを書く時代、ボトルネックはレビューに移った。人間のPRをレビューすることとエージェント出力をレビューすることは別のスキルだ。AIコードが特有に間違える方法、ハルシネーションAPIや意味のないテストをフィルタする検証ループ、型からテストから人間へという順序、『AIスロップ』の正体とフィルタリングまで — コピーして使えるチェックリストとともに整理する。
2026-05-14 · 35 分で読めます #code-review#ai-generated-code#verification#ai-slop#quality