アカウント名:
パスワード:
本文では触れられてないけど、このニュースのキモはやっぱここでしょう。静的解析ツールではいけないのだろうか…?
例えばソース診断は、品質の低いコードを探し出し、レビュー作業を省力化するツールだ。具体的にはソースコードを画像化した上で、ディープラーニング(深層学習)で分析。ネスト構造が深い、コメントが少ないといった、可読性が悪いソースコードをAIが診断する。
技術的にはCASEツールの発展版でしょう。パターン解析で不具合が頻出するパターンを列挙するんでしょう。
これ、下手をするとバグを作りまくってきた人の癖や、バグを作りまくってきた人を教育した教育課程の癖を学習して局所解に陥ってしまう可能性はないだろうか。
いざ現場に導入するとバグを作りまくってきた人のコードは何を書いてもアラートまみれで、癖を変えようと妙ちくりんなコーディングスタイルに変えた結果さらにバグが増殖したり、教育課程側が根本解決を行わずにスタイルだけ変更して、しばらくすると標的が移行するだけになったり、それを繰り返した結果様々なスタイルが入り乱れて可読性が落ちてやっぱりバグが増殖したり。
より多くのコメントがこの議論にあるかもしれませんが、JavaScriptが有効ではない環境を使用している場合、クラシックなコメントシステム(D1)に設定を変更する必要があります。
Stay hungry, Stay foolish. -- Steven Paul Jobs
ソースコードを画像化して判定! (スコア:0)
本文では触れられてないけど、このニュースのキモはやっぱここでしょう。静的解析ツールではいけないのだろうか…?
Re:ソースコードを画像化して判定! (スコア:0)
技術的にはCASEツールの発展版でしょう。パターン解析で不具合が頻出するパターンを列挙するんでしょう。
Re: (スコア:0)
これ、下手をするとバグを作りまくってきた人の癖や、
バグを作りまくってきた人を教育した教育課程の癖を学習して局所解に陥ってしまう可能性はないだろうか。
いざ現場に導入するとバグを作りまくってきた人のコードは何を書いてもアラートまみれで、
癖を変えようと妙ちくりんなコーディングスタイルに変えた結果さらにバグが増殖したり、
教育課程側が根本解決を行わずにスタイルだけ変更して、しばらくすると標的が移行するだけになったり、
それを繰り返した結果様々なスタイルが入り乱れて可読性が落ちてやっぱりバグが増殖したり。