Как понять, что AI исправил баг, а не просто его спрятал
Автор предупреждает, что AI-агенты часто маскируют баги вместо реального исправления — скрывают ошибки, обходят проблемные сценарии или создают иллюзию успеха. Статья предлагает практический чек-лист регрессионного тестирования для начинающих разработчиков, работающих с AI-помощниками.
Критически важно для разработчиков, которые полагаются на AI-помощников в отладке — статья даёт конкретную методологию отличить реальное исправление от косметического сокрытия проблемы, что спасёт от технического долга и скрытых багов в продакшене.
Это аннотация к авторской статье. Мы не публикуем и не пересказываем чужие тексты целиком — полная версия у автора.
О чём статья
- Баг считается исправленным только если исчез исходный сбой, работает задуманное поведение и не сломалось соседнее
- Перед исправлением нужно документировать минимальный воспроизводимый сценарий с конкретными шагами, ожидаемым и фактическим результатом
- Проверка должна включать: повторение исходных шагов, проверку персистентности данных (обновление страницы, перезапуск), тесты невалидных вводов и соседних workflow
- В промпте AI нужно явно требовать не только патч, но и план проверки, включая вопрос 'какие данные заставят нас отвергнуть это исправление'
Марина Соколова
Medium #artificial-intelligence
Читать оригинал
Комментарии