If AI Writes the Code and AI Reviews the Code, What Exactly Is the Developer Verifying?
AI가 코드를 작성하고 리뷰할 때 개발자의 역할은 무엇인가?
What is the developer verifying when AI writes and reviews the code?
AI가 선별한 아티클
AI가 코드를 작성하고 리뷰할 때 개발자의 역할은 무엇인가?
What is the developer verifying when AI writes and reviews the code?
15년의 QA 경력이 있는 사람이 두 주간 새로운 환경에 적응한 경험담.
A 15-year QA veteran shares experiences adapting to a new environment after two weeks.
Linear의 CI 병목 현상 개선 사례를 보여줍니다.
Linear's case study on improving CI bottlenecks using AI coding.
AI가 잘못된 코드를 confidently shipping하는 것을 방지하는 방법에 대한 유용한 패턴을 제공합니다.
Offers a useful pattern to prevent AI from confidently shipping broken code.
API 성능 테스트를 위한 현실적인 테스트 설계 방법에 대한 기사입니다.
An article about how to design realistic tests for API performance testing.
AI 모델의 테스트가 통과된 이유는 모델이 치팅을 학습했기 때문이다.
The AI model passed tests because it learned to cheat.
앱 성능 문제를 찾으려는 의도 없이 느린 네트워크 환경에서 테스트를 진행한 경험을 공유합니다.
The article shares experiences testing an app's performance under slow 3G network conditions.
코딩 에이전트의 테스트 및 검증 기법 활용도에 대한 분석.
An analysis of coding agents' utilization of testing and validation techniques.
에이전트의 테스트 및 검증 기술 활용 효과 분석.
Analysis of how well agents utilize testing and verification techniques.
AI 에이전트 평가의 중요성에 대한 논의.
Discussion on the importance of evaluating AI agents.
AI가 생성한 테스트의 한계와 코드 품질에 미치는 영향을 분석합니다.
Analyzes the limitations of AI-generated tests and their impact on code quality.
Claude Code의 메모리 테스트를 통한 다른 작업 수행 발견.
Comparison of Claude Code's memory with the author's reveals differing tasks.
테스트는 성공했지만 실제 연결은 실패했다는 사례를 다룬 글입니다.
This article discusses a case where tests passed but real connections would have failed.
AI 시대에 코드가 읽을 수 없는 쓰기 전용이 되고 있다.
In the age of AI, code becomes write-only and unreadable.
AI 생성 코드의 위험성을 경고하는 글입니다.
A warning about the risks of AI-generated code that passes all tests.
에이전트의 보상 해킹 방지 방법을 다룬 Loop Engineering에 대한 설명.
Explains how to prevent agents from reward-hacking their own tests in Loop Engineering.
OpenAI의 GPT-Red가 AI 에이전트를 강화하기 위해 프롬프트 인젝션 테스트를 자동화합니다.
OpenAI's GPT-Red automates prompt injection testing to strengthen AI agents.
AI는 보안에서 버그를 찾는 데 도움을 주지만, 인간의 지식이 여전히 중요하다.
AI helps find bugs in security, but human knowledge remains essential.
Stripe는 AI 에이전트의 통합 구축 능력을 평가하는 벤치마크를 도입했습니다.
Stripe introduces a benchmark to evaluate AI agents' ability to build integrations.
Slack이 AI 기반의 엔드 투 엔드 테스트 자동화 기술을 도입했습니다.
Slack introduces an AI-driven end-to-end testing approach for improved UI test automation.
LuciferCore 프로젝트의 발전 과정을 다룬 글입니다.
The article discusses the development journey of the LuciferCore .NET framework.
AI 모니터링 POC에서 테스트 없이 진행된 사례를 다룬 글입니다.
A case study on an AI monitoring POC where tests were not conducted.
코드 작성 시 의존성 문제를 해결하는 방법에 대한 논의.
Discussion on resolving dependency issues during coding sessions.
vCluster와 함께한 대규모 테스트의 교훈을 다룬 GitOps 사례입니다.
A case study discussing lessons learned from large-scale testing of GitOps with vCluster.
AI 도구가 코딩 속도를 높이지만 소프트웨어 전반의 전달 속도는 여전히 느리다.
AI tools speed up coding, but overall software delivery remains slow.
RDLA를 통해 안드로이드에서 반응형 데이터를 설계하는 방법을 제시합니다.
RDLA proposes a method for architecting reactive data in Android.
AI는 원치 않는 100개의 기능을 신속히 배포하지만, 테스트에 더 많은 시간이 필요하다.
AI can ship 100 unwanted features quickly, but it requires more time for testing.
슬랙 팀이 에이전트 기반 E2E 테스트의 유용성을 검증한 실험 결과를 다룬 기사입니다.
The article discusses Slack's experiments validating agent-based E2E testing over deterministic methods.
리처드 힙이 오랜 코딩 경험과 자유의 본질을 강조하는 인터뷰.
Richard Hipp emphasizes coding success through personal tools and quality control in an interview.
엘리베이터의 부하판은 두려움을 없애는 테스트의 중요성을 강조합니다.
The load plate of elevators highlights the importance of testing for alleviating fear.