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> 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。
ネスト構造が深いとか、コメントが少ないというのはAIで当たりをつけなくてもレビューアが見ればすぐ判るような...それにコメントは書けばいいではなくて、ロジックに対する「理由」とか「副作用」とかがちゃんと書かれていることが大事であって、それってAIで判定できんのかね
大前提として、プログラムの構造に問題があるのであって、その段階まで来てたらAIとか関係なしにもう炎上は見えつつあるような気がします。
> 集中的にレビューすることによって、レビューの効率化と品質向上を両立できる」
富○通さんの場合、レビュー対象のソースではなくて、レビューする人の方をAIでちゃんとチェックした方がよろしいかと
レビューアのコストを減らすためのツールですよ、と。まあ、FindBugとかPMDとか古典的な静的解析でも分かるけど、深層学習で違う方向性から探すのも悪くはない。少なくとも人間が見ればすぐわかることを人間が見なくても分かるようにするのはとても大事だし効果的
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犯人は巨人ファンでA型で眼鏡をかけている -- あるハッカー
発送が斜め上 (スコア:0)
> 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。
ネスト構造が深いとか、コメントが少ないというのはAIで当たりをつけなくてもレビューアが見ればすぐ判るような...
それにコメントは書けばいいではなくて、ロジックに対する「理由」とか「副作用」とかがちゃんと書かれていることが大事であって、それってAIで判定できんのかね
大前提として、プログラムの構造に問題があるのであって、その段階まで来てたらAIとか関係なしにもう炎上は見えつつあるような気がします。
> 集中的にレビューすることによって、レビューの効率化と品質向上を両立できる」
富○通さんの場合、レビュー対象のソースではなくて、レビューする人の方をAIでちゃんとチェックした方がよろしいかと
Re:発送が斜め上 (スコア:1)
レビューアのコストを減らすためのツールですよ、と。
まあ、FindBugとかPMDとか古典的な静的解析でも分かるけど、深層学習で違う方向性から探すのも悪くはない。
少なくとも人間が見ればすぐわかることを人間が見なくても分かるようにするのはとても大事だし効果的