AIを使った回帰テスト戦略：変更が安全かを機械的に判断する
AI生成コードは変更範囲が広く、コンテキスト外の副作用が起きやすい。変更影響範囲の自動特定・スマートテスト選択・AIによるテストケース追加生成・CI自動判定の4ステップで安全性を機械的に担保する。
AI開発の検証室 編集部
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# テスト戦略
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AI生成コードのテスト戦略：品質を「祈り」から「仕組み」に変える
AI生成コードの3つのテスト課題（意図不透明・非決定性・量の爆発）を定義し、テスト設計パターン・Contract Testing・リスクベースCI の3層で品質を「祈り」から仕組みに変える全体像。
AI開発の検証室 編集部
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AIエージェント開発の実践ガイド
AIエージェント開発をチャット指示の延長で終わらせず、仕様・権限・テスト・運用の4層で設計するための保存版ガイド。Claude Code、Codex、MCP、SDDを導入する前に決めるべき順序を整理する。
AI開発の検証室 編集部
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