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# AI生成コード

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Hypothesis（Python）とfast-check（JS）を使い、AI生成コードをProperty-based testingで網羅的に検証する実践ガイド。仮説駆動テストで従来の例題ベーステストが見落とすエッジケースを自動発見する。

Growth Lab編集部

40分公開 2026/7/19

良い抽象化とは何かを、過剰抽象（早すぎる一般化・YAGNI違反）と不足抽象（重複・密結合）の両面から整理する。Rule of Three を軸に「いつ抽象化すべきか」の判断基準を示し、AI生成コードで抽象化が暴走する罠と、コード比較を交えた実務的な見極め方を解説する。

Growth Lab編集部

18分公開 2026/6/6

責務分離が崩壊する原因をSRP・境界コンテキスト・レイヤー設計から整理し、AI生成コードで崩れやすい場所と検知方法を示す。責務分離の崩壊は「SRP の誤解」「境界コンテキストの曖昧さ」「AI生成コードの最短経路バイアス」の3点で起きる

Growth Lab編集部

8分公開 2026/4/14