バグについて説明すると、言葉を発する前に半分が修正されます。
私はモデルにコードの修正を求めるのをやめ、チャットで大声でバグを説明し始めました。
質問をまとめると、自分が想定していることを述べる必要があり、その想定がバグであることがほとんどでした。
答えが得られた場合、私はそれを福音ではなく、同僚の推測として扱います。目的に隣接するロジックでは、一部の推測が間違っています。
スピードの勝利はパッチではありません。有用な応答を得るには正確に行う必要があるため、デバッグが速くなります。
ゴム製のアヒルがコードを書くわけではありません。ほとんどの場合、これもすべきではありません。
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AI ツールが多すぎますか?本当に必要なものを見つけるためのより良い方法は次のとおりです
If you only check AI news on weekends, this was the weekend to check. The theme was not a bigger model, it was models that do a specific job well enough to hand them the keys.
A model that finds vulnerabilities but refuses to step outside authorized scope is not just a better scanner. It is the first time the powerful exploit-finder has been gated to the people who already had permission to look.
