O'Reilly Radar 提出以证据和影响范围审查 AI 代码
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O'Reilly Radar 提出以证据和影响范围审查 AI 代码
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AI 综述
O'Reilly Radar 作者 Markus Eisele 提出一种针对智能体生成代码的评审方法：不再逐行阅读，而是把证据作为接受代码的前提。 具体做法是，在实现开始前先约定预期行为和预期影响范围（blast radius），再用双向追溯检查实现与测试中是否出现未经要求的行为漂移。Eisele 称，他的做法是让证据成为接受智能体生成代码的条件。
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最新进展10月16日 18:54
代码变廉价后的评审方法：以证据和影响范围决定审查深度报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月16日
- O'Reilly Radar代码变廉价后的评审方法：以证据和影响范围决定审查深度
O'Reilly Radar 作者 Markus Eisele 提出，在智能体大量生成代码的时代，评审不应逐行阅读，而应把证据作为接受代码的前提。做法是在实现前约定预期行为和影响范围（blast radius），用双向追溯检查实现与测试是否存在未经要求的行为漂移。
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