自動コード移行における AI クイズ

クイズに答えると、答えと解説が表示されます。

1. AI 支援によるコード移行がなぜ価値があるのでしょうか?
   • 手動による移行は時間がかかり、コストがかかり、エラーが発生しやすくなりますが、AI は大規模に書き換えることができます
   • あらゆるテストが不要になります
   • プログラムの実行を自動的に高速化します
   • プログラミング言語が不要になります
2. AI コード移行の一般的な安全なワークフローは何ですか?
   • AI はレビューなしで変更を直接コミットします
   • 人間参加型: AI が差分を提案、テストで検証、エンジニアが承認
   • エンジニアはすべてを書き換えて AI を無視する
   • AIは古いコードをすぐに削除します
3. 移行ツールはどのようにして幻覚や間違った API を減らすのでしょうか?
   • モデルの最初の出力を完全に信頼することによって
   • すべての型チェックを無効にすることで
   • コードをコンパイルし、既存のテストを実行して編集内容を検証する
   • コードを画像に変換することで
4. LLM を AST 解析および静的分析と組み合わせる理由は何ですか?
   • コードをより美しく見せるには
   • コメントを他の人間の言語に翻訳するには
   • ソースファイルを圧縮するには
   • 変更する必要があるものを正確に特定し、モデルに範囲指定されたコンテキストを与えるため
5. 古典的な現実世界の移行ターゲットは次のうちどれですか?
   • 数十年前の COBOL 銀行システムを最新の言語に移行
   • JPEG画像をPNGに変換する
   • フォルダー内のファイルの名前を変更する
   • Web サイトの配色を変更する
6. AI 移行ツールが改善されるにつれて、主なボトルネックはどこに移行するのでしょうか?
   • 変更を手書きで書き込むには
   • AI によって生成された変更を安全にレビューするには
   • より高速なハードウェアを購入するには
   • 新しい人間の言語を学ぶために
7. In the guide’s verification loop, what should happen when a generated migration edit fails a test?
   • Delete the tests and accept the edit
   • Treat the failure as proof the migration is complete
   • Use the failure as feedback for another edit, then validate again
   • Change unrelated files until the test passes
8. What is the role of AST parsing and static analysis in scoped migration?
   • Automatically decide whether the new code is legally licensed
   • Replace all testing with a language model opinion
   • Turn source files into audio
   • Locate relevant code constructs and provide focused context for transformation