ガイド連動クイズ · 中 レベル

AIテスト生成クイズ

テストオラクルの制限、特性評価テスト、シンボリックおよび LLM テストの生成、ファジング、およびカバレッジ ガイダンスを評価します。実用的な限界を確認してください。

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質問 1 の 8

AIテスト生成における「オラクル問題」とは何ですか?

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クイズに答えると、答えと解説が表示されます。

  1. AIテスト生成における「オラクル問題」とは何ですか?
    • 特定の入力に対して期待される正しい出力を知る
    • プログラムを実行するのに十分なランダム入力を生成する
    • テストランナーをデータベースに接続する
    • テストするプログラミング言語の選択
  2. 「特性評価テスト」は何を固定するのでしょうか?
    • 可能な限り最速のランタイム
    • 回帰ベースラインとしてのコードの現在の動作
    • オリジナル作者のコーディングスタイル
    • 正しさの正式な数学的証明
  3. TestPilotの研究では、LLMテスト生成アプローチをどのプログラミング言語で実装および評価しましたか？
    • さび
    • Fortran
    • JavaScript
    • SQL only
  4. AI が生成したテストを審査なしで受け入れることの主なリスクは、次のような可能性があることです。
    • 実行が遅すぎて役に立たない
    • ソースコードを自動削除する
    • 週末だけ働く
    • 既存のバグをあたかも正しいかのようにアサートして凍結する
  5. Copilot のような LLM ベースのテスト アシスタントは通常どのようにテストを作成しますか?
    • 関数と周囲のコンテキストからテストコードを予測する
    • コードが正しいことを正式に証明することによって
    • CPU温度を測定することで
    • 開発者の画面を録画することで
  6. カバレッジガイド付きファジングは、以下を使用してランダム入力を操作します。
    • ユーザーの星評価
    • どのブランチがヒットしたかを測定するコード計測
    • 月の満ち欠け
    • ファイル名のみ
  7. TestPilotの評価では、中央値のステートメントおよびブランチカバレッジとして何を報告しましたか？
    • 100% statement and branch coverage on every package
    • 0% statement coverage and 52.8% branch coverage
    • 70.2% statement coverage and 52.8% branch coverage across its studied packages
    • The paper did not measure code coverage
  8. What does mutation testing assess about a test suite?
    • Whether every test uses the same name
    • Whether a characterization test preserves all current behavior
    • Whether the fuzzer can reach a branch without running tests
    • Whether tests detect small, deliberate changes made to the program