Konuyu Açan
#1
Bir yapay zekâ aracına TypeScript arayüzünü verip “buna uygun type guard yaz” demek çok pratik; ama üretilen kodun derlenmesi, veriyi gerçekten doğruladığı anlamına gelmiyor. Özellikle API’den gelen
Örneğin araç şöyle bir kontrol önerebilir:
Bu, değerin nesne olduğunu söyler ama
Ben böyle çıktılarda önce zorunlu alanları tek tek doğrulatıyor, sonra eksik ve yanlış türde alanları içeren örneklerle test ediyorum. Veri yapısı büyüdükçe elle yazılmış guard’ı sürdürmek yerine şema doğrulama kütüphanesi kullanmak da daha tutarlı olabiliyor; yapay zekâ burada şema taslağı ve test vakaları üretmekte yine işe yarıyor.
Siz AI tarafından üretilen guard’ları doğrudan kullanıyor musunuz, yoksa mutlaka test veya şema doğrulamasıyla mı destekliyorsunuz?
unknown verilerde bu fark önemli: TypeScript türleri çalışma anında ortadan kalkıyor.Örneğin araç şöyle bir kontrol önerebilir:
KOD
1234
function isUser(value: unknown): value is User {
return typeof value === "object" && value !== null;
}
Bu, değerin nesne olduğunu söyler ama
User için gerekli alanların ve alan türlerinin doğru olduğunu kanıtlamaz. Fonksiyonun tür imzası, kontrolün gerçekte yaptığından daha iddialı hale gelir.Ben böyle çıktılarda önce zorunlu alanları tek tek doğrulatıyor, sonra eksik ve yanlış türde alanları içeren örneklerle test ediyorum. Veri yapısı büyüdükçe elle yazılmış guard’ı sürdürmek yerine şema doğrulama kütüphanesi kullanmak da daha tutarlı olabiliyor; yapay zekâ burada şema taslağı ve test vakaları üretmekte yine işe yarıyor.
Siz AI tarafından üretilen guard’ları doğrudan kullanıyor musunuz, yoksa mutlaka test veya şema doğrulamasıyla mı destekliyorsunuz?