- Slackのエンジニアチームが大規模言語モデル（LLM）を使用して、EnzymeからReact Testing Library（RTL）に自動変換したことを発表
- AST変換とAIによる自動化を組み合わせることで80%の変換成功率を達成し、開発タスクの複雑性を合理化
- EnzymeのReact 18への非対応により、変換ツールの採用率は64%に達し、開発時間を最大22%節約
- AST変換だけでは成功率が低かったため、AnthropicのLLMを組み合わせたハイブリッドアプローチを採用
- AST変換とLLM機能を組み合わせた結果、80%の変換成功率を達成し、これら技術の補完的性質を示す
この記事では、Slackがどのように大規模な言語モデルを活用してテストの自動変換を行い、開発タスクを効率化したかが述べられています。AST変換とAIによる自動化を組み合わせることで、80%の変換成功率を達成した点が注目されます。また、EnzymeからReact Testing Libraryへの変換の必要性やハイブリッドアプローチの採用による成功についても詳細に記載されています。
元記事: https://www.infoq.com/news/2024/06/slack-automatic-test-conversion/