LLM コーディングテスト：フルスタックAIの限界を突破research#llm📝 Blog|分析: 2026年1月28日 08:15•公開: 2026年1月28日 08:14•1分で読める•Qiita LLM分析この記事は、フルスタックのウェブ開発能力を評価するために設計された、非常に要求の厳しいコーディング性能テストを**大規模言語モデル (LLM)** に提示しています。 このテストは、機能性だけでなく、堅牢な設計、セキュリティ、パフォーマンスに関する考慮事項も要求し、限界に挑戦します。 これは、ソフトウェアエンジニアリングアシスタント、さらにはフルスケールの開発者としての **LLM** の実用的なアプリケーションを評価する上で、エキサイティングな一歩です！重要ポイント•このテストは、バックエンド、フロントエンド、フルスタック開発全体にわたる LLM のスキルを評価し、基本的な機能チェックを超えています。•実際のアプリケーションに不可欠なセキュリティ、パフォーマンス、スケーラビリティなどの非機能要件を重視しています。•この課題は、設計レビューに参加し、複雑なアプリケーションを運用できる LLM を特定するために設計されています。引用・出典原文を見る"このテストは、LLM をエンジニアとして面接に座らせ、途中で汗をかかせるように設計されています。 バックエンド、フロントエンド、フルスタックのすべてをカバーしており、「動けばOK」という構成は許されません。"QQiita LLM2026年1月28日 08:14* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事AI Resource Hub Unveiled: A Treasure Trove for Beginners!新しい記事Data and AI Converge: Snowflake and Experts Unveil Industry Transformation関連分析researchAIリテラシー：AI革命を理解するための包括的なガイド2026年2月11日 08:30researchAIの基礎: DXと機械学習を網羅した包括的なガイド2026年2月11日 08:30research生成AI：メンタルヘルスサポートへのバランスの取れたアプローチ2026年2月11日 08:33原文: Qiita LLM