AI支援デバッグ:SlickGridの列幅問題解決
公開:2026年2月9日 00:32
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•Qiita AI
分析
この記事は、AIがデバッグにどのように活用できるかを示し、フロントエンドの問題の診断と解決にAIを使用する方法を具体的に示しています。AIに、より具体的な情報を提供して根本原因を特定する反復的なアプローチを強調し、問題解決へと繋がっています。この実例は、AIが開発ワークフローをどのように効率化できるかを示しています。
debuggingに関するニュース、研究、アップデートをAIが自動収集しています。
"Webセッションをチームメイトと共有できるようになりました。 彼らは完全な会話を見ることができます—コードレビュー、一緒にデバッグ、または役立つインタラクションの共有に最適です。"
"問題は、私が中途半端なところにいると感じていることです。チュートリアルに従ってコードを実行することはできますが、何か問題が起きたときに、どのようにデバッグすればよいのか全く分かりません。"
"Instead of telling you how our product is differentiated, I am going to tell you how our viewpoint is differentiated - how we think code review will look in the long-term, and what we're doing today to prepare our customers for that future."
"But if I run Codex for the 3rd time on the plan (5.2 High), it seems to always come up with better strategies to implement a feature or fix a bug, for example."
"This is a rapidly evolving field, showcasing the power of human-AI collaboration."
"Now there's a planner → checker → revise loop. Plans don't execute until they pass verification."
"The first coding question relates parsing data, data transformations, getting statistics about the data. The second (ML) coding involves ML concepts, LLMs, and debugging."
"I switched to Codex 5.2 (High Thinking). It fixed all three bugs in one shot."
"Cursor などの AI Agent が使える IDE だけで、MagicPod の失敗テストについて 原因調査を行うシンプルな方法 を紹介します。"