深度分析
LLM 生成微服務健壯性測試：提示策略（GuidedFewShot）勝過模型規模
微服務系統面對畸形、遺失與邊界值輸入時，伺服端錯誤可能造成級聯故障。本研究以三款開源大型語言模型配合七種提示策略，對兩套架構差異明顯的微服務系統進行實驗，自 API 規格自動產生測試並執行。結果顯示：提示策略對揭露失敗型態的影響大於模型參數規模；
深度分析
微服務系統面對畸形、遺失與邊界值輸入時，伺服端錯誤可能造成級聯故障。本研究以三款開源大型語言模型配合七種提示策略，對兩套架構差異明顯的微服務系統進行實驗，自 API 規格自動產生測試並執行。結果顯示：提示策略對揭露失敗型態的影響大於模型參數規模；
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AI 代碼工具已廣泛使用，但缺乏系統化成長框架。作者提出 AI 代碼庫成熟度模型（ACMM），以五層級回饋迴路描述從輔助編碼到自持系統的演進，並以 KubeStellar Console 的四個月實驗驗證關鍵在測試量與覆蓋率。結果顯示，完善的回饋機制是提升開發效率與可靠性的核心。