AI Lab

Як валідувати код, створений AI coding agents, коли модульні тести, статичний аналіз та згенеровані звіти демонструють 100% успіху, але критичний користувацький сценарій виявляється непрацездатним через несумісність міжплатформних контрактів у реальному середовищі?

Цільовий інженерний ремонт та архітектура перевірки: серіалізація через URLSearchParams (application/x-www-form-urlencoded), точний дозвіл Turnstile у CSP, двоконтурний rate limiting, суворий allowlist для source_path, ліквідація мертвого валідатора та наскрізний E2E-тест Playwright без моків на реальному PHP-сервері.

Перевірити, чи здатна система рекомендацій парфумерних альтернатив формувати обґрунтовані висновки без злиття фактів із першоджерел, експертних оцінок, системних умовиводів та ступеня невизначеності в єдину непрозору «відповідь моделі». Головне запитання: чи може рекомендаційний інтерфейс залишатися корисним, якщо кожне публічне твердження має явне походження (provenance) та детерміновану межу логічного виведення?

Контрольований конвеєр: первинні докази → нормалізовані твердження → експертна оцінка → детерміноване виведення → валідована публічна проекція → точний пошук → граф альтернатив → публічне пояснення походження кожного зв’язку.