Payflowの払い戻しモジュールにあったCPUボトルネックを解消し、プルリクエストがマージされました。しかし、本番相当のデータを使ったステージングテスト中に、メモリ使用量が予想以上に急増していることが判明しました。
AIと協力したワークフローを活用して、この新たなメモリ問題を診断・修正しましょう。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
AI支援技術を活用して、本番コードの理解、ボトルネックの特定、パフォーマンス向上のためのデータ構造の最適化を学びましょう。
現在の演習
AIを使ってテストスイートの構築、セキュリティレビュー、本番コードベースにおける依存関係の管理を行う方法を学びましょう。
設定駆動型設計、データベーススキーマのマッピングとクエリ最適化、そして協働開発ワークフローにAIを活用しましょう。