ChatGpt：コーディングとデバッグのためのツール - 私のトップのトリックを発見する

ChatGPTのより魅力的な側面の一つは、実際にかなり優れたコードを生成する能力です。私は2023年にこれを初めて試し、妻のウェブサイト用のWordPressプラグインを作成するよう依頼しました。結果は印象的でしたが、比較的シンプルなプロジェクトでした。

では、どのようにしてChatGPTを日常のコーディングルーチンに取り入れることができるでしょうか？以下は簡単な概要です：

1. ChatGPTは有用なコードも役に立たないコードも生成できます。最適な結果を得るには、明確で詳細なプロンプトを提供してください。
2. 特定のコーディングタスクやルーチンを支援する際に優れており、アプリケーション全体をゼロから構築するのには適していません。
3. ChatGPTを使って特定の目的に適したコーディングライブラリを見つけ、選択し、対話を通じて選択を絞り込んでください。
4. AI生成コードの所有権に注意し、信頼性を常に検証してください。出力されたものをそのまま受け入れないでください。
5. ChatGPTとのやり取りを会話のように扱い、AIの応答に基づいて質問を改良し、望む結果に近づけてください。

では、ChatGPTをコーディングに活用する方法をさらに詳しく見ていきましょう。

ChatGPTが得意とするコーディングの種類は？

ChatGPTとコーディングについて理解すべき2つの重要なポイントがあります。まず、確かに有用なコードを生成できます。しかし、次に、完全に脱線して、ほとんど使えないコードを生成することもあります。

私は妻のためのWordPressプラグインを成功裏に作成した後、このことを痛感しました。ChatGPTがどこまでできるのか興味をもち、Macアプリケーションのための詳細なプロンプトを作成し、ユーザーインターフェース要素から設定の相互作用まで全てを指定しました。AIは大量のテキストとコードで応答しましたが、コードの途中で突然停止しました。続行を促すと、さらに多くのコードとテキストを出力しましたが、どれも使えませんでした。コードを適切に整理せず、要求した重要な操作を省略し、「ここにプログラムロジックが入る」といったプレースホルダーを残しました。

繰り返し試した結果、ChatGPTに完全なアプリケーションをゼロから構築させるのは無理だとわかりました。コーディング初心者で、ChatGPTに全ての重労働を任せようとすると、失望する可能性が高いです。

ChatGPTが本領を発揮するのは、すでにコーディングに慣れている人を支援する場合です。特定のルーチンを作成したり、特定のタスクに取り組むのに優れています。完全なアプリを求めるのではなく、メニューをメニューバーに追加するルーチンを依頼し、それをプロジェクトに統合するのが良いでしょう。このツールはそれに適しています。

ただし、ChatGPTは知識があるように見えても、深い実践的経験からくる微妙な知恵が欠けています。コードは書けますが、複雑な問題に必要な微妙なニュアンスを捉えることはできません。

ChatGPTを使って技術をデモしたり、小さなアルゴリズムを書き、サブルーチンを作成してください。大きなプロジェクトを管理可能な部分に分解し、その部分のコーディングを支援してもらうこともできます。

ChatGPTを使ってコードを書く方法

1. リクエストを絞り込み、明確にする

ChatGPTに何かを尋ねる前に、関数やルーチンが何をするのか、どのようなパラメータを渡すのか、どのような出力を期待するのかを決めてください。人間のプログラマーを雇うと考えてください。十分な詳細を提供しているか、それとも曖昧すぎて誤解を招く余地がありますか？

たとえば、ウェブページを要約したい場合、URLを入力し、要約テキストブロックを期待すると決めてください。リクエストを慎重に計画してから進めてください。

2. ChatGPTを使ってライブラリとリソースを探す

ウェブページの要約の例を続けると、HTMLから手動でテキストを抽出する代わりに、インテリジェントな抽出と要約のためのAIライブラリを使用できます。ChatGPTはライブラリやリソースの検索と提案に優れています。

たとえば、PHPでAPIアクセスに費用をかけずに行いたい場合、ChatGPTにウェブコンテンツを要約できるオープンソースのAIライブラリについて尋ねてください。たとえば、「ウェブページの主要なコンテンツを広告や埋め込み素材を無視して要約するために使用できる、10の異なるオープンソースのAIライブラリ（および対応する言語）を教えてください」と尋ねるかもしれません。

ChatGPTはオプションを提供し、フォローアップの質問で検索を絞り込むことができます。たとえば、「これらのどれが無料ですか？」や「これらのライブラリのどれが使用制限がなく、追加の支払いやライセンスを必要としないか？」と尋ねてください。

PHPの互換性を求める場合、「その8つのライブラリのうち、PHPで使えるものはありますか？」と尋ねるかもしれません。提案されたライブラリの違いを理解するために、「Sumy、Gensim、NLTKの違いは何ですか？」と尋ねてください。

最終的にニーズに最適な選択肢を特定するために、「ウェブページのニュース記事の要約を作成したい場合、どのライブラリがより適していますか？」と尋ねることができます。ライブラリを決定したら、「PHPからSumyを使う方法を説明してください」と尋ねてください。

この対話型のアプローチはプログラミングの一形態です。リソースを統合し、ソリューションの異なるコンポーネントと通信する方法を理解することに関係します。ChatGPTは統合の分析と計画を支援し、これはコーディングの重要な部分です。

3. ChatGPTにサンプルコードを書かせる

ChatGPTを使って「コードを書く」と言えば、実際にはサンプルコードを書かせることです。最終的な完成コードを生成することではありません。妻のために作ったラインソーター/ランダマイザーのような小さな関数でも、ChatGPTは生成したコードを維持したり修正したりできません。新たなコードが必要な場合、改めて依頼する必要があります。AIは既存のコードの微調整に苦労します。

たとえば、ChatGPTに「summarize_article」というPHP関数を作成するよう依頼しました。この関数はURLを入力として受け取り、ニュース記事の50語の要約を返します。Sumyライブラリを使用して、広告や埋め込み素材を無視し、記事の本文を抽出して要約します。

結果のコードはシンプルで、Gooseライブラリを使用して記事の内容を取得し、Sumyに渡して要約しました。ただし、これは出発点にすぎません。それをプロジェクトに統合し、カスタマイズして調整する必要があります。これはコーディングプロセスの典型的な部分です。

4. 生成されたコードをデバッグして改良する

ChatGPTはすべてのプログラマーと同様に、間違いを犯すことがあります。しかし、別のAIセッションや他のチャットボットを使用してコードのデバッグを支援できます。たとえば、生成されたコードを別のChatGPTセッションに入力し、「このコードに何が問題がありますか？」と尋ねてください。

AIは潜在的なエッジケース、エラーチェック、特定の条件下でコードが壊れる可能性のある状況を指摘するかもしれません。その後、コードを調整してこれらのシナリオに対応し、より堅牢で信頼性の高いものにできます。

よくある質問

ChatGPTはプログラマーを置き換えますか？

まだです。ChatGPTは才能ある1年目のプログラミング学生のレベルでコードを書きますが、怠惰です。エントリーレベルのプログラマーの需要を減らすかもしれませんが、現在は既存のプログラマーの時間節約ツールにすぎません。コードの記述や情報検索を助けますが、多くのプログラミングタスクを独立して処理することはできません。

ChatGPTでコーディングの回答を得るにはどうすればいいですか？

単に尋ねてください。対話的な対話を使って回答を絞り込んでください。1つの質問で全ての作業が魔法のように行われるとは期待しないでください。AIをヘルパーやリソースとして扱えば、多くの有用な情報を提供します。ただし、AIが時折でっち上げることもあるので、その情報をテストすることを忘れないでください。

ChatGPTが生成するコードはエラーがないことが保証されていますか？

全く保証されていません。人間やAIが書いたコードであっても、エラーがないことは保証されません。すべてのコードは徹底的なテスト、アルファおよびベータテストが必要です。それでもバグが潜り込むことがあります。ChatGPTが生成したコードは必ず検証してください。

返されたコードが間違っていた場合、どうすればいいですか？

ChatGPTを少し協力的でない学生や従業員のように扱ってください。コードが機能しない場合、「それが機能しませんでした。もう一度試してください」と伝えてください。多くの場合、AIは同じ問題に対して異なるバリエーションを提供します。数回試しても正しくできない場合、自分でコーディングする必要があるかもしれません。ただし、通常、特に基本的なコーディングタスクでは、仕事をこなします。

ChatGPTにプログラミングの問題を説明する際、どの程度詳細にすべきですか？

詳細にしてください。指示が具体的であればあるほど、AIはより良く助けてくれます。学生や従業員にタスクを割り当てるように考えてください。十分な詳細を与えれば、質問が少なくて済む初稿を作成できます。ガイダンスを多く提供するほど、ChatGPTが有用なものを作成する可能性が高まります。

ChatGPTでコードを書いた場合、誰がそのコードを所有しますか？

AI生成コードに関する法的な状況はまだ進化中です。米国、カナダ、英国では、著作権には人間の著作者が必要であり、AI生成コードは著作権で保護されない可能性があります。トレーニングデータやコードの使用方法に基づく責任の問題もあります。詳細な洞察については、ZDNETの関連記事を参照してください。

ChatGPTはどのプログラミング言語を知っていますか？

ChatGPTは、PHP、Python、Javaなどの現代の言語から、COBOLやFortranなどの古い言語まで、ほとんどの言語を知っています。LISPやIBM/360アセンブリ言語のようなマイナーな言語でもテストしました。非常に多才です。

ChatGPTはデータ分析や可視化タスクを支援できますか？

はい、コードなしで多くのデータ分析や可視化を処理できます。たとえば、直接チャートやテーブルを作成するよう依頼できます。コードが必要な場合、言語とデータソースを指定できます。たとえば、オンラインの人口データを使用してSwiftで棒グラフを作成するよう依頼できます。

ChatGPTは方言や実装の違いをどのように処理しますか？

OpenAIからの正確な詳細はありませんが、ChatGPTのトレーニングデータは、プログラミング言語の最新の変更に常に追いついていない可能性があります。最近の変更やあまり人気のない言語は、表現が少ないかもしれません。次の点を考慮してください：変更が新しいほど、ChatGPTが知っている可能性は低く、人気の高い言語ほど正確である可能性が高いです。

結論は？ChatGPTはコーディングの武器として貴重なツールになり得ます。ただ、奇跡を期待しないでください。まだ。