chatgptをAIコーディングパワーツールに変換して、出力を2倍にします

私は2年以上にわたりChatGPTを使ってプログラミングの生産性を向上させてきましたが、それは本当に画期的でした。ある時、ChatGPTが難しいバグを特定するのに役立ったことがあり、その時にAIのコーディングにおける可能性を本当に実感しました。

多くの人がAIを、曖昧な願いからプログラムやアプリ全体を作り出せる魔法のランプの精だと考えているようです。しかし、はっきりさせておきます。AIはパワーツールのようなものです。確かに、昔ながらのノコギリで木を切ることもできますが、テーブルソーはその仕事をずっと早く終わらせます。どちらのツールも家具を作ってくれるわけではありません。ただ、作るのを助けてくれるだけです。同様に、AIはあなたのコードを書いてくれるわけではありませんが、より効率的に書くのを確実に助けてくれます。

正確な数字は出せませんが、ChatGPTのおかげで私のプログラミングのアウトプットは倍増したと思います。まるで信頼できるアシスタントがそばにいて、2倍の仕事量をこなすのを手伝ってくれるようなものです。

私はChatGPT Plusを使っています。月額20ドルで、主に無料版のGPT-3.5に比べて以前は優れたGPT-4モデルをコーディングに利用できたからです。今はどちらのバージョンもGPT-4oモデルのバリエーションを使用しているので、コーディング能力は同等です。しかし、無料版ではクエリの制限があるため、ワークフローが中断されることがあり、だから私はPlusを使い続けています。

私はさまざまな大規模言語モデル（LLM）を実際のコーディングタスクでテストしましたが、ChatGPTのLLMに基づくものだけがその課題に対応できました。プログラマー向けのクールなAIツールはたくさんあり、無料のものもありますが、生成されたコードが実際に動作する場合にのみ役立ちます。幸い、AIのコーディング能力は時間とともにどんどん向上していくでしょう。

自分のプロジェクトを振り返って、AIプログラミングのパートナーから最大限の成果を引き出すための実際的なヒントを思いつきました。さっそく見ていきましょう。

1. タスクを小さな仕事に分解する

AIは複雑な指示、特にプロダクトデザインには苦労します。しかし、小さく明確に定義されたタスクの処理には優れています。

2. AIをSlackチャットのように扱う

AIとのやり取りを、Slackでの素早い往復メッセージのように考え、ゆっくりした同僚とのメールのやり取りではないようにしてください。

3. 複雑なルーチンを段階的に構築する

簡単なタスクから始めて、それが終わったら一つずつ要素を追加していきます。私はよく前のプロンプトをコピー＆ペーストして、少しずつ調整しながら必要なコードを得ています。

4. すべてのコードスニペットをテストする

AIのコードが動作すると仮定しないでください。必ずプロジェクトでテストして、どのように機能するか確認してください。

5. デバッガーを使用する

より深いテストのために、AIが生成したコードをデバッガーでステップ実行することをためらわないでください。変数を観察して、AIが何をしているのか正確に確認してください。AIにコードスニペットを書かせるのは問題ありませんが、すべての行をチェックしてください。

6. AIをIDEから分離する

多くのコーディングツールベンダーが統合AI機能を推していますが、私はChatGPTをスタンドアローンのツールとして使うのを好みます。メインのコーディング環境にAIが干渉するのは望ましくありません。

7. コードの行を選りすぐる

AIが生成したすべてのコードを使う必要はありません。Stack Overflowから選りすぐるように、AIが生成したコードも同様に選べます。

8. 独自のコーディングを避ける

AIのLLMは一般的なデータやオンラインで見つけたものでトレーニングされています。あなたのユニークなアプリケーションやビジネスロジックを知らないので、それが必要なコードを書くように求めないでください。

9. 例を挙げてコンテキストを提供する

ある時、ChatGPTにHTMLのスニペットを渡してテキスト拡張機能を追加するよう依頼しました。HTML、JS、CSSが返ってきて、さらに質問するとその選択の理由を説明してくれました。これは例がAIにコンテキストを理解させたからうまくいったのです。

10. 一般知識のコーディングにAIを使う

AIは一般知識、人気のライブラリ、標準的な実践を使うコードを書くのに優れています。あなたのユニークなビジネスロジックは書きませんが、ライブラリやAPI関数で時間を節約できます。

11. 短いスニペットを求める

1行か2行だけ必要な場合でも、AIをリサーチツールとして使って時間を節約してください。

12. コードが動作しないときはAIに伝える

AIはしばしば不完全または動作しないコードを生成します。何が動作していないかを伝えて、修正版を求めてください。通常、元のものより改善されます。

13. AIの仕事をクロスチェックする

異なる言語モデルが同じコードをどう解釈するかを見るのは興味深いです。あるChatGPTセッションの仕事を別のセッションでチェックさせることもできます。

14. AIにCSSセレクタを書かせる

CSSセレクタはすぐに複雑になります。私はよくHTMLのブロックをコピーして、特定の部分のセレクタを求めます。時間を節約できますが、数回繰り返す必要があるかもしれません。

15. 正規表現にAIを使う

CSSセレクタと同じくらい正規表現を書くのが嫌いです。AIはそれらを生成するのに優れていますが、テストが必要です。

16. AIで正規表現をテストする

私はMac StudioのPatternsを使ってAIが生成した正規表現をテストしますが、AIも役立ちます。別のAIインスタンスに正規表現を渡して「これは何をする？」と聞きます。説明が私が望んだものと一致すれば、安心できます。

17. 複雑なループの数学をAIに任せる

CSSセレクタや正規表現と同じく、複雑なループの数学は面倒です。AIはこれに最適です。ループのラッパーを書いてもらい、ビジネスロジックを追加してください。

18. AIにコードを批評させる

AIが生成したコードをAIにフィードバックして「このコードの何が悪い？」と聞くことがあります。エラーを指摘し、修正を提案してくれるので、それを実装するよう依頼します。

19. AIにコードを説明させる

コードをAIに渡して「これは何をする？」と聞くと、特に他人が書いたコードについて理解するのに役立ちます。リバースエンジニアリングの時間を節約できます。

20. 進むべき時を知る

AIが2、3回試しても正しくできない場合は、新しいプロンプトで最初からやり直す時です。時には自分でやるしかありません。

21. 記述的な名前を使う

AIは変数や関数名から意図を汲み取り、より良いコードを生成します。$od ではなく $order_date を使うと、AIがコンテキストを理解し、コードが読みやすくなります。

22. AIのメモを読む

AIはコードの前後にメモを提供することがよくあります。これらはそのアプローチの洞察を提供し、役立つライブラリや関数を提案します。

23. コードスニペットを再訪する

プロジェクトの特定の部分で助けが必要な場合、関連するコードをつかんでChatGPTに見せ、何が必要かを尋ねます。多くの時間を節約できます。

24. 古いコードを更新する

非推奨の機能を持つPHPモジュールを持っていた時、コードをChatGPTに貼り付けて更新方法を尋ね、動作する解決策を得ました。

25. 慣れない言語にAIを使う

専門でない言語でコーディングする時、AIに必要な書き方を尋ねます。例えば、PHPとPythonのケースステートメントを比較すると、慣れないコードを書くのがずっと簡単になります。

AIをコーディングに使う前に、会社にAI生成コードに関する法的問題を確認してください。私のヒントに従えば、ユニークなビジネスロジックではなく一般的なタスクにAIを使うので、コアコードの著作権を保持できるはずです。

私は内部使用やオープンソースプロジェクトのためにコードを書いているので、AI生成スニペットの所有権問題は気にしません。

あなたはコーディングにAIを使ったことがありますか？私のリストに追加するヒントはありますか？以下のコメントで教えてください。

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