前編があることを知らない場合は、まず前編を読むことをお勧めします
最近、OpenAI は GPT-4 モデルをリリースし、AI 機能がより強力かつ多様になりました。この進歩は、特にプログラマー コミュニティの間で幅広い好奇心と懸念を引き起こしました。人々は検索エンジンで「ChatGPT はプログラマーに取って代わるのでしょうか?」と尋ね始め、人気の検索推奨事項になりました。これは、ChatGPT のようなツールがそれらに取って代わるかどうかについての作成者の懸念を反映しています。
おそらく程度はさまざまですが、この好奇心と懸念は正当なものです。現在、AI は、Web サイト開発からゲームデザインに至るまで、さまざまなアプリケーションでコードを作成できる能力を実証しています。さらに、AI はより高度な AI システムの作成にも使用されており、このテクノロジーは自動機械学習 (AutoML) と呼ばれ、人間の介入をほとんどまたはまったく行わずに、機械が複雑なモデルを作成し、アルゴリズムを最適化できるようになります。
AI は現時点では、より賢く、より強力なバージョンを作成する可能性は低いですが、強化されたバージョンは、無限の知性とパワーに達するまで無限ループを形成しながら、より強力なバージョンを作成し続けます。ただし、近い将来、AI のコーディング能力は人間を超えるまではいかないまでも、人間に近いか同等になる可能性があることは注目に値します。
この段階では、ChatGPT などの AI を使用してプログラミングを支援することで、より効率的にコードを記述し、作業効率を向上させることができます。AI はコーディングにおいて人間に完全に取って代わられるわけではありませんが、ますます複雑化するプログラミング タスクにうまく対処できるよう支援する強力なアシスタントとなり得ます。このテクノロジーを受け入れて私たちの仕事に応用してみましょう。そうすれば、やがて AI と人間がプログラミング分野の進歩を推進することが期待できます。
ChatGPTを使ったプログラミング
開発者は、ChatGPT をさまざまな方法でプログラミングに活用でき、特にブレインストーミングや、変更や改善が可能なコード スケルトンの生成という点で活用できます。ChatGPT の自然言語コード生成機能は、コーディングのルールを変え、機械と人間の間の言語ギャップを埋めるための重要なステップとなります。
ChatGPT をプログラミングと開発に使用できるいくつかの方法を次に示します。
- コードの生成 コードの生成: ChatGPT は、与えられたプロンプトに従ってコードを生成できるため、暫定的な実装を迅速に取得するのに役立ちます。
- コードの完成と変更: 改善が必要なコードの断片や構造に遭遇した場合、ChatGPT はその変更と追加を支援します。
- コードのデバッグ デバッグ: ChatGPT は、より効率的なデバッグのためにコード内のエラーや問題を特定するのに役立ちます。
- 翻訳と多言語サポート: ChatGPT は、コードをあるプログラミング言語から別のプログラミング言語に変換するのに役立ち、手動翻訳の時間と労力を節約します。
- コードのコメント: ChatGPT に特定のコードの機能と役割について問い合わせることができ、コードの意味を簡潔な自然言語で説明できます。
さらに、ChatGPT を次のシナリオに適用することもできます。
- Linux ターミナル コマンド ライン インタプリタとして: ChatGPT は、送信したコマンドやタスクを実行するための Linux ターミナルとして使用できます。
- SQL コマンド ライン インタープリターとして: ChatGPT を SQL コマンド ラインとして使用すると、データベースの迅速なクエリと操作に役立ちます。
上記の使用例をさらに詳しく調べることで、コーディング プロセスで ChatGPT を最大限に活用し、プログラミング効率を向上させる方法をよりよく理解できます。このテクノロジーを活用して、コーディングと開発の世界を前進させましょう。
ChatGPT を使用したプログラミングのヒント
ChatGPT を使用したプログラミングを開始する前に、ChatGPT を最大限に活用するために、重要な ChatGPT コーディングのヒントとコツを学ぶことが非常に役立ちます。ChatGPT を使用して、より使いやすく、機能的で、より最適化されたコードを生成する方法に関するヒントをいくつか紹介します。
- 最小の機能単位に分解する: エラーを減らすために、コードまたはプログラミングのアイデアを可能な限り最小の機能単位に分解します。その後、それらを機能的な全体に結合できます。ChatGPT に詳細なコードを要求すると、コンテキスト ウィンドウが短いために明らかに間違っているコード、または要求どおりに正しく動作しないコードが返される可能性があります。
- ヘルパー関数とコメントの回避: 応答内のテキスト制限を克服するために、ChatGPT でヘルパー関数を使用し、コメントや説明を回避します。こうすることで、コードをコピーして直接使用できます。ChatGPT によって与えられたコードが不完全な場合は、続行するか、さらにコードの生成を続行するように依頼できます。
- 説明を短くする: 長い説明を、「C# でコードを書く...」を「C#: ...」など、詳細を省略しない短い説明に置き換えます。
- コンテキストを確立するためにさらに質問をする: 多くの場合、ChatGPT は一般的な応答または無関係な応答を生成することがあります。したがって、プロンプトに「コンテキストを確立するためにさらに質問する」を追加できます。このようにして、ChatGPT は関連する質問をし、それに答えることでより正確な回答を得ることができます。
- クロスチェックのリクエスト: コードを生成した後、ChatGPT に生成されたコードのクロスチェックを依頼して、コードの正確さと合理性を確認できます。
これらのヒントは、ChatGPT のコーディング機能をより有効に活用するのに役立ち、プログラミング プロセス中に必要なコードをより効率的かつ正確に取得できるようになります。継続的に探索と練習を続けることで、ChatGPT を使用したコーディングにますます習熟できるようになります。
コードを生成する
ChatGPT は、任意のプログラミング言語で簡単なコードを作成するのに役立つプログラミング アシスタントのようなものです。ただし、テキストを入力するだけで、直接公開できる完全で洗練された最適化されたコードが得られるという意味ではありません。ただし、要件により適した回答を生成するためにできることがいくつかあります。
ChatGPT では、コンテキストが非常に重要です。たとえば、最初に「JavaScript とは何ですか?」と尋ね、次に「JavaScript で作成されたアプリケーションの例を教えてください」、さらに「JavaScript を使用して携帯電話を振動させるアプリケーションを見せてください」と尋ねます。これは尋ねるよりも直接的です。最後の質問をしたほうがよいでしょう。なぜなら、それは単なる言語モデルであり、あれもこれも行うことはできないという応答が返されることがあるためです。
全体として、ChatGPT はプログラミングをよりスムーズに進めるのに役立つ非常に便利なツールですが、期待する回答を得るには、質問の仕方と十分なコンテキストの提供方法に注意する必要があります。
正規表現を記述して、テキスト ファイルからすべての日付を抽出します。
通常、特定の言語が指定されていない場合、ChatGPT はデフォルトで Python になります。
複利計算用の Javascript コードを作成します。
関数であることが明確でなく、JavaScript のみが使用されている場合、ChatGPT は HTML と Javascript を混ぜて答えを返します。これは、初心者でもコードを直接コピペするだけで使用できるという利点があります。ただし、プロの開発者にとっては、 、ChatGPT に Javascript 関数を与えるように直接要求できます。
Javascriptを使用して複利計算機能を実装する
デバッグ
ChatGPT は、コードのデバッグに関しても非常に便利なアプリケーションです。ある研究では、ChatGPT が深層学習手法である CoCoNut と Codex がコード エラーの修正において同等に優れたパフォーマンスを発揮したことがわかりました。しかし、ある意味では、いくつかの利点もあります。
ChatGPT との違いは、コードの修正を提供するだけでなく、対話システムを通じて説明とさらなる情報へのアクセスも提供することです。より多くのヒントと詳細を提供することで、成功率を高めることができます。
コードの実行効果を確認したい場合は、ChatGPT に出力結果を表示するように依頼できます。
コード変換
ChatGPT は、コードをある言語から別の言語に翻訳するためにも使用できます。ある言語の方が得意でも、別の言語でタスクを完了する必要がある場合、または単に別の言語でコードをテストしたい場合もあります。あるいは、このコードを別のプロジェクトで使用したい場合もあります。その後、ChatGPT を使用してコードを目的の言語に翻訳できます。
以下は、上記で生成された Python コードを JavaScript に翻訳したバージョンです。
コードのコメント。自然言語を使用してコードを説明します。
ChatGPT は、簡単な自然言語 (英語、中国語、その他の言語) でコードを説明できます。これは、プログラミング言語を学習する初心者や言語を初めて使用する人にとって非常に役立ちます。別の使用例は、何をするのかわからないコード行がある場合、そのコードを ChatGPT に入力して、そのコードが何をするのかを調べることができます。
ChatGPT を使用して正規表現をデコードし、その動作を説明することもできます。
Linuxコマンドラインエミュレータ
ChatGPT を使用して Linux ターミナルをシミュレートできます。ChatGPT に端末のように動作するように要求することで、ChatGPT を端末に変換できます。
プロンプトでルールを明示的に指定することで、ChatGPT に特定の方法で動作するように指示したり、特定のアクションを実行しないよう指示したりすることもできます。このようにして、端末をエミュレートするときに ChatGPT がどのように動作するかを明示的に指示できます。
Linux端末として動作してほしい。私がコマンドを入力すると、ターミナルに表示される内容が返信されます。1 つの一意のコード ブロック内の端末出力のみを返信して、それ以外は何もしないでください。説明は書かないでください。私から指示がない限り、コマンドを入力しないでください。英語で何かを伝えたいときは、{このように}中括弧内にテキストを入れて伝えます。
シミュレータ状態を終了したい場合は、次のように入力するだけです。
出口
SQLコマンドラインエミュレータ
ChatGPT を使用すると、SQL コマンド ラインをシミュレートして SQL ステートメントを実行できます。
サンプル データベースの前で SQL 端末として機能します。データベースには、「製品」、「ユーザー」、「注文」、および「サプライヤー」という名前のテーブルが含まれています。私がクエリを入力すると、端末に表示される内容が返信されます。単一のコード ブロックにクエリ結果のテーブルを含めて返信してもらいたいのですが、それ以外は何も含めません。説明は書かないでください。私から指示がない限り、コマンドを入力しないでください。英語で何かを伝えたいときは、{このように}中かっこで囲みます。
同様に、シミュレータ状態を終了したい場合は、次のように入力します。
出口
ChatGPT をプログラミングやその他の開発タスクに使用できる方法は他にもたくさんありますが、ここでは詳しく説明しません。頻繁に使用すると、より多くの機能やユニークな使い方を発見できるようになります。
開発者は、ChatGPT をアシスタントとして使用して、生産性を向上させ、ワークフローを最適化できます。ChatGPT はプログラマーに取って代わることはありません (少なくともまだ) が、プログラマーへの期待が高まり、より多くのことが求められます。したがって、プログラマーや開発者にとって、利用可能なすべてのツールを活用することで、常に最新の情報を入手できるだけでなく、常に最新の状態を保つことができます。
ChatGPT を利用してコーディングすると、プログラマーの効率が向上し、難しい問題の解決や退屈なタスクの自動化に役立ちます。しかし、それでプロのプログラマーになれるわけではありません。実際、それは良いことです。そうなった場合、プログラマーがあなたの役割を引き継ぐことになるからです。
プログラミングで ChatGPT を使用すると、より効率的なプログラマーになり、困難を克服し、退屈なタスクを自動化できます。しかし、それはあなたをプロのプログラマーに変えるわけではありません。実際、そうなれば、プログラマーがあなたの役割を引き継ぐことになるので、それは良いことです。
コーディングを支援するいくつかの AI ツール
ChatGPT を使用したコーディングは、コーディングに人工知能を使用する数多くの方法の 1 つにすぎません。ここでは、少ない入力でより多くの機能を実現するために使用できる、コーディング用の ChatGPT の代替案をいくつか紹介します。
- OpenAI Codex : 自然言語をコードに翻訳する AI システム。十数のプログラミング言語に精通した Codex は、単純なコマンドを自然言語で解釈し、ユーザーに代わって実行できるため、既存のアプリケーションに自然言語インターフェイスを構築することができます。
- Copilot : GitHub によって開発され、OpenAI Codex を使用するプログラミング コンパニオン。コードと関数全体に関するリアルタイムの提案がエディターから直接提供されます。
- AlphaCode : DeepMindが開発したAIコード生成ツール。Transformer ベースの言語モデルを使用して、問題の自然言語記述に基づいてコードを生成します。
- DeepGenX : Visual Studio Code の拡張機能として利用できる無料のオープン ソース コード ジェネレーター。
- SourceAI : 人間の言語の記述から任意のプログラミング言語のコードを生成できる AI ベースのツール。コードの簡素化、バグの発見、修正とデバッグも可能です。
- Tabnine : Tabnine の AI コード補完 IDE プラグインは、数百万のプログラムと独自のコンテキストに基づいてコードを補完し、開発者がより適切かつ迅速にコードを作成できるようにします。
- Codeium : 20 を超えるプログラミング言語に対して AI が生成したオートコンプリート コードを提供し、さまざまな IDE (VSCode、Colab、Vim など) と直接統合する AI コーディング アシスタント。
- StarCoder : Hugging Face によって開発された、リアルタイムでコードを提案および生成できる VSCode プラグイン。