AI 時代のコードの書き方, あるいは Copilot に優しくするプロンプターになる方法

Copilot をオープンベータ直後から長く使っていて、また補助的に ChatGPT も使いながらコードを書いていて、なんとなくコツがわかるようになってきた。 自分は生成モデルのことは表面的な理解しかしてない。雑にバックプロパゲーションの実装の写経したり、Transformer の解説とかは読んだが、にわかの域を出ていない。 あくまで利用者として生成モデルから吸い出したプラクティスになる。 基本的に TypeScript と Rust での経験が元になっているが、他の言語にも適用できる話ではあると思う。自分は TypeScript はかなり得意だが、 Rust はあんまり書けるわけではなく、Rust の学習で ChatGPT を頼ろうとして失敗しているというステージ。 Copilot / ChatGPT とどう付き合うか まず、前提として ChatGPT も Copilot も、コード生成

[khtokage]

わかる。結構やる事はっきりしてるピンポイントなオブジェクト使うと綺麗に出してくれたりする。たまに「そんなメソッドあったらいいね…」みたいな知ったかぶりコード書く事があるのがまた面白い笑

[shunkeen]

“今が最適解だという感覚はなく、これから既存言語がAI向きに進化したり、AI特化言語が生まれてくるだろう、という予想”／AI特化言語と、その言語にチューニングされた特化型AIの組み合わせを見てみたい。

[yarumato]

“ChatGPTもCopilotもコード生成能力は同等。コメント(自然言語)理解が違う。Copilotはコード中のコメントとコードの関係しか見てない。LLMは本質的に穴埋めソルバーなので、事前に埋まってる箇所が多い静的型付けのがよい”

[stealthinu]

ChatGPT使ってコード生成するためになるべく関数の型とか外堀を埋める情報を与えると良いという話。自分もLLM使ったコード生成手法の最適化を考えていきたい。

[syque]

“実装から型を推論させることができるが、実装を書いて型を推論するか、型を書いて実装を生成するかなら、労力としては、後者の方がよいと自分は思う”

[burabura117]

人間に優しめの型推論が強くて型省略しやすい言語より、明示的に型を記述する言語の方が実装生成に有利ってことか。これも処理系と生成モデルが分離している現状における中間的な解なんだろうけど、面白いなぁ。

[misshiki]

“これは個人の意見だが、今の AIコード生成に向いてる言語は TypeScript / Scala / C# あたりの抽象度だと思う。...これから既存言語がAI向きに進化したり、AI特化言語が生まれてくるだろう、という予想をしている。”

[eagleyama]

“基本的に、ChatGPT (GPT-4) は 「いろんなことを丸暗記してるが応用力はイマイチな、だけど基本的には優秀な大学1年生」と思って話しかけてる”

[shiba_yu36]

LLMの特性的に学習リソースの量の方が重要そうだけどどうなんだろう。ニッチな情報ほど間違った推論をしやすくなるため

[harumomo2006]

人間に分かりやすいコードとAIに分かりやすいコードは似てる

[twotiger]

GitHub Copilotってリリースされてもう2年経ってる。プログラマーなら使ってるのが当たり前だと思ってた

[ytRino]

はい

[mizchi]

書いた。Copilot を優しく躾ける方法です