ChatGPTと協力しながらコーディングや執筆が可能なアプリ「Canvas」をOpenAIがリリース
ChatGPTと協力しながら文章執筆やコーディングなどの作業をこなせるアプリ「Canvas」のベータ版が2024年10月3日にリリースされました。記事作成時点ではChatGPT Plusの加入者向けにベータテストが実施されており、テストの終了後は無料ユーザーも利用可能になる予定です。 Canvas is a new way to write and code with ChatGPT | OpenAI https://openai.com/index/introducing-canvas/ Canvasでは「ChatGPTに文章やコードの下書きを入力して清書させる」「ChatGPTが生成した文章の一部を人力もしくはChatGPTに依頼して修正する」といった操作が可能です。内部では「GPT-4oを共同作業用にトレーニングしたモデル」が動作しており、OpenAIはCanvasを「ChatGPT
ChatGPT (o1-preview) にテストを渡してコードを実装させるとどうなるか試した
はじめに 前にも別のモデルでやってる ただ o1-preview は、やり取りを重ねるよりも一発で終わらせるほうがいいらしいので、最終的なテスト全体を渡すようにした。 情報の提示方法が異なると当然結果も変わるので、 gpt-4o でも同様なことを試した。 材料 プロンプトは以下。 基本的に最初にやったときと同じ。ペアプロではないのでその部分の調整をしている - 私がテストコードを提示するのでそのテストケースをパスする最小限の実装をしてください - Vue.js のバージョン 3 と Typescript で実装を行ってください - コードのみを示してくださいコードの解説などは必要ありません - スタイリングは必要ありません - テストケースに失敗したらその内容をチャットで送信するので最小限のコードの修正をしてください - テストのコードには vitest を利用しています jest と互換
ChatGPTにgitのリポジトリ渡すと全ソースコード.txtをダウンロードさせてくれるやつ〜〜〜〜（AIに食わせるコード一覧が欲しい時用）
クレデンシャル含むソースコードをChatGPT等のクラウドLLMサービスにアップロードしないでください。 今回のプロンプトはオープンなリポジトリのみを対象としており、シェルスクリプトが実行される環境もChatGPT側のクラウド上のサンドボックス内のみを想定しています。 ローカル環境では以下のシェルスクリプトをそのまま実行せずに、ご自身が作成したシェルスクリプトを利用してください。 以下はソースコードのプロジェクトルートで実行することで、ソースコードのダンプを.txt形式でダンプするシェルスクリプトです。 \`\`\` #!/bin/bash # バイナリファイルかどうかを判定する関数 is_binary_file() { local file="$1" local file_output file_output=$(file "$file") if [[ "$file_output" ==
大実験！ChatGPTは競プロの問題を解けるのか (2024年5月版) - E869120's Blog
1. はじめに 2024 年 5 月 14 日、OpenAI 社から新たな生成 AI「GPT-4o」が発表され、世界に大きな衝撃を与えました。これまでの GPT-4 よりも性能を向上させただけでなく1、音声や画像のリアルタイム処理も実現し、さらに応答速度が大幅に速くなりました。「ついにシンギュラリティが来てしまったか」「まるで SF の世界を生きているような感覚だ」という感想も見受けられました。 しかし、いくら生成 AI とはいえ、競技プログラミングの問題を解くのは非常に難しいです。なぜなら競技プログラミングでは、問題文を理解する能力、プログラムを実装する能力だけでなく、より速く答えを求められる解法 (アルゴリズム) を考える能力も要求されるからです。もし ChatGPT が競技プログラミングを出来るようになれば他のあらゆるタスクをこなせるだろう、と考える人もいます。 それでは、現代最強の
プログラミングに挫折したならAIお姉ちゃんに任せなさい - 本しゃぶり
プログラミングを学ぼうとしては挫折する。 そんな時代はもう終わりだ。 お姉ちゃんに任せなさい。 ChatGPTでプログラミング 今年のお盆休み、俺はChatGPTでプログラミングをやっていた。とは言っても複雑なことはやっていない。大量のcsvを結合してから可視化するとか、ちょっとしたWebスクレイピングしたりする程度だ。それでも今まで技術や時間の不足により諦めていたことができるのは嬉しい。それにChatGPTを使えば、デバッグも楽しくやれるのだ。こんな感じに。 デバッグの様子 おそらく「あれ、俺のChatGPTと違うな」と思った人もいるに違いない。見ての通り俺はChatGPTをお姉ちゃん化している。こうすることで、モチベーションを維持しながら楽しくプログラミングができるというわけだ。今回はChatGPTをお姉ちゃん化する方法を紹介し、加えてお姉ちゃんとペアプログラミングする意義について述べ
画像対応ChatGPTで設計図からコードの世界が実現しててやばい - きしだのHatena
アマチュア驚き屋のきしだです。 ChatGPTが画像入力に対応するよという話があって、来週くらいに使えるようになるかなーと思ったら、もう使えるようになってました。 で、写真から「カレー食べてる男の人です」くらいを言えるイメージで試してたら、なんかふつうに画面設計やクラス図からコードを書いていてびっくりしてしまいました。 まあ、起きたらこういうのが来てたわけですね。 で、まあ試してみて「あぁ、いままでのマルチモーダルよりちゃんと画像認識してるなー」くらいに思ったわけです。 で、NetBeansでの画面設計を読ませてみたらこう。 こういうコードが生成されました。 import javax.swing.*; import java.awt.*; public class SimpleForm { public static void main(String[] args) { JFrame fr
ChatGPTのCode Interpreterのコードリーディング能力は結構優秀 - laiso
Code interpreter のキラーソリューションは表データの可視化っぽいけど、入力テキストとファイルソースによってテキスト生成とファイル出力ができるという点に着目すると色々活用の幅が広がる。 中でも、今までは入出力トークンに含まれる必要があったソースコードデータを外部ファイル化できるので、「リポジトリを丸ごと食わせる」などの従来トークン制限上実現できなかったことが外部システム連携なしで簡単に可能になったのが嬉しいポイントだった。 この特性を生かして最近OSSの静的コード解析というかコードリーディングをChatGPTにやってもらっている。 以下のサンプルでは脆弱性診実習用アプリ（通称「やられサイト」）のSQLインジェクションを発見してもらうという会話をした。 chat.openai.com 以下ではaws-load-balancer-controller や openai-pr-re
最近プログラミングが楽しい - Blog::kobaken
6/16(金) は、久々のオフライン開催の吉祥寺.pm #33でした。懇親会含め楽しませてもらいました！主催のid:magnoliak ありがとうございました！ ここでは、話したことを書いてみたいと思います。 まず最初に、久々のオフライン開催おめでとうございます！いや〜〜〜、主催のmagnoliaさんよかったですね！おめでとうございます！ 改めて、こんにちは。こばけんと言います。 エンジニア組織開発責任者をしたり、開発生産性の可視化サービスを作っていました。 今は、はてなさんやDiverseさんで業務委託をしながら、起業の準備をしています。 技術コミュニティでは、Japan Perl Associationの理事として、YAPCという技術カンファレンスの運営やPerlのドキュメントを整備するワーキング・グループを運営しています。 2019年にYAPC::Tokyoのリーダーをしていたのです
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
ChatGPTとCopilotに要件だけ伝えて自動コーディングしてもらう(AIペアプロ) - Qiita
※この記事は個人的な実験の記事です※ ※実験内容は随時記事を更新していきます※ 24時間いつでも手助けをしてくれるGitHub Copilotさん。 24時間文句も言わずにいつでも親切に回答してくれるChatGPTさん。 そんな両者に要件だけ伝えて自動コーディングしてもらおう(AIペアプロ)、という実験記事です。 Copilot自動コーディング動画 以下の動画は、最初に要件だけをコメント入力して、それ以降はCopilotの提案を受け入れているだけになります。 コメントの入力と提案の受け入れ以外は、全くタイピングをしていません。 コメントの内容は Next.jsでボタンをクリックしたら画像を選択してブラウザに表示する です。 完成品 要件のコメントと受け入れだけをしたコードを実際に動かしてみました。 自動コーディングしてもらったコードは以下の通りです。 // Next.jsでボタンをクリック
ChatGPTにブログ全エントリを学習させて「おしえてきしださん」を作る - きしだのHatena
最近「100万件の文章をChatGPTに学習させて応答チャットを作りました」みたいなニュースがあって、違和感があります。 ということで「ChatGPTにブログ全エントリを学習させて「おしえてきしださん」を作る」としたときに、どんな仕組みになっていて、なぜ「ChatGPTに文章を学習させて」ということに違和感があるか見てみます。 とりあえずこんな感じで、質問に対して答えれてるっぽいチャットができました。 まず、Embedding APIを使って、全エントリのベクトルを得てMongoDBに突っ込んでおきます。 このエントリでやってるので、そのまま使います。 GPTのEmbeddingを利用してブログの投稿に対する近いものを探し出す - きしだのHatena 質問が入力されたら、質問文も同じようにEmbeddingでベクトルをとってきます。 var req = EmbeddingRequest.
ユニットテストをGitHub CopilotとChatGPT使って書いてみたらやばかったです | DevelopersIO
GitHub Copilotとの単体テストがやばい。ChatGPTが書いてくれるテストもすごい。もうこれらがない時代には戻れないような気がします。 こんにちは。AWS事業本部コンサルティング部に所属している今泉（@bun76235104）です。 みなさんユニットテスト書いてますか？ 昨今AIがダミーデータを書いてくれたり、ユニットテストそのものを書いてくれたりと技術の進歩がすごいですね。 私はリファクタリングが好きですが、リファクタリングをする前に絶対に必要なもの。 そうテストですね。 今回私がテストを後回しにしてしまった以下のOSSについてGitHub CopilotとChatGPTのそれぞれの力を借りながら、テストを書いてみました ※ これは以前私が始めたプロジェクトであり、OSSとして公開されているので学習に使われても問題のないコードです。 なお、GitHub Copilotの料金や
GPTでソースコードからpatchを生成し続けたらプログラミングを自動化できるのでは？？？？ - laiso
と思ってやってみたら結構実現できてウケたので解説します。 はじめに 最近のGPT(LLMs)アプリケーション開発界隈は「プロンプトの内容を試行錯誤して結果を期待する」フェーズから「LLMsの特性を生かした今までできなかった自動化を実現」という段階が訪れつつあって楽しい時期です。 LlamaIndexというOSSではDBのスキーマと自然言語からSQLを自動生成してその場で実行するというクレイジーな機能があるのですが(A Guide to LlamaIndex + Structured Dataを参照) これと同じ発想でソースコード全体からpatch(patch - Wikipedia)を生成してその場で適用するというアイデアを思いついたのでしばらく検証していました。 「コミットメッセージを先に書いてそれを満すコミットをGPTに生成してもらう」ようなイメージ。 書いたコードはpmonというコマ
Swift未経験の医師が、ChatGPTを使って30分でiOSアプリを作った話｜Shohei
株式会社Ubie、プロダクト開発スペシャリスト・医師の原瀬です。 今回は、今注目されているChatGPTを使って、ごく初歩的なiOSアプリを作ってみたので、ここにまとめてみました。ChatGPTの凄さは既に様々な場所で取り扱われていますが、百聞は一見にしかず、ということで実際に自分で触ってわかったこと、感じたことを共有したいと思います。 私自身はヘルステックベンチャーで勤務していますが、バックグラウンドは医師でコーディングやSwiftも全くの未経験です。 ちなみに、自分の経験したことをそのまま書き出したい、という気持ちがあるので、このnoteの作成には一切ChatGPTを使っていません。 なぜアプリを作ってみようと思ったのかそもそも、なぜエンジニアリソースが豊富な環境の中、自分自身でアプリを作ってみようと思ったのか。「単純な興味です」と言ってしまえばそれまでかもしれませんが、以前から感じて
GPT-4との新たな開発体験: AIとペアプロを極める
こんにちは、クレスウェア株式会社の奥野賢太郎 (@okunokentaro) です。本記事では、GPT-4を使った開発体験について語りたいと思います。 2023年3月14日、GPT-4が発表されました。GPT-4とは、OpenAI社が開発した最新のAI技術で、自然言語処理の能力が従来のGPT-3.5と比較して、さらに向上しています。これにより、文章生成やコーディングの補助といった様々な分野での応用が期待されており、開発者にとっても非常に興味深いツールとなっています。現在は、GPT-4を利用するためにはChatGPT Plusという課金コンテンツに月額20ドルを支払う必要があります。驚くことに、この記事もChatGPTに大半を書いてもらいました。それでは、GPT-4を活用したコーディング体験について紹介します。 AIとのペアプロに近いコーディング体験 筆者はGPT-4公開初日である日本時間の
ChatGPTのおさらいと、プログラミングに活用するための第一歩 | gihyo.jp
大量の文章から学習することで、多言語を取り扱う能力だけでなく、高度な推論能力まで手に入れました。 GPT-3.5、とりわけその初期モデルのCodexはGitHubに存在する5400万の公開リポジトリから採取された159GBのPythonコードでGPT-3をfine-tuning（微調整）することで生まれました。ChatGPTがとりわけPythonが得意なのはここから来ています。 ChatGPTの学習データを考えることはその能力を発揮させるときに極めて有効です。質問時も以下のように、『涼宮ハルヒの憂鬱』というライトノベル作品について日本語で聞いたときはSOS団の略称を間違えるなどしますが、英語ではほぼ期待通りの回答を見せます。 図1 『ハルヒの憂鬱』について日本語で聞いた場合の回答 図2 『ハルヒの憂鬱』について英語で聞いた場合の回答 知ったかぶりをするChatGPT ところで、ChatG
GPT-4は青色コーダーの夢を見るか - Qiita
はじめに 2023/3/14にOpenAIがGPT-4という新しいAIモデルを公開しました。 このモデルはさまざまなタスクにおいてChatGPT(GPT-3.5)を大幅に上回る結果を示しています。 この記事ではGPT-4を用いて競技プログラミングがどのくらい解けるのかについて調べてみました。 下馬評 OpenAIが公開した論文によると、GPT-4のCodeforcesレーティングは392だそうです。 これはパーセンタイルでいうと下から5%らしいので、 そこまで競技プログラミングが得意なわけではないようです。 ただし、おそらくこれはGPT-4が完全自動でチャレンジした場合のことだと思われます。 GPT-4が書いたコードを人間がレビューすることでバグを修正し、より難しい問題が解ける可能性があると 筆者は考えました。 TL; DR ChatGPTを用いてAtCoder Beginners Con
AIにコードまるごと解説してもらうと、界王拳100倍すぎる件｜深津 貴之 (fladdict)
最近、見つけた技。知らない言語でコードかくときChatGPTが神すぎる。 そのテクはなんと「プログラミングまるごとを、ChatGPTに突っ込む」というもの。 え、そんなの動くの！？ と思うんですが、動くんですそんなの。直球すぎて盲点だった。 試してみよう たとえば、下記はGoogleサービス使って、リアルタイムにマイク音声を文字起こしするサンプル。 こいつをチャットAIで音声会話をやろうと、軽く読んでみたのですが…うん、よくわからん。 Pythonだし、Streamingだし、音声の操作だし、普段つかわない技術が満載すぎてわからん。 雑にコードを突っ込むと人生が解決こういう時は 以下のコードを、わかりやすく説明して。 ＜以下、上記コードをそのままコピペ＞とすると…… こうなる。 このコードは、Google Cloud Speech-to-Text APIを使用して、マイクからの音声をリア
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ChatGPTの「Code Interpreter」は、Pythonのコード生成だけでなく設計・実行・結果の評価までしてくれる驚異の新機能【イニシャルB】