GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど 記事の中で、プログラマが意図したコードを高い精度で生成AIに生成させるためのテクニックがいくつも紹介されています。これらのテクニックはCopilotに限らず、生成AIを用いてコードを生成させる際の参考になると思われます。 この記事では、紹介されているテクニックのポイントをまとめてみました。 GitHub Copilotでよりよいコードを生成するためのポイント 生成AI活用の基本として説明されたのは、大規模言語モデルを用いた生成AIでは、コンテキスト（文脈）に基づいて予測を行うように設計されているため、生成AIに対する入力やプロンプトがコンテキストに富んでいるほど良い出力が得られる、という原則です。 それゆえ、GitHub CopilotおよびGitHub Copi
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
GitHub Copilot 導入して1ヶ月経ったので振り返ってみた - Gaudiy Tech Blog
こんにちは。ファンと共に時代を進める、Web3スタートアップのGaudiyでエンジニアをしているkodai（@r34b26）です。 今年に入ってから、AIの話題が尽きることのない、楽しい日々を送っています。それにしても目まぐるしく発展していっていますね〜 Gaudiyもちょうど1ヶ月前にプレスリリースで発表しましたが、全社的にChatGPT PlusとGithub Copilotを導入して、時代の変化に合わせたプロダクト開発スタイルを模索しているところです。 prtimes.jp （最近AIツールの模索にハマりすぎて3時に寝落ちる日々を送っています。） Twitterでも、#GitHubCopilot使えます のタグをよく見かけますし、GitHub Copilotを使い始めている企業が続々と増えているようです。 ということで、今回は、GitHub Copilot導入後ちょうど1ヶ月の運用を
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