生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」 ChatGPTやCopilotなどの生成AIを用いてコードを生成しようとすると、多くの場合プロンプトを自然言語で書くことになるでしょう。 しかし自然言語で的確にプログラムの内容を表現するのは、ときに面倒だったり、あいまいさを排除することが難しかったりします。 一方で、プログラマが自分でコードを書こうとするとき、あるいは他のプログラマとコードの内容を議論するときに、自然言語をプログラミング言語のような構文で書く、いわゆる「擬似コード」を使うことがよくあります。 例えばこんな風に自然言語をコードっぽくホワイトボードに書いたことのあるプログラマの方は多いのではないでしょうか？ 入力値を処理するための関数（A、B）{ Aは数字かどうか確認する Bは日付か
もし「GitHub Copilot」を現役弁護士が使ったら？ - MNTSQ Techブログ
こんにちは。GitHub Copilotを先日初めて触って、感銘を受けたMNTSQ代表の板谷です。MNTSQの代表をしておりますが、現役の弁護士でもあります。 なぜ私が、GitHub Copilotに感銘を受けたかというと、「プログラミングの LLM による進化」は、契約という言語をコーディングするためにもドンピシャで使えそうだと感じたからです。 例えば、GitHub Copilot では、自分の過去のコードを参照して、最適なコードをサジェストしてくれます。 これは、契約に関わるすべてのビジネスパーソンが求めていたものです！契約の 99.9%が過去のコードの使い回しであるにもかかわらず、毎回ゼロからコーディングするのが本当に苦痛だからです。ちなみに、前回契約と理由なく diff があると取引先に怒られます。笑 しかし、GitHub Copilot 的なものがプログラミング言語だけでなく契約
GitHub Copilot Enterprise のススメ
GitHub が GitHub Copilot Enterprise というサービスをはじめました。かなり革命的なのですが、とにかく高い。利用するには一人 60 ドル/月 (GitHub Enterprise Cloud 21 ドル/月 + GitHub Copilot Enterprise 39 ドル/月)かかります。なので、気になってる人向けに実際に使ってみて何が嬉しいのかを雑に書いてみます。 Pull-Request サマリーの自動生成GitHub の Pull-Request を出すとき、レビューして貰うためにこの Pull-Request の変更点を整理して書くと思うのですが、これを自動生成してくれます。 https://github.com/sile/pixcil/pull/2これは弊社の社員が個人のリポジトリで GitHub Copilot Enterprise の機能を利用
ChatGPTplusを解約してClaude3Proへ乗り換えをする際に検討した事｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
私は長らくOpenAIとChatGPTの大ファンであり、ChatGPTはリリース初日から使用し、有料プランもリリース当初から加入して利用してきました。しかし、この度Claude 3 Opusの文章のクオリティの高さに魅了され、ChatGPTからの乗り換えを決意しました。 （2024.3.19追記）Opusとりあえず試してみたい！という方はこちらのポスト参考にして見て下さい。 話題のClaude3Opusをとりあえず無料で試したい方へ🆓 1️⃣こちらにアクセスhttps://t.co/RnpPLUNdTD 2️⃣アカウント作成 3️⃣電話番号認証して5ドルのクーポンゲット 4️⃣画像のWorkbench（OpenAIのplaygroundに相当）から試せます！ 左のサイドバーからモデル選択可能です pic.twitter.com/7sChdYnOzV — 限界助教|ChatGPT/Clau
プログラミング支援AIサービスまとめ。GitHub Copilot、AWS CodeWhispererなど11種類（2024年3月版）
GitHub CopilotやAWS CodeWhispererをはじめとする、コードエディタに統合できる11種類のプログラミング支援AIをまとめた。 GitHub Copilotに代表されるコードエディタに統合されたプログラミング支援AIサービスは、まだ登場して間もないにも関わらず、多くのプログラマの生産性向上にとって欠かせない機能になりつつあります。 と同時に、プログラミング支援AIサービスはGitHub Copilot以外にもさまざまなクラウドベンダ、ツールベンダ、スタートアップなどが参入し、多様な製品が新たに投入され続けている変化の激しい分野でもあります。 ここではその中から、現時点での主要なサービスやソフトウェアを11種類取り上げ、まとめました。導入や選択の参考にしていただければと思います。 価格別の主な機能 （Copilot Individual ／ 月額10ドル／年間100ド
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
今日から始めるChatGPT+Zapierで雑パーソナライズ情報収集 - LayerX エンジニアブログ
皆さんこんにちは。CTOの松本です。LLM使ってますか？ChatGPT毎日触ってますか？ LLMに熱狂してすでに1年以上が経ちましたが周辺エコシステムが充実してきたことでいろいろな取り組みがとても簡単に実現出来るようになったなーと感じています。 ということで今回はZapierを使った小ネタのご紹介です。 AI・LLM事業部の今 とその前に、AI・LLM事業部での取り組みから着想を得たものでして、AI・LLM事業部について簡単に紹介させてください。 LayerXの新規事業であるAI・LLM事業部では、バクラクでも取り組んできたビジネス文書の解析の延長としてLLMを活用して文書分析エンジンの開発を進めています。現在このエンジンを使ったエンタープライズ向けの新規プロダクト開発にいそしんでおります。とても楽しいですし、最近は様々なお客様からの引き合いも増えておりまして、事業成長に向けて満を持しての
実演TypeScript + GitHub Copilot
TypeScript + GitHub Copilot 最高！っていうのを話しました（+デモ）
「求められるのは“自分で考える”能力」「学び方を学んでいることが重要」 江草陽太氏・竹迫良範氏が考える、今のエンジニアに必要なこと
「将来なりたい職業」として依然人気が高いエンジニア職。そんなエンジニア職ですが、生成AIなどの進歩もふまえ、10年後にどのような技術が主流になっているのか見通しを立てるのが難しく、将来に大きな不安を抱えている人が多いのも事実です。 そこで今回は、ログミーTechがブランドアンバサダー制度を開始することを記念して、さくらインターネット株式会社の執行役員 兼 CIO 兼 CISOの江草陽太氏と、後進のエンジニア育成に力を入れている株式会社リクルート データプロダクトユニット ユニット長の竹迫良範氏に、「10年後のエンジニアのキャリア」についてうかがいます。全5回。 登壇者の自己紹介 藤井創氏（以下、藤井）：今日はログミーTechのライブ配信に参加いただきありがとうございます。今回もモデレーターを務める、ログミーTech編集部のリーダーの藤井です。よろしくお願いします。 ログミーTechで新たに
プログラミング支援AIサービスが主要各社から出揃う、各サービスのまとめ。GitHub／AWS／Google／GitLab／JetBrains
プログラミング支援AIサービスが主要各社から出揃う、各サービスのまとめ。GitHub／AWS／Google／GitLab／JetBrains AIがプログラミングを支援してくれるサービスが主要各社から出揃いました。 Publickeyではこれまで各社の発表時点でそれぞれのサービスを紹介してきましたが、ここであらためて主要各社のプログラミング支援AIサービスをまとめます。 本記事では、各AIサービスごとの主な機能などをリストアップしています。ただし、実際にはAIに指示などをすれば品質の差異はあれどおそらく何らかの結果は返ってくるであろうこと、この分野は急速に進化していて各社とも積極的な能力向上と機能追加を行っていくであろうことから、現時点で機能差はあったとしてもそれほど顕著な違いとは言えないでしょう。 そして、おそらくは今後各社のコード生成関連のAIの能力はある程度十分な高さまで急速に到達し
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
GitHub、Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」発表。人間がコードを書くことなく、Copilotが仕様作成からコード作成、デバッグまで実行。GitHub Universe 2023
GitHub、Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」発表。人間がコードを書くことなく、Copilotが仕様作成からコード作成、デバッグまで実行。GitHub Universe 2023 GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕。同社CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は1日目の基調講演の最後に、GitHub Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」を発表しました。 Copilot Workspaceは、人間が書いたIssueを起点にCopilotがIssueに対応した仕様を書き、実装計画を示し、それに沿ってコーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあれば修正まで行うという、コーディングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる
GitHub Copilotの全社導入とその効果 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、CTO/DevRelブロックの堀江（@Horie1024）です。ZOZOではGitHub Copilotを全社へ導入しました。本投稿では、GitHub Copilotの導入に際して検討した課題とその課題の解決策としてどのようなアプローチを取ったのかを紹介します。 目次 はじめに 目次 GitHub Copilotとは何か？ GitHub Copilot導入の背景と目的 導入する上での課題 セキュリティ上の懸念 ライセンス侵害のリスク GitHub Copilot for Businessの利用 導入による費用対効果 試験導入による費用対効果の見積もり 試験導入の実施 対象者の選出 アンケートの設計 試験導入の実施 アンケート結果の集計 アンケート結果の考察 費用対効果の見積もり 全社導入の判断 導入決定後のGitHub Copilot利用環境の整備 社内LT会 おまけ
ChatGPTをブロックでプログラミングできるようにしてみた(ソースコード付き)｜shi3z
4/19 ソースコードのバグを修正しました 花粉症で午前二時に目が覚めた。 ふと 「ChatGPTの結果を組み合わせて物語を作ったり議論したりするのをPythonで書くの面倒臭くない?」 と思った。 誰かが作っていそうなので探したのだが、僕の観測範囲では世界のどこにもなかったので、とりあえずBlocklyで作ることにした。 今夜19時からは、日本ディープラーニング協会が主催する大々的なイベントがあり、connpassとPeatixであわせて6000人近い人が参加するらしい。 そこに登壇するときのネタとして、なんか作っておくか、と思った。 GPT Blocklyの基本的な構造 基本ブロックは三つ 基本ブロックテーマを設定するブロックと、話の流れに対し、ある「人物」として、「提案」もしくは「反論」などを行うブロック。 それと、複数の意見をまとめて要約するブロック である。 意見を述べるブロック
仕様書とテストを用いた「AI駆動開発」
数年前にAIを離れ現在はフロントエンドをやっているのですが、半年くらい前に思い切り引き戻されました。画像生成AIにおけるmidjourneyとstable diffusionの登場です。noteのCTO深津さんが記事を出したと思ったのも束の間、急速に進化を果たしました。 絵柄の固定・ポーズの指定・マシンスペックなど、日々さまざまな問題を解決しながら新たな技を身につけています。 しかし、同等かそれ以上に話題になっているのは大規模言語モデル(Large Language Model)かもしれません。ChatGPTが話題になった思ったら、BingやPerplexity,You.comなど大規模言語モデルを交えたサービスが次々と登場しました。 活用方法もたくさん見つけられており、私は特に以下の二つの記事が好きです。 「感情回路」の記事に入力(プロンプト)でここまで変わるのかと感動したことを覚えてい
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Cursor - The AI-first Code Editor
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