はじめに この記事では最近話題のChatGPTによってプログラムを生成する際のコツについて解説します。 前編はこちら https://qiita.com/autotaker1984/items/5b5ac8c01d11fbbbc4a7 コードを生成するのではなく、コードを生成する過程を生成する ChatGPTは言語モデルベースのAIです。言語モデルとは、お題（プロンプト）に沿った文章を生成するモデルです。それ以上でもそれ以下でもありません。 従ってなんらかの機能を実装してもらう際もいきなり「機能」から「コード」の生成だとあまり満足いく結果は得られません。 もちろんChatGPTはかなり博識なのでそれっぽいコードは出してきます。ただ、そのような生成の仕方だとChatGPTが学習したコードにかなり依存したものが出力されるため、実際のユースケースとはズレたものが生成されますし、生成物の著作権リス

はじめに わたしがHaskellを使い始めてもうそろそろ10年目になります。（タイトルは多少サバを読んでいますね） これまで使ってきた感想をまとめます。 Haskellのつらいところ まずは愚痴らせてください。 コンパイルが遅い 依存モジュールはすべてソースコードからビルドする必要があります。（バイナリ形式のモジュールはありません） 最初のビルドに20分くらい待つのはザラです。 複雑な型システムをつかうと型推論や型レベル計算に時間がかかります。 高速なHaskellプログラムを書くためには多くの関数をインライン化する必要があります。最適化ビルドではインライン展開によってコードサイズが大きくなるので時間がかかります。 デバッグが難しい 公式のGHCiデバッガはありますが、今のところIDEから簡単に利用できるわけではないですし、コンパイル済みのライブラリはデバッグできないです。 近年スタックト