私は数年間開発者として働いてきましたが、アプリの構築を開始できるようになったのは AI が登場してからです。私が最初に学んだ言語はビジュアルベーシックでした。まったくコツがつかめなかったし、基本的なことも何もなかった。次は C でしたが、2 つのプラス記号があってもまだ何も加算されませんでした。弁護すると、私はそれを学んでいたときコンピューターを持っておらず、ホワイトボードで教えられました。

発見

私は、少なくとも最初の GPT4 バージョンがリリースされて以来、かなり長い間 LLM を使用してきました。私は Solidity でブロックチェーン開発を学び終えたばかりで、ソフトウェア代理店に就職したところでした。そしてそのときGPT4がリリースされました。最初は一般的な質問をしただけでした。次に、Solidity コードでテストすることで、これをコーディングに使用し始めました。

それは非常にうまくいきました。そのとき、コードに AI を使用するという私の心に火がつきました。当時、私はソフトウェア代理店で働いていましたが、Solana マーケットプレイスから一定の価格以下で NFT を自動的に購入するスクリプトを必要とするクライアントがいました。プロジェクト全体を GPT4 で実行しました。

アプリのアイデア

Claude がリリースされたとき、私は懐疑的で、無料モデルで遊んでいたので、しばらく保留することにしました。

結局、コツを掴んで購読することにしました。しばらくすると、Claude Opus が私のお気に入りのモデルとなり、個人的なコーディング プロジェクトや一般的な研究に使用していました。その後すぐに、Claude 3.5 Sonnet が発表されました。

建物

この頃、私は、AI を IDE に取り込み、書き込みおよび読み取りアクセスを許可することで AI の機能を拡張できる vscode 拡張機能のアイデアを思いつきました。これにより、AI にリアルタイムのコンテキストを与えることができます。

Claude 3.5 Sonnet で構築を始めることにしました。打席の右では良いスタートを切れたし、いくつかのことがうまくいった。しかし、数分後、コードに何か問題が発生したため、私はそれを修正するために Sonnet と約 1 時間堂々巡りをしました。私はイライラして、使い慣れたモデル、Opus に戻しました。

しかし、すぐに次から次へとエラーを修正していました。しかし、私はまだ Opus に慣れており、切り替えることに抵抗があったため、そのまま使い続けました。しかし、Opus を 2 日ほどいじった後、Sonnet ほど遠くには到達していないことに気づきました。そこで私は Sonnet に戻り、動作していた最後のバージョンのコードを取得し、そこから新たに始めました。

物事がうまくいき始めたのはこの時点でした。 1 週間以内に、少なくとも実行してテストできるコードが完成しました。プロンプトの表示方法を理解すればするほど、より速く作業できるようになりました。

課題

しかし、すべてが順風満帆だったわけではありません。いくつかの例がありますが、最も重要なのはある時点で、私が研究やアーキテクチャの決定にも使用していたため、私の設定では不可能な間違ったアプローチを示唆したことです。私はこれに気づいていなかったので、実装しましたが、テストでは機能しませんでした。

Sonnet にエラーを問い合わせても、モジュールが動作しない理由をまだ理解できませんでした。そこで、chatGPT を使用して実装のコンサルティングをさらに行いました。また、同じアプローチ（うまくいきませんでした）を提案しましたが、2番目の選択肢も与えられました。私は 2 番目のものを受け取り、クロードに渡しました。電車はまた動き始めました。

結果

結局のところ、実行可能なアプリケーションを思いつくまでに約 2 か月かかりました。最終的に 10 個を超えるモジュールができましたが、これはスケーラビリティとデバッグに適していると思います。

私の経験に基づいて、AI の品質は驚くべきスピードでアイデアを実装し反復できるレベルに達していることがわかりました。

AI を使用したコーディングの現在の制限は、往復のコピー アンド ペーストに制限されていることです。これは機能しますが、エラーが発生した場合、AI は現在のプロジェクトが IDE でどのように設定されているかを知らず、エラーがそれを伝えていない可能性があるため、コンテキストにギャップが生じることがあります。

AIもあなたも気づいていないから、お互い堂々巡りになってしまいます。これは私がcodingAGIで解決していることです。AIをIDEに導入して環境をセットアップし、コードを書いて実行すると、成功メッセージまたはエラーの形で即時コンテキストを受け取り、デバッグできるようになります。

結論

AI が開発者に取って代わることはありません。必要な結果が得られるように、プロンプトを表示し、ガイドする必要があります。これは、ソフトウェア設計の原則とパターンを知ることを意味します。違いはスピードでしょう。 AI 開発者は、より迅速にアイデアを出し、より迅速にコードを作成し、より迅速に出荷できるようになります。

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