AI コードアシスタントを改善するための 5 つの戦略

オープンソースの中国APP、スタート！これは、これまで見たことのないまったく新しいバージョンです。」

開発者の提唱者 Rizel Scarlett が、今週の InfoBip Shift で AI コーディングアシスタントをより効果的かつ効率的にする方法を共有します。

著者 Loraine Lawson の5 Strategies for Better Results from an AI Code Assistantから翻訳されました。

すべての GenAI と同様に、Copilot は非決定的です。つまり、結果は変動します。しかし、最近GitHub Copilotにも取り組んだ開発者擁護者であるRizel Scarlett氏によると、AI コードアシスタントを使用する場合、開発者はヒントエンジニアリングを使用して AI を最適化し、より良い結果を導くことができます。

スカーレットは現在、TBDの従業員開発者アドボケートです。TBD は、国際通貨交換のためのオープンソースプラットフォームとプロトコルを構築する Block が運営する事業部門です。今週マイアミで開催されたInfoBip Shift カンファレンスで、彼女は Copilot の結果を改善するための 5 つの戦略を共有しました。

まず、彼女は場面を設定しました。彼女は聴衆に、軽度のインポスター症候群に苦しんでいるドーソンという名前の開発者を想像してもらいました。ドーソンにとって幸運なことに、彼女には助けてくれる友人がいます。ディズニーの「未来のフィル」に登場する開発者でタイムトラベラーのフィルという名前ですが、彼はすでに成長しています。

ドーソンさんには問題がありました。認証プログラムを作成しなければなりませんでしたが、その方法がわからず、実際に Copilot を使用して支援する方法もわかりませんでした、とスカーレット氏は言いました。フィルは、 AI アシスタントが標準だった22 世紀の出身です。彼は、副操縦士を促した 5 つの戦略で彼女の取り組みを開始するのを手助けしました。

戦略 1: 高レベルの概念を提供する

最初のステップは、GPT に高レベルの背景を提供することです。彼女のシナリオでは、Phil は Markdown エディターを構築してデモンストレーションします。コパイロットはコンテキストを知らないため、コンテキストを提供する必要があります。これは、段階的な指示を含む大きなプロンプトコメントを通じて行われます。たとえば、彼は Copilot に、「太字、斜体、箇条書きをサポートしていることを確認してください」、「React マークダウンパッケージで React を使用できますか?」と指示しました。このプロンプトにより、Copilot は完全に機能するが未解決のマークダウンエディターを作成できるようになりました。

戦略 2: 詳細を提供する

スカーレットは、次に具体的な詳細をコパイロットに提供することを提案しました。

「彼がAPIからデータを取得するという列を書いた場合、GitHub Copilot は彼が実際に何をしたいのかを理解していない可能性があり、最適な結果が得られない可能性があります。彼がどのデータからデータを取得したいのかがわかりません。そして何も返さなければならないのかもわかりません」とスカーレットは言いました。「代わりに、JSON プレースホルダー API を使用して、ユーザー ID を渡し、ユーザーを JSON オブジェクトとして返す、より具体的なコメントを作成できます。これにより、より最適化された結果を得ることができます。」

戦略 3: 例を提供する

スカーレット氏は、AI に例を提供する際に理解すべき 3 つの用語があると述べました。

ゼロショット学習では、モデルは明示的にトレーニングされていないタスクに対して正しい予測を行うことが期待されます。ビデオゲームをプレイせずに、ゲーマーが以前のビデオゲームから学んだ戦略を使用して、そのゲームに勝とうとしている人の例。
一度に学習するには、AI に 1 つの例を提供します。その結果、ゲームで試合をした後は、どんな役割も巧みにこなし、どんな敵にも勝つことができるようになることが期待できます。
少数ショット学習の場合、モデルには少数の例が与えられます。新しいゲームで 2 ～ 5 つのミッションをプレイして、うまくいけばゲームを完全にマスターできるようなものです。

戦略 4: いくつかのタブを開いたままにする

これは少し驚くかもしれませんが、エディターで 1 つまたは 2 つのタブを開いたままにすると、GitHub Copilot がタブからコンテキストを取得できるようになります。彼女は、開いているタブが多すぎると、Copilot の推奨事項の品質が低下する可能性があると警告しています。

戦略 5: 副操縦士とチャットする

ヒロインのドーソンは提案と結果を気に入っていますが、実際にはコードに関するフィードバックを望んでいます。スカーレット氏によると、Copilot にはバグの修正、日付のフォーマット、コードのリファクタリング、コードのテスト、テストの生成などのタスクを実行するために使用できるチャット機能が搭載されています。同氏によると、エラーを特定するよう求められ、その後、簡単な説明と解決策の提供を求められるという。次に、オープンソースの JavaScript テストフレームワークJestを使用してテストを生成するようにGitHub Copilot に依頼する方法をデモンストレーションしました。 ( Microsoft の Copilotもチャットインターフェイスを提供します。)

スカーレット氏は、Copilot を使用することで、開発者は生産性を向上させるだけではない、と付け加えました。彼女は、Copilot は、特に初心者の開発者や詐欺師症候群になりやすい人にとって、心理的安全性を促進することもできると述べました。」

残念なことに、職場では心理的安全性が必ずしも一般的ではないというのが真実であり、特に古い企業やマイノリティにとっては特にそうです。「コパイロットはコンパニオンとして機能し、コパイロットを使用する際にアイデアを提供してくれるため、初心者でも安心して利用できます」と彼女は述べた。初めての新しいツール。

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