コードの簡素化・chatGPTによる添削
プログラミングでは、瞬時に最適なコードが書けるわけではありません。
最適化された簡潔なコードを書くためには、何度も書き直す必要があります。
ChatGPTを使うことで、書き直しの回数を減らすことができます。
プログラムの添削・校正までやってくれる感じですね。というよりもそれが得意です。
ドキュメントを書く・適切なコメントを追加する
ドキュメントはコードの寿命を保証し、それは知識を共有し、効率的なコラボレーションを維持するためにチームで作業するときに不可欠なプロセスです。
ただ非常に面倒ですね。コメント入れは嫌になります。
ChatGPTを利用することで、ドキュメント作成にかかる時間をほぼ無くすことができます。
ChatGPTに、以下のようなドキュメントを書くように依頼することができます。
- 特定のコードベースをスピンアップする方法。
- それを実行するために必要なパッケージ
- そのコードは何をするのか。
- どのような制限があるのか。
- などなど。
プログラマの仕事の内で実際にコードを書いている時間は実は少ないです。誰か他の人が書いたコードを読み解いてそれを修正したりコードを追加したりするわけです。
他人のコードは読めたモノではないですよね（自分勝手ですけど）。
特にコメントがないコードを読むのは苦痛です。コメントがあってもそれが不正確な場合もありますし。
そんな時ChatGPTがコードを読み解いてそこそこ適切なコメントを書いてくれためちゃくちゃありがたいです。そのコードが実際に何をやっているのかがわかれば細かい点を理解するのもそれほど時間はかかりません。
テストケースを書く
テストを書くのは時間がかかるかもしれませんが、コードの品質を保証するプログラミングの重要な部分です。
ChatGPT を使ってテストの大部分を記述することで、開発時間を短縮することができます。
ChatGPTにシナリオのリストに対するテストケースを生成するよう依頼します。どのフレームワーク、バージョンなどを使用したいかも教えてください。そうすれば、あなたのためにテストケースを作成してくれるでしょう。
これ以上のテストされていないPRはありません。
コードのリファクタリング
リファクタリングはプログラミングの重要な部分で、コードが機能的であるだけでなく、読みやすく、保守しやすいことを保証します。
ChatGPTは、読めないコードを特定し、修正することに長けています。
調べる・比べる
Googleに何時間も費やす日々にさようなら!
ChatGPTは、蓄積された情報を1つに凝縮し、簡素化したものです。
完全に依存することはできませんが、出発点として使用することで、最初の時間投資を削減することができます。
多くの場合、何かを実装するには様々な方法があります。そこで、私のいつものアプローチは、2つの競合するアプローチの大まかなPoCを構築し、比較することです。
ChatGPTは私のためにそれをやってくれます。
- ReactとVueの比較
- アルゴリズムAかBか
- など
これで半日の作業が簡単に短縮されます。
バグの検出
バグの原因究明は難しく、時間がかかるものです。
ChatGPTは、このプロセスを劇的に削減します。
すべてを把握できるほど高度なものではありませんが、手始めとしては十分です。
欲しいものがわかっているのに、コードが思い通りにならないとき。console.logをあちこちに追加する代わりに、ChatGPTにバグを発見するように依頼することができます。
これは、レポレベルではなく、関数レベルのバグに最も効果的です。それでも、大きな改善です。
定型的なコードの作成
プログラミングプロジェクトやタスクの出発点を生成するためにChatGPTを使用して、開発時間を削減します。
ChatGPT が基礎部分を処理するので、あなたはタスクのユニークで複雑な機能に集中することができます。
新しいプロジェクトをゼロから構築するために、私はChatGPTに私が選択した技術、フレームワーク、バージョンを使用して、私が必要とするアプリのスケルトンを作成するように依頼します。
私はそれをチームのドキュメントの一部にすることもできます。毎回、少なくとも1時間くらいは節約できます。
正規表現（レジェックス）を生成する
正規表現は、私たちが時々使うことのない特殊な構文の一つです。毎回ググって、構文を調べて、かなりの時間を費やす必要があります。
しかし、ChatGPTはそれを生成するように要求することができます。
正しいスタイルでコードを書き直す
私は、あるチームのコード規約を書き留め、いくつかのスパゲッティコードと一緒にプロンプトに追加しました。
異なるリポジトリやチームからのコードをマージするときに、マージする前にリファクタリングする必要があるような場合に非常に便利です。
リートコード型アルゴリズム
特定の分離された関数が必要な場合、最適な複雑さで実行されます。ChatGPTは非常に速いスタートを切ることができます。
明らかな使用例として、コーディングのインタビューがあります。しかし、時には日々の仕事でも役に立つことがあります。
デモデータの作成
プログラミングをしていると実際にそのプログラムをテストしたくなることがままあります。
そんな時にデモデータの生成をすることはChatGPの得意分野です。
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