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【DIST.43 - LT】良きメンター、良きパートナーとしてのAI

2024/04/12に公開

登壇するイベント

DIST.43 「Web制作の現場のためのAI活用術」
https://dist.connpass.com/event/311819/

私について

https://www.htmlgo.site/about

埼玉県でフリーランスフロントエンドエンジニアとして活動しています。
西塚と申します。

最近は、

- React
- TypeScript
- Next.js
- Ruby on Rails

のお仕事をやっています。

今回話す内容

エンジニアの業務や勉強で大いに活用させてもらっているAIツール。

  • ChatGPTの良かったやりとり,微妙なやりとり
  • お世話になっている、紹介したいAIツール

を簡単にお話させていただきます。

⭕️良かったやりとり(ネット上のノイズが少ない)

①web標準の仕様

scriptタグのasync属性とdefer属性のオススメの使い方

→ 実例を交えてとてもわかりやすく教えてくれた。
https://chat.openai.com/share/fd1bf882-7b4f-4601-ac9d-c466d0b29da1

②枯れていて純度が高い技術(Linux, git, Ruby on Rails, React)

【例】自動化シェルスクリプトを書いてもらう。

→ 複雑な自動化スクリプトを書いてもらう。自分一人だととても書けない。。。
→ プルリク→mainにマージ後の処理の自動化、手動だとめんどくさい
gmain,gmaster,gdevelopとそれぞれにエイリアスを張る
→ メインのブランチのチェックアウト、最新のデータをpull、PRブランチの削除、リモートのアップデートをやるスクリプト

https://chat.openai.com/share/b19dedf9-9ce1-4155-8306-ffc699cebe57

【例】ReactのuseContextで毎回nullチェックしたくない

→ 解決方法のhooksの作り方を教えてくれる
https://chat.openai.com/share/aa8cb42c-ba10-43ac-bc88-f82af6266042

【例】 ReactのServer Componentと SSRの違い

→ 玄人でも答えるのに難しい内容でも解説してくれる
https://chat.openai.com/share/c14ee7fe-3b87-4cc4-ad35-8f2452c70ad3

❌微妙なやりとり(ネット上のノイズが多い)

①最新技術、複雑な技術の質問(複数のレイヤーが絡んでいる技術)

【例】Next.jsのApp routerでデータをfetchする方法

getStaticPropsgetServerSidePropspages routerの技術なのに
app routerの技術として紹介してくる
https://chat.openai.com/share/9ce2bf9b-3020-4151-b1b5-799658b953e6

【例】Tailwind 子孫要素スタイリング

→tailwindcss で子孫や孫の要素を選択する方法はあるが「サポートされていません」と出てしまう。
https://chat.openai.com/share/d4fb62bb-2c1d-465b-855d-0e8036e4706b

②現場レベルでの流行りやネガティブな情報は教えてくれない。

無難な答えしか返ってこない。
「これは現場ではあまり使われてない」
「微妙だった」
「こういう案件でこういう事例があり、ハマった」
という、一見、批判ぽいが、現場レベルの意見が欲しい時もある。
こういう情報は、経験した人間から聞くか、自分で試すしかない。

③完全に無知な状態でAIに頼りきる

誤情報の可能性があるが、完全に何もわかっていない状態だとそれを鵜呑みにしてしまう。
嘘を本当かのように言う場合がある。知識が多少あると(ん?矛盾してない?)と気づける事も多い。
最初の学びは、きちんとした一次情報情報、ドキュメントや本などで学ぶ必要がある。

→ 【物議】「生成AI」丸写し?中学校の課題で“同じ誤答”が続出 教諭「生徒たちには多くの学びがあった」

お世話になっている、紹介したいAIツール

Autoron

- ランサーズの入江さんのサービス
- GPT4,Claude3を都度選択して使用できる、AIアシスタント。
- 料金プランも沢山あるので、利用頻度に応じて使いやすい。

https://autoron.ai/

※プランについては変更される可能性があるので最新版はサイトを確認ください。

ai-pr-reviewer

- 何をイベントにGithub Actionsを走らせるか自由に決められる
- 様々な設定できるので、それで精度を高めることが出来る。
- 個人開発や、レビューに手が回らない案件に使える。
- マサカリ投げられる事がない、心理的安全。
- PRの大きさや内容で、APIの消費量が変わる

1回数十円という感じ。

概要をまとめてくれる

いいレビューと微妙なレビューがあるので、人間のレビューと合わせた方がいいかも。

■ 参考にさせてもらった記事
https://zenn.dev/egstock_inc/articles/650cea61a49bda
https://zenn.dev/egstock_inc/articles/b0e9626dd385ba
https://zenn.dev/egstock_inc/articles/86c07c9fe3bddf

AI技術面談

→ IT技術の理解度チェックの壁打ち
→ わかったつもりでわかってないので、エグる感じで質問してくれる
https://tech-interview-ai.com/

■ MENTAでお世話になっているRuby on Railsのメンターさんのサービスです。
https://menta.work/plan/577?ref=mentor_profile

自分なりの結論

  • 「AIツール」「Youtube」「Twitter」「勉強会」「公式ドキュメント」「github issue」「Zenn」 
    などそれぞれ情報源としてメリットデメリットがあり、バランスよく使う事が大事。
  • AIが怪しい時は、自分で検証する必要があり。最後にアウトプットの責任を持つのは人間。
  • 最新の情報はまだ、あまりあてにならない。
  • 壁打ち、自己鍛錬、作業効率化にはAIは最適

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