Generative AI Study Group_31stSesssion_20240917

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September 26, 24

スライド概要

今回のテーマは「新しいアプリ開発スタイル: Gen-AI Pair Programming」です。

Gen-AIを駆使したアプリケーション開発の新しい可能性をテーマに
GASG.hostの杉山がSupporterのパネリストと共に座談会のように進めます!!
質問や発言などWelcomeです!! Gen-AIとプログラミングの新しい形を一緒に探っていきましょう。

以下のようなAIツールを駆使し、
主に非商業プログラマがどのようにアプリケーション開発にアプローチしているか、
サンプルケースを取り上げその手法をご紹介する予定です。

ChatGPT GPTs: OpenAIが提供するカスタマイズ可能なGPT
Claude Project: Anthropic社が提供する高機能ツール
AI terminal Aider: AI搭載の自動開発ターミナル


Gen-AIの高度化に伴いこれらのツールを効果的に活用することで、
これまでになくアプリケーション開発のハードルは下がっています。
そのような環境を活かした開発事例や、開発効率を向上させるための取り組みなど、
幅広いトピックを取り扱います。

さらに、Gen-AIを活用したペアプログラミングの新しいアプローチについて活発に議論を行い、
開発におけるAIとの協働について理解を深めます。

本セッションは以下のような方々にご興味をもっていただけると考えます!
非商業プログラマでアプリケーション開発に興味をお持ちの方
Gen-AI技術の可能性を追求されている方
AIと人間の協働に関心のある方

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Generative Ai Study Group Master

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関連スライド

各ページのテキスト
1.

Generative AI Study Group

2.

Agenda

3.

Agenda

4.

Introduction • 今日のパネラー紹介 • 勉強会貢献メンバー

5.

Introduction •GASG Policy • 楽しく • 面白く • オープンマインド

6.

Introduction • パンフレット • http://tinyurl.com/ysjh5ua4

7.

Introduction • 公式X • https://twitter.com/kunihirosks

8.

Introduction • 参加者名簿 • 個別にご連絡をさせていただくため活用させていただく場合があ りますので、是非。 • Form • https://forms.gle/eRmeGtfkQMkDrs7K9 • アンケート

9.

Introduction • 進捗 • テーマとゲスト急募!! • 生成AIを活用した社会実装事例の紹介 (仮 • ゲーム開発への応用事例 **10/15 決定** ▪ 株式会社エボルブ様 • JDSSP共催 ▪ 教育サポート研究 ▪ 高校生による実践探求 • 東海WG連携 ▪ システム開発事例 • True Prompt Engineering • Local LLM • Dify / IfLink

10.

Introduction • Web更新 • https://www.ai-tech-c.jp/generative-ai-study-group-gasg/

11.

Introduction • ものづくり企業に役立つ応用数理手法の研究会 o日本応用数理学会:応用数理ものづくり研究会 ohttp://monozukuri.jsiam.org/

12.

Introduction • AITeC会員限定 • Mattermost • • 情報 / 企画 / ビジョン • 厳選とれたて新鮮Info from bookmarks • 僕が一番ChatGPTをうまくつかえるんだぁー!!大会 • ChatGPT相談室 • 疑似人格 • AIを使った社会実験 • 新AIパラダイム時代の生き方論 • Deparure of Computable Fundamentalism ABCI利用 • スーパーエンジニアが親切にサポート (予定

13.

Introduction •AITeCに是非ご入会をご検討ください •驚きの安さ!! •なんと年間10万円ポッキリ!! •安い! 楽しい! 凄い! AITeC!!

14.

Agenda

15.

Theme • Title o 新しいアプリ開発スタイル: Gen-AI Pair Programming の取り組み紹介 • Presenter o Main ▪ 杉山邦洋 GASG .host • 本日のおっさんの主張アジテーター o Support ▪ 武藤雅基 氏 GASG パネリスト • フォローしてくれる良識ある開発のプロフェッショナル

16.

Intro

23.

Dev is difficult

24.

開発環 境 Python...? JS...? TS...? 名前は知ってるけ ど... Linux... WSL2...? Editor...? IDE...? ソース管理...? 開発言 語 デプロ イメン ト AWS... Azure... それぐらい(名前 は)知ってる!!

25.

開発環 境 Python...? JS...? TS...? 名前は知ってるけ ど... Linux... WSL2...? Editor...? IDE...? ソース管理...? 開発言 語 デプロ イメン ト AWS... Azure... それぐらい(名前 は)知ってる!!

26.

当方衝動(やる気) "だけ" はあり !! • とことん楽がしたい ! • 自分好みにしたい ! • なにか新しいことがしたい ! • whatever.

29.

Introduction How make AI do it is all you need!!

30.

Introduction Yes, AI can!!

31.

Methodology

32.

All-in Gen-AI • やるのはAI, 考えるのもAI, 全部AI Do not try hard, do easy Concept • 掛けた時間に価値を見出さない Go simple way • 機能, アーキテクチャ, デザイン, etc... 複雑に 考えない Cost performance • できれば安く仕上げたい

33.

Tools intro

34.

Dev env

35.

Dev env

36.

Dev env

37.

Dev env

38.

Dev env

39.

Dev env

40.

Dev env Github CodeSpapces 出典: https://tinyurl.com/2c2camrv

42.

Dev env 環境構築不要

43.

Dev env

44.

Dev env

49.

Case study

50.

Case study

51.

Case study

52.

Case study

53.

Case study

54.

Case study

55.

Case study

56.

Case study

57.

Case study 出典: https://tinyurl.com/2cjzmvnn

58.

Case study 出典: https://runcode.io/shell-script-online-coding-platform

59.

Enhancing method

60.

もう少しトンチがほしい な...

63.

もう少しトンチがほしい な...

64.

CCD Framework Implementation Comprehensive AI and Human Collaborative Development Framework

65.

Architect Sage Code Crafter

66.

Architect Sage 独自のフレームワークで Code Crafter AIペアプログラミングの 開発品質が向上 !!

67.

それあなたの感想ですよ ね?

68.

SWE-bench Lite

69.

Result 個人の感想でしたね (SWEの観点では)

70.

Result

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終わりに

72.

Strong 環境構築を支援してくれる コードのお作法を学習する必要がない 生産量が多い 感想 Weak コードコンテキストの一貫性維持が難しい コードの見通しが悪くなりがちで規模に応じて保守性が下がる 標準とベストプラクティスに偏重した挙動 常識 / 状況認識 / 選択的行動判断 / 大局観の不在 常に結論に急ぎ辿り着こうとする行動様式 生産量が多すぎる

73.

感想 ちょっと動くものは秒でできてしまう 要件の可視化と状況情報の共有が最も手間がかかる AIの嵌りどころに対する勘所とナビゲート術が生産性を決める "開発とはなにか" という概念理解と手法に対する包括的な知見が無いと進め辛くなる やっぱりグランドデザインや設計は大事と気づかされる AIの進化のスピードは想像を絶するのでいずれ開発の概念そのものが変わると考えています システムデザイン、アプローチ、手法、実践、管理、ありとあらゆるものが変わると思います いまAIがどのように振る舞うのかより詳しく知ることができるのは知見として有用だと思います おまけですが実はAPI使ってPipeline構築したほうがコスパも良い可能性が高い

74.

END

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おまけ • 感想 o 前処理機能が高度すぎると、ユーザー側の制御が難しくなる o Chain-of-Thought (CoT)の使用が制限されており、ユーザ側での柔軟なクエリが難しい o 出力が多すぎて妥当性の確認に非常に手間がかかる o 一気通貫的アプローチは、段階的な進行や軌道修正が難しい o 短いタスクでは効果的だが、長く複雑なタスクでは依然として困難に直面する場面がある o 内部エージェント (?) は制御が難しく、長期的なタスクで意図通りに動作しない場面がある o 添付ファイル機能の欠如はモデルの制御を難しくしている o 4o と従来のプロンプトエンジニアリングのノウハウは依然として有用である可能性がある

77.

おまけ

78.

おまけ https://www.notion.so/ChatDevCamel91734d6ec1094b068f14cedd7caf3 d75?pvs=4

79.

座談会

80.

Theme

81.

Agenda

82.

Study contents •Coming soon.

83.

Agenda

84.

News • みんなで生成系AIブックマーク • 新企画です!! 皆様の気になった生成系AIの情報をその場で募集して ディスカッションします。 • 募集はこちら https://forms.gle/kKVsb9jDwMTm2Rkk6 から事前投稿も受 け付けています。 • リスト • https://docs.google.com/spreadsheets/d/1bjJfAhfEvNMSuxAszCiSo0qdE89s p86ooAyBdRVuDO0/edit?usp=sharing

85.

Agenda

86.

Next • アンケートの結果とコメント • 前回のアンケート

87.

EOF https://www.linkedin.com/in/kunihiro-sugiyama-49b0372a/ https://www.ai-tech-c.jp/generative-ai-study-group-gasg/