ChatGPT 、コードを書くのは得意なのか？

開発者はこれまで以上に多くのコードを書いているが、そのすべてが人間によって書かれているわけではない。AIチャットボットやChatGPT ようなコーディングアシスタントは、ソフトウェア開発の定番になりつつあり、より迅速なコーディング、即時のデバッグ、最適化されたソリューションを約束している。

ChatGPT 、コードをデバッグし、開発をより効率的にするゲームチェンジャーだと言う人もいる。しかし、複雑なワークフローで自律的に動作する真のAIエージェントとは異なり、ChatGPT 依然としてユーザーの入力と監視に依存している。

この記事では、ChatGPT できること、できないことを分解し、そのコーディング能力をテストします。それは単なる賢いオートコンプリートなのか、それとも2025年の本格的な開発のために信頼できるのか？

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ChatGPT コーディングでできること

ChatGPT 、C++、Java、Pythonなどのプログラミング言語でコードを記述するために使用できる強力な人工知能ツールです。自然言語処理を使用してユーザーから投げかけられた質問を理解し、解決策を含むコード片を生成します。

定型的なコードの生成、エラーのデバッグ、複雑なロジックの説明に最適です。反復的なコーディング作業を自動化し、開発者は定型的なコードを書くことから解放される。

これはリファクタリングと最適化のための強力なツールで、開発者は効率を改善し、ロジックを単純化し、よりクリーンなコードのためのベストプラクティスを適用できる。これらの機能は、2024年10月のCanvasの追加によって改善された。

ChatGPT 、定型コードを生成することで、開発者の時間を節約し、繰り返しの作業における手作業を減らすことができます。単純なコーディングソリューションは簡単に処理できますが、複雑なプログラミングでは苦労します。

開発をスピードアップする一方で、その出力は必ずしも信頼できるものではない。実装前にコードを改良し、デバッグし、品質を保証するには、人間の監視が不可欠だ。

ChatGPT コーディングの問題を支援することができますが、その限界から複雑なタスクには信頼できません。ChatGPTは迅速な回答を提供しますが、固有のモデル制約のため、より深い問題解決には苦戦します。

ChatGPT 問題解決に至らない点：

ChatGPT 迅速な問題解決には最適ですが、基本的な問題解決以上のことを行うには人間の監視が必要です。

ChatGPT 強力なコーディングアシスタントですが、効果的に使うにはベストプラクティスが必要です。コード生成、デバッグ、最適化、学習、ワークフローの自動化を支援します。ここでは、開発者がChatGPTを最大限に活用する方法を紹介します。

ChatGPT 関数、APIエンドポイント、データベースクエリなどを作成できます。最良の結果を得るために

プロンプトを具体的にする-"Write a login function "の代わりに、 "Write a secure Python login function using bcrypt and JWT authentication "と尋ねてください。
説明を求める- AIが生成したコードの背後にある論理を理解するために、「この関数を一行ずつ説明してください」と尋ねる。
繰り返し、洗練させる-"この関数をもっと効率的にする"、"Pythonicの慣例を使ってこれをリファクタリングする "とフォローアップする。