AI Prompt Engineering · レッスン

LLMによるコード生成

Q: 「LLMによるコード生成」で何を学びますか？

さまざまなプログラミング言語でコードスニペット、関数、スクリプト全体を生成するプロンプトを作成します。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでAI Prompt Engineeringを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

さまざまなプログラミング言語でコードスニペット、関数、スクリプト全体を生成するプロンプトを作成します。

「LLMによるコード生成」はCoddyKit上の無料AI Prompt Engineeringレッスンです。これはレッスン1/3です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはAI Prompt Engineering学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 AI Prompt Engineeringコースには全3レッスンが含まれています。

LLMを使ったコード生成

大規模言語モデル（LLM）を使ったコード生成へようこそ！このレッスンでは、LLMを活用してコードを書かせる方法を学びます。

LLMは、自然言語による説明に基づいて、コードスニペットや関数、さらには完全なプログラムまで生成できます。これにより、開発を大幅に高速化し、定型コードの作成を自動化できるほか、新しい構文の学習にも役立ちます。

シンプルなコードスニペット

まずは基本的なリクエストから始めます。LLMには、特定のタスクに対応する小さなコードを生成するよう依頼できます。欲しいものを常に明確に伝えてください。

このシンプルなPythonの例を実行してみてください。

# main.py
def greet_user(name):
    return f"Hello, {name}!"

if __name__ == "__main__":
    message = greet_user("CoddyKit Learner")
    print(message)

プログラミング言語を指定する

使用したいプログラミング言語を明示することが重要です。LLMは多言語に対応しているため、正しい構文に導くことが鍵となります。

シンプルなJavaメソッドを依頼する方法は次のとおりです。

// Main.java
public class Main {
  // This method calculates the square of a number
  public static int square(int num) {
    return num * num;
  }

  public static void main(String[] args) {
    int result = square(5);
    System.out.println("Square of 5 is: " + result);
  }
}

関数を生成する

コードスニペットだけでなく、LLMに完全な関数を生成させることもできます。関数の目的、入力、返すべき値を説明してください。

数値が素数かどうかを確認するPython関数を生成してみましょう。

# main.py
def is_prime(number):
    if number < 2:
        return False
    for i in range(2, int(number**0.5) + 1):
        if number % i == 0:
            return False
    return True

if __name__ == "__main__":
    print(f"Is 7 prime? {is_prime(7)}")
    print(f"Is 10 prime? {is_prime(10)}")

具体的な制約を追加する

より正確なコードを得るには、制約を追加します。制約には、入力と出力の型、エラー処理、特定のアルゴリズム、パフォーマンスに関する要件などを含めることができます。

次は、除算の基本的なエラー処理を含むPython関数です。

# main.py
def safe_divide(numerator, denominator):
    if denominator == 0:
        return "Error: Cannot divide by zero!"
    return numerator / denominator

if __name__ == "__main__":
    print(f"10 / 2 = {safe_divide(10, 2)}")
    print(f"5 / 0 = {safe_divide(5, 0)}")

完全なプログラムを生成する

LLMは、実行可能な完全なプログラムまで生成できます。そのためには、プログラムの目的、機能、期待する出力を包括的に説明する必要があります。

長方形の面積を計算するシンプルなJavaプログラムを生成してみましょう。

// Main.java
public class Main {
  public static void main(String[] args) {
    // Define rectangle dimensions
    double length = 10.5;
    double width = 4.0;

    // Calculate area
    double area = length * width;

    // Print the result
    System.out.println("Rectangle Length: " + length);
    System.out.println("Rectangle Width: " + width);
    System.out.println("Area: " + area);
  }
}

効果的なプロンプトを作成する

最適なコードを得るには、次のヒントを覚えておいてください。

明確に指定する：言語、タスク、希望する出力形式を明確に示します。
コンテキストを提供する：コードで解決する必要がある問題を説明します。
例を使用する：可能であれば、入力と出力の例を示します。
制約を指定する：エラー処理、パフォーマンス、特定のライブラリについて記載します。
繰り返し改善する：最初の試行が完璧でなければ、プロンプトを改善します。

生成されたコードを改善する

LLMが最初に生成したコードが、必要としているものと完全に一致しないことはよくあります。ご心配はいりません。

追加のプロンプトを使って、コードを改善、変更、拡張できます。たとえば、LLMに次のように依頼できます。

「このコードにコメントを追加してください。」
「forの代わりにwhileループを使うよう、この関数を変更してください。」
「このコードをより効率的にしてください。」
「負の入力値などの境界ケースに対応してください。」

生成されたコードをレビューする

LLMは強力ですが、生成されたコードが常に完璧とは限りません。最終的な解決策ではなく、出発点として扱ってください。

正しさを検証する：コードを十分にテストします。
安全性を確認する：LLMは安全でないコードを生成することがあります。
内容を理解する：理解していないコードは使用しないでください。
最適化する：パフォーマンスや可読性を改善できる箇所を探します。

皆さんの専門知識は、今も欠かせません。

コード生成クイズ

LLMを使って高品質なコードを生成するうえで、重要な実践方法は次のうちどれですか？

レッスンのまとめ

このレッスンでは、LLMを使ってコードを生成する方法を学びました。

シンプルなコードスニペット、関数、完全なプログラムを生成させるプロンプトについて学びました。
使用する言語を指定し、制約を追加することの重要性を確認しました。
効果的なプロンプトを作成するためのベストプラクティスを学びました。
反復的に改善するプロセスと、生成されたコードをレビューする必要性について説明しました。

練習を続けて、コード生成の技術を身につけましょう。

よくある質問

「LLMによるコード生成」レッスンは無料ですか？

はい。「LLMによるコード生成」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、AI Prompt Engineeringコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 AI Prompt Engineeringコースには全3レッスンが含まれています。

「LLMによるコード生成」で何を学びますか？

さまざまなプログラミング言語でコードスニペット、関数、スクリプト全体を生成するプロンプトを作成します。ブラウザで直接実行するハンズオンコードでAI Prompt Engineeringを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

AI Prompt Engineeringを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのAI Prompt Engineeringは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン1/3です。

「LLMによるコード生成」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このAI Prompt Engineeringレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのAI Prompt Engineeringレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

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