概要
https://zenn.dev/tommy109/articles/08e42e1a30b494
詳細内容
## LLM プログラミングのコツ (2025年07月版)
https://zenn.dev/tommy109/articles/08e42e1a30b494
本記事は、LLMを信頼できる開発パートナーとして活用するためのプログラミングのコツを解説する。
[[LLMプログラミング, エージェント開発, 開発環境構築, 静的解析, テスト駆動開発]]
LLMを単なるコード生成ツールではなく、自律的な開発パートナーとして機能させるための実践的なアプローチが提示されています。重要なのは、LLMが「次のトークンを予測する機械」であるという本質を理解し、その予測精度を最大限に高めるための環境と情報を提供することです。具体的には、テスト合格や厳格な静的解析ルールといった明確な評価基準を設定することで、LLM自身がコードの品質を判断できる環境を構築します。また、LLMにタスクの作業計画を立てさせることで、複雑な問題を分解し、より適切なコンテキストを与えることが可能になります。さらに、要約タスクを禁止し、小さなタスクごとにテストやリンティングを実行させることで、LLMは初期段階から高品質なコードを書くよう学習します。テンプレートや具体的な例を提示するFew-shotプロンプティングは、安定した出力を得る上で極めて有効です。これらの手法は、LLMが予測機械として進化し、開発プロセスにおいてより信頼性の高いパートナーとなるための基盤を築きます。
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**編集者ノート**: Webアプリケーションエンジニアにとって、LLMはもはや単なる補助ツールではありません。本記事で述べられている「LLMプログラミングのコツ」は、エージェント的な開発ワークフローを構築する上で不可欠な視点を提供します。特に、LLMに「判断基準」と「適切なコンテキスト」を与えるという考え方は、今後の開発効率を劇的に向上させる可能性を秘めています。静的解析やテストをLLMのフィードバックループに組み込むことで、人間がレビューする前にコード品質が担保される未来はそう遠くないでしょう。これにより、開発者はより創造的な問題解決に集中できるようになり、AIがコードの「品質保証」を担う時代が本格的に到来すると予測します。