概要
https://qiita.com/uni928/items/7c78c6ee4884ab975659
詳細内容
## ChatGPT でコードを作成する場合の「変な疲れ」を対策する
https://qiita.com/uni928/items/7c78c6ee4884ab975659
ChatGPTでのコード生成時に生じる「解析疲れ」に対し、生成コードの解析を極力減らし機械的に修正を行うことで、疲労を軽減し効率を高める独自の手法を提案する。
**Content Type**: Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:3/5 | Depth:2/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 88/100 | **Annex Potential**: 91/100 | **Overall**: 68/100
**Topics**: [[ChatGPT, AIプログラミング, 開発者ワークフロー, 疲労対策, コードレビュー戦略]]
この記事は、ChatGPTをプログラミング補助として利用する際に多くの開発者が経験するであろう「変な疲れ」、すなわちAIが一気に生成する大量のコードを解析する作業がもたらす独特の疲労感に焦点を当てています。一般的なコードレビューのセオリーとは異なり、著者はこの疲労を軽減するための独自の、そして実践的なアプローチを提唱します。
その核心は、「バグが完全に潰れたと確信できるまで、生成されたコードの解析を極力行わない」という大胆な方針です。具体的には、差分修正の際も、できる限り機械的に反映し、解析に費やす時間を削減することを推奨します。なぜこれが重要かというと、解析サイクルを減らすことで、開発者は精神的な負担を大幅に軽減できるからです。一見、バグの発生頻度が増すように思えるかもしれませんが、修正箇所をピンポイントでChatGPTに再依頼できるため、疲弊しながら長時間解析するよりも結果的に効率的であると著者は指摘します。
しかし、この手法は万能ではなく、プロジェクトの性質に応じた使い分けが肝要です。小規模なスクリプト作成やプロトタイピングでは絶大な効果を発揮しますが、本番環境や大規模開発においては、小さな単位での丁寧な解析と検証が品質担保のために不可欠です。つまり、webアプリケーションエンジニアは、「疲労軽減のための解析削減」と「品質担保のためのこまめな解析」という二つの戦略を、プロジェクトの優先度と性質に基づいて賢く選択する必要がある、というのが重要な教訓です。AIコード生成を日常的に利用する上で、生産性を維持し、バーンアウトを防ぐための具体的な視点と実践的なヒントを提供する、意義深い内容と言えるでしょう。