同じコードを何度も手で打つのは本当に面倒だった。エラーで詰まることもあり、開発の効率は伸び悩んでいた。そんな時、AIがコードを補完してくれるツールを次々と目にし、試すことで作業が劇的に変わった。
Copilotでボイラープレート作成がラクになった
毎回同じ関数シグネチャを手打ちしていた。def my_func(): と入力してTabを押すと、関数の骨格とdocstringが瞬時に補完された。結果、数行のコードが自動生成され、繰り返し作業がほぼ eliminated された。
@app.route('/api/data')
def get_data():
"""Return sample data."""
return {"status": "ok"}
✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨
最新ツール・トレンド情報をずんだもん×めたんが解説するYouTubeチャンネルを運営しています！
いいね、チャンネル登録してもらえると嬉しいです🙇♂️
ハジメル.dev: https://hajimeru-dev.vercel.app/
「ひとりで続けるのは難しい」「何から学べばいいか分からない」という方向けに、
プログラミングのマンツーマンレッスンサービス「ハジメル.dev」も運営しています。
未経験OK・オンライン完結・月額制/違約金なしなので、気軽に無料相談してみてください🙇♂️
海外テックニュースを追いたいけど、英語や情報量の多さで大変…という方向けに、
Hacker News の話題を日本語でサクッと追える「HackerNews 日本語まとめ & AI要約」
を個人開発しました！
技術トレンド収集に使ってもらえると嬉しいです🔥🙇♂️
→ HackerNews 日本語まとめ & AI要約: https://hn-matome-2ht.pages.dev/
「ニャンパイアサバイバー」というヴァンパイアサバイバーリスペクトのゲームを作成しました！
もしよろしければ遊んで頂けると嬉しいです😭
習い事教室の先生向けに、SNS 投稿・生徒募集・保護者通知の文章を AI で生成する Web サービス「おしらせAI」を個人開発しました。Next.js + Supabase + LLM で構成しており、無料で月 10 回まで試用できます。よければ触ってみてください。
→ おしらせAI: https://oshirase-ai.vercel.app/
言いたいことがうまく伝わらない…という方向けに、会話の言い方を添削する「伝え方ラボ」を開発中です。
場面を選んで自分の言葉で返すと、何が伝わっていないかの指摘と、そのまま使える言い換えが返ってきます。
ChatGPT に相談すると褒めから入って直すべきところが残りがちなので、指摘側に振り切りました。
現在は公開時にお知らせするメール登録のみ受付中です🙇♂️
→ 伝え方ラボ: https://tsutaekata-lab.pages.dev/
✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨
Tabnineでタイピングを半減させた
同じインポート文を都度入力していた。import pandas as pd と打ってからTabで補完を受けると、IDEが自動的にインポートを完了した。結果、タイピング時間が約70%削減され、開発スピードが向上した。
import pandas as pd
KiteのAI提案でドキュメント作成がスムーズに
関数のdocstringを手書きしていた。def calculate_sum(a, b): と入力後、Kiteが"""2つの数値の和を返す..."""を提案し、Enterで適用した。結果、ドキュメントの品質が上がり、メンテナンス負荷が軽くなった。
def calculate_sum(a, b):
"""Return the sum of a and b."""
return a + b
Replit Ghostwriterで新しいプロジェクトがすぐ作れるように
新しいプロジェクトの骨格作成に苦労していた。Replitでnpm init -yを実行後、Ghostwriterに「Expressサーバーを生成して」と入力すると、基本ファイルが一括で作成された。結果、開発開始が早くなり、初期設定の時間を大幅に短縮できた。
npm init -y
Codeiumでコード検索が不要に
コードを書く前にStack Overflowで例を探すのが手間だった。VS CodeでCodeiumのチャットを開き、「Reactのカルーセルコンポーネントを書いて」と入力すると、コンポーネントコードが即座に表示された。結果、検索作業が不要になり、コード作成がスムーズになった。
const Carousel = () => {
// コンポーネントの実装
};
Amazon CodeGuru ReviewerでPRのバグを早期発見
プルリクエストのコードレビューで微妙なバグを見逃すことがあった。GitHub UIでCodeGuruレビューを有効化すると、コミット後に自動でパフォーマンス問題が指摘された。結果、潜在的なバグが早期に発見され、リリース後の修正工数が削減された。
# 有効化後、PRが作成されると自動でレビューが実行される
Snykで脆弱性を自動検出
サードパーティライブラリの脆弱性を都度手動でチェックしていた。ターミナルでsnyk testを実行すると、既知のCVEが自動検出され、警告が出力された。結果、セキュリティチェックが効率化され、CIパイプラインに組み込めるようになった。
snyk test
Sourcegraph Codyでリポジトリ内を素早く検索
膨大なリポジトリ内から特定のパターンを探すのに時間がかかっていた。SourcegraphでCody: 「utilsフォルダ内のasync関数を教えて」と質問すると、関連コードが即座に返された。結果、grepコマンドが不要になり、検索が劇的に高速化した。
Cody: 「utilsフォルダ内のasync関数を教えて」
Cursorでファイル編集が効率化
UIの調整で何度もファイルを開き直す必要があった。Cursorでこのセクションを抽出してやファイル名を変更してと入力すると、編集作業が効率化された。結果、ファイル切り替えが減り、作業の流れがスムーズになった。
# 「このセクションを抽出して」の例
def new_function():
pass
DeepCode (Snyk Code)で静的解析を自動化
静的解析ツールを実行して警告を確認する手間があった。プロジェクトルートでdeepcode runを実行すると、スタイル違反やバグの可能性がリアルタイムで指摘された。結果、CI/CDパイプラインが強化され、手動チェックが不要になった。
deepcode run
まとめ
試してみると、1つのツールで作業効率が劇的に向上する。まずは1つ、自分のワークフローに合うものを試して、AIの力を実感してみてほしい。