最近は副業の開発でも、AIを使うことが増えました💻
処理内容をざっくり説明すれば、ある程度のコードはすぐに出てきます。
以前であれば、自分で構造を考えて書いていた部分が、
今は数分でひな形まで完成します。
ただ、実際に使っていて感じるのは、
「コードを書くこと」よりも「どう聞くか」の方が難しいということです。
例えば、
「データを整理する処理を書いてほしい」と伝えても、
自分が想定している整理の定義と、AIが解釈する整理は一致しません。
どの列を基準にするのか。
空欄はどう扱うのか。
既存データは上書きするのか、追記するのか。
こういった前提を曖昧にすると、
出てくるコードも当然曖昧になります。
結果として、
修正 → 再質問 → 修正
を何度も繰り返すことになります。
逆に、
・入力データの形式
・期待する出力形式
・例外条件
・既存処理との関係
ここまで具体的に伝えると、
ほぼそのまま使える形で出てくることもあります。
つまり、コーディング力というより、
仕様を言語化する力の方が問われている感覚です。
昨日も、副業である処理をAIに生成させましたが、
最初の回答は意図とずれていました。
自分の説明が足りなかった部分を整理して書き直すと、
2回目でほぼ期待どおりのコードが出てきました。
コードを書く時間は減りましたが、
質問文を考える時間は増えています。
最近の副業作業は、
エディタよりも入力欄を見ている時間の方が長い日もあります。
これが現実です。
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当記事は、ChatGPTで校正校閲を実施したものになります。