このPDFは「LLM全盛時代の開発プラクティス」というタイトルの資料で、baseballyama氏によって作成されました。内容は主に大規模言語モデル（LLM）を活用した開発プラクティスに関するものです。
主な内容は以下の通りです：
1. **GitHub Copilotについて**:
- Copilotの利用が増え、コード提案を受け入れてから精査する流れが一般的になった。
- インターネット接続がないと利用できないことが難点。
- Copilotは開いているファイルを参考にしてコードを提案し、統一されていないコードは提案の精度を低下させる。
2. **AIツールによる効率化**:
- AIレビューツールとFigma to Codeツールについて議論。
- AIレビューツールは一般的なアドバイスに留まり、具体的な自社ルールに基づいたレビューが求められる。
- Figma to Codeでは、自社のデザインシステムに基づいたUIコンポーネントの生成が理想だが、現実では汎用的なコンポーネントが生成される傾向にある。
3. **AIツールの活用法**:
- 現実の業務において、AIツールは自社特有のコンテキストを理解する必要があるが、これを達成しているツールは少ない。
- AIは新人のように扱うと理解しやすく、プロセスとデータを明確に教える必要がある。
- レビューワークフローを言語化し、AIツールに適用して、不足している情報を補う。
4. **LLMの実装と結果**:
- コーディングルールに基づき、GitHubのプルリクエスト（PR）に対して指摘や改善案を提案する。
- 正しい指摘がある一方で誤った指摘もあり、コーディング規約を日々確認する副次効果がある。
- Vue 3コンポーネントの実装では、Figmaとの往復が減り、作業時間が大幅に短縮された。
5. **実装前のプロセス**:
- 作業プロセスと必要なデータを言語化し、単純で工数の大きいプロセスを特定する。
- 静的検査で自動化できない場合は、GitHub Copilotなどの既存ツールで対処し、必要に応じてLLMを活用する。
6. **サービスの成長と将来的な展望**:
- OpenAIを中心としたLLMを使用したサービスの成長が著しい。
- 既存製品の活用と、将来的に解決される問題に対しては自作を控えるバランスが必要。
7. **プログラミング実装例**:
- Chat GPTに対して具体的な指示と必要なデータを提供し、期待値との差異を確認する。
- 指示とデータを修正し、プログラムを実装して運用を開始する。
- 具体的なコーディング規約違反の例を挙げ、その理由を詳述する。
この資料は、AIツールやLLMを活用した開発プラクティスに関する具体的なケーススタディと実装例を提供しており、現代のソフトウェア開発におけるAIの活用方法についての洞察を提供しています。
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このスライド「LLM全盛時代の開発プラクティス」は、特にAIと大規模言語モデル（LLM）を現代のソフトウェア開発プロセスに統合する方法に関心がある方にとって非常に有用です。以下の点でその有用性が特に際立っています：
1. **現実的なAIツールの評価**:
- GitHub Copilotや他のAIレビューツール、Figma to Codeのようなツールの実践的な使用例とその限界についての詳細な分析を提供します。これは、これらのツールを日々の開発プロセスに統合しようと考えている開発者にとって役立つ情報です。
2. **実装の具体例と指針**:
- AIを効果的に活用するための具体的なステップと考慮事項を提供し、それによってAIの導入を検討する際の実用的なロードマップを提供します。
3. **プロセスの最適化**:
- AIツールの適切な使用による作業時間の削減や効率化の具体例を示しており、これは開発時間とリソースの割り当てについて考える際に非常に有用です。
4. **将来の展望と調整**:
- AIとLLMの急速な進化に伴う、既存のツールの選択とカスタムツール開発の間のバランスについての洞察を提供します。これは長期的な戦略計画において重要な考慮事項です。
5. **実際のコード例と実装**:
- 実際のコーディング規約違反の例とそれを解決するためのAIの使用例を含めており、具体的な事例を通じて理解を深めるのに役立ちます。
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