自然言語による シェルコマンドラインチャー wanna の紹介

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1. 自然言語による
   シェルコマンドラインチャー
   wanna の紹介
   株式会社レクター 広木大地
   

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2. 広木 大地
   1983年生まれ。筑波大学大学院を卒業後、2008年に新卒第1期として株式会社ミクシィに
   入社。同社のアーキテクトとして、技術戦略から組織構築などに携わる。
   同社メディア開発部長、開発部部長、サービス本部長執行役員を務めた後、2015年退社。
   現在は、株式会社レクターを創業し、技術と経営をつなぐ技術組織のアドバイザリーとして、
   多数の会社の経営支援を行っている。
   著書『エンジニアリング組織論への招待～不確実性に向き合う思考と組織のリファクタング』
   が第6回ブクログ大賞・ビジネス書部門大賞、翔泳社ITエンジニアに読んでほしい技術書大
   賞2019・技術書大賞受賞。一般社団法人日本CTO協会理事。内閣官房、経産省、IPA、デ
   ジタル庁などでDX/リスキリングに関する委員を歴任。
   2022年9月、株式会社朝日新聞社社外CTO就任
   2022年11月、株式会社グッドパッチ社外取締役就任
   自己紹介
   

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4. まずはデモをご覧ください。
   

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6. wanna think / コマンドを考えるコマンド
   ソフトウェア開発のプロセス設計し、
   AIと人間の役割を決めてステートマシンとして実装
   生成 名前提案 概要生成と保存
   反省とデバッグ
   指示出し
   実行
   保存
   追加指示
   指示リセット
   名前選択
   これまでの
   指示をまとめる
   レビュー
   保存フェーズ
   終了
   Exit
   問題があれば修正
   LLM の仕事
   人間の仕事
   

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7. AIが提案し、人間が決める
   自然言語を入力するのは意外とめんどくさい。だからできる限り
   ”意思決定”だけさせる。
   LLM の仕事：実装したり提案したり 人間の仕事：目的の提供と意思決定
   

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8. 複数のNLPタスクを組み合わせたUX
   GPTの凄さはNLPの圧倒的な民主化。これまで使わなかったところにもふんだんに使う設計
   ①ソースコード生成
   ③実行結果の評価と
   デバッグ
   ②スクリプト名の
   提案
   ④概要文の生成
   ⑤ユーザー言語の
   推定
   

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9. GPTのすごさはNLPの民主化
   (こんなところにも使うの？がUXになる。)
   

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10. スクリプトの生成プロンプト
    CoT:Chain of Thoughtを効かせるためにまず説明を求める。
    CoT One Shot Example
    ユーザーの言語を入力から推定して、出力を縛る。
    

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11. スクリプト名の提案プロンプト
    CoT:Chain of Thoughtを効かせるためにまず説明を求める。
    CoT One Shot Example
    ユーザーの言語を入力から推定して、出力を縛る。
    JSONの配列として出力を求めて、
    parseし失敗したらretry。
    

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12. 実行結果から反省とデバッグ
    bashの出力をteeして、実行結果を
    systemプロンプトに抜粋して入力
    もし、問題があればコードの修正をサジェスト。
    

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13. スクリプト名の提案プロンプト
    CoT:Chain of Thoughtを効かせるためにまず説明を求める。
    CoT One Shot Example
    ユーザーの言語を入力から推定して、出力を縛る。
    JSONの配列として出力を求めて、
    parseし失敗したらretry。
    

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14. これまでの指示をまとめて概要文を作成
    

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15. ユーザー言語を推定して、その言語で対話
    プロンプトの能力は、英語の方が日本語よりやや高い。
    また、論文やライブラリなど例が豊富。
    一方、ユーザーへの応答は入力言語から自然と対応してほし
    い。(ときどき、英語で話し出すのを防ぐ )
    

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16. Prompt Engineeringも
    普通のエンジニアリング。
    (既知のパターンの組み合わせと試行錯誤）
    

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17. wanna think / コマンドを考えるコマンド
    ソフトウェア開発のプロセス設計し、
    AIと人間の役割を決めてステートマシンとして実装
    生成 名前提案 概要生成と保存
    反省とデバッグ
    指示出し
    実行
    保存
    追加指示
    指示リセット
    名前選択
    これまでの
    指示をまとめる
    レビュー
    保存フェーズ
    終了
    Exit
    問題があれば修正
    LLM の仕事
    人間の仕事
    

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18. LLMソフトウェア
    ＝組織プロセス設計
    

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19. AIが提案し、人間が決める
    自然言語を入力するのは意外とめんどくさい。だからできる限り
    ”意思決定”だけさせる。
    LLM の仕事：実装したり提案したり 人間の仕事：目的の提供と意思決定
    

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20. メンバーが提案し、マネージャが決める
    AIと人間の関係は、メンバーとマネジメントの組織設計に似ている。
    メンバーの仕事：実装したり提案する マネージャの仕事：目的の提供と意思決定
    

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21. すべての人が
    AIをマネジメントする
    マネージャになる。
    

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