2024/08/20 CHUO_Tech #4 LLM(Copilot)を最大限活用するための 取り組みとその副産物

ほりしょー ハコベル株式会社 サーバーサイドエンジニア @H0R15H0 https://youtu.be/ZFTW6Ete9eE?feature=shared https://zenn.dev/hacobell_dev/articles/131cbcb873e8ba https://zenn.dev/hacobell_dev/articles/4bf484a360d343

話すこと GitHub Copilotによる回答の正確性を高めるための取り組み 取り組みによる思わぬ副産物

正確性を向上させるためには？ プロンプトエンジニアリングのテクニックをコードベースに落とし込む 1 コードベースのスタイル・命名規則に一貫性を （Few-shot prompting） 2 モジュールを小さく分割し、依存順に実装 （Prompt Chaining）

プロンプト: 出力: デモを提供し文脈を学習させる テクニック 1. Few-shot prompting

コードベースに一貫性を持たせる 1. Few-shot prompting Copilotはコードベースをプロンプト(文脈)とし、Few-shot promptingを図る コードベースに一貫性がない状態＝デモがない （＝Few-shot promptingが行えない） 一貫性のない状態 意味の欠如した命名 誤ったコメント・不要なコメント ベストプラクティス・基本的な設計原則を違反した実装

複雑なタスクを複数のサブタスクに分割するテクニック 2. Prompt Chaining 複雑なタスク サブタスク1 サブタスク2

複雑なコードはモジュールを適切に分割 小さなモジュールに分割することで複雑性を排除 2. Prompt Chaining コーディングにおける複雑なタスクとは？ 複雑なドメインロジックの実装 依存関係の多いモジュールの実装 複雑なタスクのままコードは当然困難

モジュールを依存関係の順に実装 2. Prompt Chaining 依存の向き 実装の流れ A B C D E 上位モジュールでは下位モジュールをうまく利用したコード生成が可能に

副産物：既存コードの問題点が明白に 1 コードベースのスタイル・命名規則に一貫性を（Few-shot prompting） 2 モジュールを小さく分割し、依存順に実装（Prompt Chaining） 暗黙的・形式化されていないコーディングスタイルを明示 コードに潜む“臭い”に対する嗅覚の向上 コード保守性の向上 手戻りの軽減

まとめ 効率化以上の恩恵があった うまく回答が得られない時は自分のコードを怪しむいい機会 コードベース（＝プロンプト）のプロンプトエンジニアリングを意識 1 コードベースのスタイル・命名規則に一貫性を（Few-shot prompting） 2 モジュールを小さく分割し、依存順に実装（Prompt Chaining）