Go×LLMで新たなコード生成の可能性を探る / GolangDeveloperNight_Go×LLM

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© 2019-2024 OPTiM Corp. All rights reserved. 2 自己紹介【入社年度】 20年度入社【現職】株式会社オプティムシニアエンジニア【最近主な業務・経歴】エンジニア歴: 5年目 (Go, TypeScript, Vue.js, NestJS, k8s, Terraform) 3/27リリースの新サービス OPTiM サスマネ開発【紹介】バックエンド(Go, TypeScript)や、たまにフロント・インフラの部分も触ったりしています。学生時代は競プロ楽しんでいました。今枝いまえだ

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© 2019-2024 OPTiM Corp. All rights reserved. 5  世はコード生成時代？コード生成時代？ The Go Blog Generating code (2014) 普遍的な計算の性質、チューリング完全とは、コンピュータプログラムがコンピュータプログラムを書けるということです。これは非常に強力な概念であり、頻繁に起こっているにもかかわらず、それほどに評価されていません。 (Go Generateの紹介のblog https://go.dev/blog/generate ) 2024年では「生成AI登場でプログラマーは「大量失業」時代へ…」等の記事・ブログも出てくるほどコードを生成する時代に Thoughtworksが発表している技術トレンドがまとめられた Technology Radar 2024 4月版でもGitHub CopilotがTrial状態に (TRIAL: プロジェクトでリスクを管理できればやる価値はある。) 出典: https://www.thoughtworks.com/radar

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© 2019-2024 OPTiM Corp. All rights reserved. 6 目的説明・具体例開発効率の向上例:) • ボイラープレートコードの削減 • APIクライアントの生成 • データベースアクセス層の生成 • モックオブジェクトの生成 • 設定ファイルからのコード生成コード品質とセキュリティの向上 • 型安全性の向上 • バリデーションコードの生成 • エラー処理コードの生成パフォーマンスの最適化 • パフォーマンスの最適化されたコードの生成 • Protocol Buffers のコード生成保守性と拡張性の向上 • ドキュメント生成 • 依存性注入コードの生成相互運用性とプラットフォーム互換性の向上コード変換し、異なる言語やシステム間の連携を容易にするアプリのコード生成の目的

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© 2019-2024 OPTiM Corp. All rights reserved. 8 既存のコード生成とLLMコード生成を組み合わせて使うメリット既存のコード生成 : 大量の決まりきったコードを生成可能 LLMのコード生成 : 不確実なコードも生成可能 LLM x 既存のコード生成組み合わせでより効率的なコード生成デメリット LLMのコード生成大量のコード生成の場合は、時間とコストがかかる既存のコード生成不確実なコードは生成不可能組み合わせて使うことで効果を発揮できそう

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© 2019-2024 OPTiM Corp. All rights reserved. 10  bufbuild/buf ◼ Protocol Buffers からGRPC用のサーバー・クライアントのモデル等を生成 openapi-generator ◼ OpenAPIのコードから複数言語のサーバー・クライアントのモデル・実装を生成 oapi-codegen (Go専用) ◼OpenAPI 仕様を Go 言語のコードのサーバー・APIクライアント・HTTPのモデル実装を生成するCLI ＆ライブラリ API Interface

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© 2019-2024 OPTiM Corp. All rights reserved. 11 Go自体がテンプレート記法をサポートし、コード生成等は行いやすい言語 gomplate ◼JSON 、YAMLをインプットとして利用できるGoのテンプレートレンダラーツール Goのテンプレート生成について出典: https://pkg.go.dev/text/template 出典: https://docs.gomplate.ca/

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© 2019-2024 OPTiM Corp. All rights reserved. 13  GitHub Copilot  Cursor Gemini Code Assist ◼Project IDX β版 (2024年5月14日) エディタに統合されたコード支援出典: https://github.com/features/copilot/ コードの補完, コードの解説やコードレビューも担当可能必要なコンテキストや、細かく補完を効かせながら開発ただ、可能であれば、テンプレート作業にも組み込んで活用したい！！ 55%コーディングが早くなるというGitHub Copilotの言及も…

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© 2019-2024 OPTiM Corp. All rights reserved. 21 よかった点  plandexが読み込むコードを事前にMakefile等で指定し、より効率的に自動化が可能  TODOコメント等をテンプレート生成ができるツールと組み合わせることで、 LLMと既存のコード生成の良さの良いとこどりができる  Copilot Chat 等のコード指定等の生成でも利用できるテクニックになっている

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© 2019-2024 OPTiM Corp. All rights reserved. 22 課題  LLMが意図しないコードを削除し、Diffが表示されてしまう ◼ プロンプトの調整次第では解決できるかも？  そもそもGo言語が言語仕様上コードが多く、Tokenを大量に消費しまう ◼ 昨今Contextサイズも大きくなってきているので、より多くのContextを読み込むモデルに差し替えることで対応できるかも？  plandex がOpenAI等の API Keyが必要なため、チームメンバーに渡す方法を検討する必要あり ◼ CI等のツールにAPI Keyを登録し、手動起動のJobでコミット等をしてしまう運用？

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