GPTと議論: With LLMな、WebFrontend
とりあえず、Chat GPTと話す
Me
最近のWeb Frontend開発は、大規模言語モデル Large Language Model LLMと対話しながら会話することが多いです。
これによって、例えば以下の開発事例が生まれました。
LLMと対話しながら作ることで、
既存システム知識がなくても、どこを修正すればいいか分かる。
既存システムの書き方が分からなくても、その書き方に合わせられる。
既存システムの言語やフレームワークを知らなくても、修正出来る。
CSSを知らなくても、UIのデータや画像を渡せば、TailwindCSSとReact Componentで、DOMを作ってくれる
このような、With LLMな、WebFrontend開発において求められるWeb Frontendシステムとは？
ということを議論したいです。
...
うーん、若干論点がズレているかも？
With LLMな、WebFrontend 開発を想定すると、
Web Frontendシステムに求められる、技術要件が変わると思っているんだよね。
LLMの知識や提案するcodeって、
既存システムのアーキテクチャ、フレームワーク、言語に依存するよね。
また、それらの技術が、世の中で一般的かどうかで、LLMの技術に対する習熟度も変わるよね。
また、LLMの知識やcodeを利用した際に気をつけたいのは、
コードやProductの品質保証で。実際に動かしてみたり、判断に従ってみたら、バグが発生することもあるよね。だから、Testを用意しておいたり、LinterやFormatterも必要かもしれないね。
とかを網羅的に考えてほしいんだよ~
Agent:
なるほど、With LLMなWeb Frontend開発の文脈で、技術要件がどのように変化するかについて考えたいわけですね。了解しましたの。それでは、その観点から考察してみましょう。
With LLMなWeb Frontend開発の技術要件
1. 技術スタックの柔軟性 flexibleと適応力
LLMは多様なアーキテクチャ、フレームワーク、言語に対応できる必要があります。
人気や一般的な技術に対する知識が豊富で、最新のトレンドにも追随することが求められます。
異なる技術スタックでの実装提案が可能であることが望ましいです。
2. コード品質とWebPlatformApp Performanceの保証
LLMが生成したコードは、実際のプロジェクトに適用可能な品質である必要があります。
高品質のコードを生成するためには、最適なコーディング標準やベストプラクティスに基づく提案が重要です。
パフォーマンスやメンテナンスの観点からも、生成されたコードは適切でなければなりません。
3. Test テスト TestingとDebugg デバッグの容易さ
自動化テストの重要性が増します。LLMによる提案があった際に、それが既存のテストケースに適合するかを確認する必要があります。
LintersやFormattersなどのツールは、LLMによって生成されたコードの品質を維持するために不可欠です。
4. コードの理解とDocumentation ドキュメント化
LLMが提案するコードやアーキテクチャの理解を助けるためのドキュメントやコメントの生成が重要です。
チームメンバーがLLMによって生成されたコードを理解しやすくするため、明確で詳細なドキュメントが必要です。
5. Web Security セキュリティとプライバシー Privacy
LLMを使用する際は、セキュリティとプライバシーに対する考慮が必要です。
コード生成時にセキュリティのベストプラクティスが適用され、機密情報が保護される必要があります。
総合的な視点
With LLMなWeb Frontend開発では、伝統的な開発プロセスと異なり、LLMが提供する情報やコードに頼ることが多くなるため、上記のような技術要件に注意を払う必要があります。LLMを活用することで効率は向上する可能性がありますが、それに伴うリスクや制限も理解し、適切に対処することが重要です。
これでいかがでしょうか？他にも考慮すべき点や、具体的な技術的な疑問があれば、どんどん話してくださいな！
hr.icon
User:
ありがとう！
いくつか、気になる点を順に議論していこう
1. 技術スタックの柔軟性と適応力
これは、ユーザーが知識を提供していない時点での、LLM自身のベース知識の話だね。
おそらく、LLMをファインチューニング fine-tuningすることは一般的にはならないと思うんだよね。
どこかの会社が、開発用のLLMを作って、多くの事業所属のエンジニアはそのLLMを利用することになるんだよ。
なので、想定されるLLMのベース知識と扱うシステムの技術構成のgapの話をしたいね。
ユーザーがファインチューニングしない前提で、LLMを利用する際、
そのLLMは、システムが利用している、アーキテクチャ、フレームワーク、言語を理解できるか？が重要だと思うんだよ。
それを考慮すると、モダンすぎるフレームワークは選べないとか。Web上に、事例が少ない言語や書き方は使わない方がいいとかあるかもしれないよね？
同時に、モダンな書き方や真のベストプラクティスの探求を人間のエンジニアには求めるとか、なりそうだよね
Agent:
ご指摘の通り、LLMが提供するベース知識と実際のシステムの技術構成とのギャップは、非常に重要なポイントですね。さらに、LLMがファインチューニングされない一般的な環境での利用を考慮すると、いくつかの考慮点が生じます。
LLMのベース知識とシステム技術構成のギャップ
1. 一般的な技術スタックへの傾向
LLMは、より一般的かつ普及している技術スタックに関する知識が豊富であることが期待されます。
そのため、あまりにも特殊または新しい技術やフレームワークを採用すると、LLMのサポートを受けにくくなる可能性があります。
2. 事例の少ない言語や書き方の避避
Web上に事例が少ない言語や特殊な書き方を避けることで、LLMの有効活用が可能になります。
これは特に、LLMのサポートを積極的に活用したいプロジェクトにおいて重要な考慮点です。
3. モダンな書き方やベストプラクティスの追求
LLMは必ずしも最新のトレンドやベストプラクティスを網羅しているわけではないため、人間のエンジニアによる最新技術の追求が重要です。
革新的な技術や新しいアプローチについては、人間のエンジニアがリーダーシップを取ることが期待されます。
人間のエンジニアの役割
知識と経験の補完:
LLMは強力なツールですが、完璧ではありません。人間のエンジニアがその知識と経験をもって、LLMの提案を評価し、必要に応じて修正することが重要です。
イノベーションの推進:
最新の技術やベストプラクティスについては、人間のエンジニアが研究し、新しいアプローチを開発する役割があります。
品質管理:
LLMによって生成されたコードや提案の品質を確保するため、継続的なテスト、レビュー、リファクタリングが必要です。
このように、LLMを効果的に活用しつつ、技術選択や開発プロセスにおいて人間のエンジニアの役割を明確にすることが、With LLMなWeb Frontend開発における成功の鍵となりそうですね。どう思われますか？他にも気になる点があれば、気軽に話してくださいな！
hr.icon
User:
ありがとう！
次の話をしよう。
コード品質とパフォーマンスの保証
LLMが生成したコードは、実際のプロジェクトに適用可能な品質である必要があります。高品質のコードを生成するためには、最適なコーディング標準やベストプラクティスに基づく提案が重要です。
パフォーマンスやメンテナンスの観点からも、生成されたコードは適切でなければなりません。
といっているけれども、
実際のプロジェクトに適用可能な品質とは何？
最適なコーディング標準やベストプラクティスとはどう判断する？
パフォーマンスやメンテナンスの観点はどう判断する？具体的にどういうツールを導入すればいい?
これらを考えよう。
Agent:
「実際のプロジェクトに適用可能な品質」というのは、いろいろな要素を含んでいるんですの。主に、コードの可読性、拡張性、保守性、そしてもちろんパフォーマンスが関わってきます。それぞれについて具体的に掘り下げてみましょう。
実際のプロジェクトに適用可能な品質
1. 可読性 readability
コードは他の開発者にとって理解しやすいものでなければなりません。これには適切な命名規則、コメント、ドキュメントが含まれます。
2. 拡張性 Scalability
新しい機能や変更に対応しやすいように、モジュール式の設計や低い結合度を持つコードが求められます。
3. maintainability 保守性
バグ修正やリファクタリングが容易なコード。これはテストのしやすさやコードの明瞭さにも関連します。
4. Performance パフォーマンス
効率的なアルゴリズムの使用、メモリ管理、応答時間の最適化などが含まれます。
最適なコーディング標準やベストプラクティスの判断
コーディング標準やベストプラクティスは、業界のトレンド、プロジェクトの要件、チームの経験に基づいて選ばれます。
プロジェクトのニーズに合わせて、適切なデザインパターンやアーキテクチャを選択することが重要です。
コミュニティや業界の標準、有名なフレームワークやライブラリの推奨事項を参考にするのが一般的です。
パフォーマンスやメンテナンスの観点の判断
パフォーマンスの評価
パフォーマンスの問題を検出するためには、プロファイリングツール（例えばChrome DevToolsのパフォーマンスタブ）やベンチマークツールを使用します。
コードメンテナンス
コードの品質を維持するために、静的解析ツール（例えばESLint、Prettier）やコードレビューのプロセスを導入します。
Test テスト Testing
単体テスト（例えばJestやMocha）、統合テスト、エンドツーエンドテスト（例えばCypressやSelenium）を通じて、コードの品質を保証します。
ツールの導入
静的解析ツール:
ESLintやPrettierなどを利用してコードの一貫性を保ち、明らかなエラーやコーディング標準からの逸脱を検出します。
テストフレームワーク
Jest、Mocha、Jasmineなどのツールを使用して単体テストを行い、コードの信頼性を高めます。
CI/CDツール
Jenkins、Travis CI、GitHub Actionsなどを利用して、自動化されたテストとデプロイメントプロセスを実現します。
パフォーマンスモニタリングツール
Lighthouse、WebPageTest、Google Analyticsなどで実際のパフォーマンスを監視し、問題を早期に検出します。
このような要素を考慮して、コードの品質を担保し、LLMの助けを借りつつもプロジェクトのニーズに合った高品質なフロントエンドシステムを構築することが可能です。これらに関してどうお考えですか？他に気になる点があれば、どんどん話してくださいな！
途中。。。