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AIが生成したPythonコードの問題を直す、Geminiはきちんと対応できるか

AIが生成するプログラムコードの修正能力は、開発者にとっての重要な課題です。
Geminiの対応を通じて、生成AIの限界や改良点が明らかになり、AIの実用性に対する期待と改善の必要性が浮き彫りになります。
これにより、プログラミング教育や業務効率化に与える影響が注目されます。

記事の概要

この特集では、生成AIを活用してWebアプリを制作する方法と、プログラミングの未来について考察しています。
筆者はGeminiに修正を依頼しましたが、最初の修正では期待通りの改善が見られませんでした。
そこで対応を変え、canvas要素の代わりにCSSを使用するように指示したところ、全コードが再生成されました。
しかし、いくつかのファイル名に誤りがあり、手動で修正する必要がありました。
再実行した結果、同一デザインのタイポグラフィが表示され、デザインの多様性を求める新たなプロンプトを送信しましたが、修正されたコードが日本語に適さない実装であったため、再度修正を依頼することになりました。

記事のポイント

  1. 生成AIの影響: 生成AIがプログラミングの手法を変革しつつあることが示されています。
  2. 修正対応の難しさ: AI生成のコード修正における課題と長い格闘の実体験が語られています。
  3. カスタマイズの必要性: 生成されたコードが必ずしも期待通りに動作しないため、手動での修正が必要であることが強調されています。

詳しい記事の内容はこちらから(引用元)

日経クロステック(xTECH)

 Geminiに修正を依頼するとindex.htmlのJavaScriptコードを変更してくれました。ただし、動かしてみ…

AIが生成したPythonコードの問題を直す、Geminiはきちんと対応できるか
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/03307/082700002/

 

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