AIの進化はプログラミングの世界にも革新をもたらしています。例えば、OpenAIの開発したChatGPTはほとんどのエンジニアよりも優れたコーディングをすることができます。また、エンジニアがやれば8時間かかってしまうようなのコーディングも、ChatGPTを利用することで2～3時間に短縮できる可能性を秘めています。いずれAIを使う開発者がAIを用いない開発者を淘汰していくことでしょう。

ここでは、ChatGPTを活用して開発作業を効率化するための一部のプロンプトをご紹介します。これらのプロンプトは、新しいプロジェクトや機能を開発する際に、あなたの時間を大幅に節約するためのものです。

新しいコーディングのためのプロンプト

以下のプロンプトでは、新しい何かを作るためのコードを生成します。

[テクノロジー名]の開発者として、[詳細な説明]

具体例としては次のような形になります。

• Python開発者として、与えられたCSVファイルから重複したレコードを読み取り、それを表示するコードを書く。
• JavaScript開発者として、フォーム上の情報をチェックするプログラムを書く。名前とメールは必須で、住所と年齢は任意である。

エラーやバグを修正するプロンプト

次のプロンプトは、エラーを解決するためにコードをどうデバッグするかをChatGPTに尋ねるものです。

以下のエラーを解決するためにコードをどうデバッグするか教えて。
プロジェクト: [プロジェクト名/説明]
テクノロジースタック: [テクノロジースタック]
エラー: [エラーの説明]

これには具体的なエラーメッセージを用いた形もあります

[エラーメッセージ] というエラーが出ている。これにどう対処すればよいか？

ダミーデータの生成プロンプト

ダミーデータを生成するためのソフトウェアを開発している場合は、以下のプロンプトを利用できます。

機能：[機能を説明]
データ生成：[必要な列またはデータを入力]
データ形式：[データ形式を入力]
レコード数：[レコード数を入力]

例：決済ゲートウェイの統合のためにダミーデータを生成するソフトウェアを開発しています。

機能：決済ゲートウェイ統合
データ生成：ユーザーメール、住所、ピンコード
データ形式：MySQLクエリ
レコード数：20

データベースタスクのプロンプト

コーディングの後、データベース管理は多くの時間を取ってしまいます。ChatGPTを使用して作業を高速化させましょう。

以下のようなプロンプトで、SQLクエリ、MongoDBクエリ、モデルクエリを作成できます。

[データベースの言語]のクエリを書いてください。
テーブル：[テーブル/コレクションリスト]
要件：[要件を記述してください]

例1：MySQLクエリを書いてください。テーブル：usersとorders 要件：今日最も大きな注文をしたユーザーの詳細を提供すること。

例2：MongoDBクエリを書いてください。コレクション：usersとorders 要件：過去の購入総額とともにユーザー情報を返すこと。

新機能を開発する際にはテストデータが必要になります。ChatGPTをデータフィーダーとして使用できます：

データベースにレコードを挿入するためのクエリを書いてください。
データベース：[データベース名]
テーブル/コレクション名：[テーブル名]
列/フィールド：[列名]
レコード数：[レコード数]

まとめ

以上のような様々な場面でChatGPTを活用することで、開発作業をより効率的に行うことが可能になります。新しいコードの作成から、エラーの修正、コードの理解、リファクタリングまで、あらゆる作業をサポートしてくれます。さらに、データベース管理、コードレビュー、UI開発、CSS開発、サーバーサイド作業、インタビュー準備、クライアントへのメール送信といったタスクも対応可能です。

これらのプロンプトはあくまで一部に過ぎません。ChatGPTの可能性は無限大であり、それを活用することで開発者は大きな生産性向上を実現することができます。

さらに詳しい使い方については、この記事の参考サイトを参照してください。また、GPT-4へのアップグレードで飛躍的にスキルが向上します。