ChatGPTコードインタープリターとJupyter Notebookを組み合わせてコーディング機能を強化

AIの助けを借りれば、開発者のコーディング効率が大幅に向上することは間違いありません。

開発者は単純で反復的なコーディング作業から解放されます。しかし、それに伴う多くの問題により、AI を使用する開発者は圧倒されてしまうことがよくあります。

Chapyter は、GPT-4 などの強力なコード生成モデルを Jupyter Notebook コーディング環境に組み込み、人間と AI のコラボレーションの新しいモデルを確立し、ほとんどのプログラミングアシスタントが遭遇する問題を大幅に解決します。

Chapyter は、GPT-4 をコーディング環境にシームレスに接続し、自然言語の記述を Python コードに変換して自動的に実行できるコードインタープリターを備えた JupyterLab 拡張機能です。また、Chapyter は、最も使い慣れた IDE で「自然言語プログラミング」を可能にすることで生産性を向上させ、これまで試したことのない新しいアイデアをさらに探求できるようにします。

写真

プロジェクトリンク: https://github.com/chapyter/chapyter

次の図は、Chapyter といくつかの既存のコーディングアシスタントの違いを示しています。

Chapyter はコーディングアシスタントの利点を兼ね備えていることがわかります。開発者がさまざまな複雑なコーディングタスクを完了し、AI によって生成されたコードを自動的に実行し、その場でデバッグを実行したり、プロンプトをカスタマイズしたり、さらには開発者とコードのプライバシーを保護してデータが悪用されるのを防ぐのに役立ちます。

写真

Chapyterの機能と利点

Chapyter の主な機能は次のとおりです。

1.自然言語からコードを生成し、自動的に実行する

タスクの自然言語による説明を含むセルの先頭にコマンド「%%chat」を追加するだけで、わずか数秒という非常に短い時間でコードが生成されます。

Chapyter のこの利点を過小評価しないでください。

オートコンプリートは、多くの AI 支援コーディングツールとの主流のやり取りとなっており、コーディング環境で AI サポートを提供し、開発者の作業の生産性と満足度を大幅に向上させることができます。ただし、自動補完は完璧ではありません。AI コードの提案が散在すると気が散る場合があります。生成されたコードにはデバッグが困難な隠れたエラーが含まれている場合があります。また、生成されたコードは数行に及ぶことが多いため、コンテキスト外で新しい機能を生成することが困難です。

Chapyter は、セルレベルのコード生成と自動実行を提供することでこれらの問題を克服します。やりたいことの自然言語による説明を入力するだけで、Chapyter が GPT-X モデルを呼び出してコードを生成し、実行します。これは、Copilot などのシステムのコード補完とは大きく異なります。これは、関数呼び出しの完了など、数行のコードのみにまたがり、現在の作業に非常に関連性の高いマイクロタスクをサポートするように設計されています。一方、Chapyter は完全なタスクを引き継ぐように設計されており、既存のコードと異なる場合もあります。

Chapyter は AI によって生成されたコードを軽視し、結果に重点を置くため、デフォルトでは生成されたコードは非表示になっています。また、Chapyter には潜在的に危険なコードの自動実行を防ぐセーフモードがあるため、自動実行について心配する必要はありません。

2. コーディング履歴と実行出力を使用してコードを生成する

Chapyter は、コード履歴と実行出力を活用して、コンテキストに応じた提案を提供することもできます。オプションでファイルをロードして、さらなる処理や分析のための提案を提供することもできます。

下の図に示すように、コード生成時に --history または -h フラグを追加することで、Chapyter は以前の実行履歴と出力を使用して、ロードされた IRIS データセットに対応する視覚化コードを生成できます。

3. コードのその場でのデバッグと編集

生成されたコードは完璧ではない可能性があり、バグやエラーが含まれている可能性があります。 Chapter は Jupyter Notebook に完全に統合されているため、IDE を離れることなく、コードを簡単に確認し、エラーやバグを修正できます (この場合は、不足している依存関係をインストールするなど)。

4. プロンプトとAIの設定は透明でカスタマイズ可能

Chapyter はライブラリで使用されるすべてのプロンプトを公開し、使用されるプロンプトと設定を簡単にカスタマイズできるようにすることを目的としています。

入手先: https://github.com/chapyter/chapyter/blob/main/chapyter/programs.py

5. AIを使用する際はプライバシーを優先する

Chapyter は、ローカルにインストールして JupyterLab とシームレスに使用できる最小限の Python パッケージです。 OpenAI API を使用して GPT-X モデルを呼び出しますが、デフォルトではトレーニング用のインタラクションデータとコードは保持されません。

したがって、データをキャッシュしてトレーニングと分析に使用する Copilot や ChatGPT とは異なり、Chapyter によって OpenAI に送信されるすべてのデータはトレーニング用に保存されません (OpenAI API データ使用ポリシーを参照)。