生成AI時代のソフトウェア開発

text.md

• Oreillyのサイト

1章 コーディング

browser上から

• chatGPT
• Gemini

IDEにインストール

• GitHub Copilot
  • https://github.com/features/copilot/plans?locale=ja

AI搭載IDE

• Cursor
  • https://cursor.com/
• Windsurf
  • https://windsurf.com/
  • https://qiita.com/syukan3/items/c5f4cb48a6f1a5396e4e

所感

• どれでも良さそう。本人が使ってみて、合うか合わないか

• 個人的にはclaude.aiを使っている。

  • https://claude.com/ja-jp/pricing

2章 UI/UX

• Uizard
  • https://uizard.io/
  • テキストからワイヤーフレームを出力してくれる
  • Figmaより使いやすさを求めたもの
• Bolt.new
  • https://bolt.new/
  • AIによるアプリ開発ツールらしい
• Lovable
  • https://lovable.dev/
  • AIによるアプリ開発ツールらしい
• QoQo.ai
  • Figmaのplugin
  • https://www.youtube.com/watch?v=Bvm1hocByh0

所感

• 著者によると1章のコーディングのものよりも遅れているらしい。
• chatGPTとかで良さそう。今後に期待。

3章 コードレビューとAIレビュー

• Codacy
  • https://www.codacy.com/
• Synk/DeepCode
  • https://snyk.io/platform/deepcode-ai/
• CodeRabbit
  • https://www.coderabbit.ai/

所感

• 10個ぐらい明らかな改善点を仕込んだソースレポジトリを読み込ませたところ、Codacyが優秀だったらしい。
• 8/10ぐらいは気づいたとのこと。
• 脆弱性などは気づくけど、パフォーマンス問題には気づかなかった。

4章 自動テストと品質保証

• Katalon
  • https://katalon.com/
  • Groovyのコードを生成
• testRigor
  • https://testrigor.com/
  • 大規模、複雑なものには向いていないらしい

所感

• 独自の出力仕様でテストコードを出力する。Claude CodeやCursorを使えば、ソースコードに応じて、出力したいテストコードを出力できるからそちらの方が便利そうではある。

5章 予測分析とパフォーマンス最適化

• Julius
  • データのためのチャットボット
  • https://julius.ai/
• Akkio
  • https://www.akkio.com/
  • 単純な分析と可視化を超えたエンドツーエンドの「ノーコードAIプラットフォーム」です。 ユーザーはこれを使用して、顧客離反の予測や販売予測などの結果を予測する機械学習モデルを訓練、展開、統合できます。 予測分析を活用し、AIを業務ワークフローに統合しようとしている企業に最適
• ChatGPT

所感

• ログからAIによる分析を行う。著者は満足度の高いツールはなかったとの評価。

6章 ドキュメンテーションとテクニカルライティング

• Swimm
  • AIを活用してコードベースと自動的に同期・更新される技術ドキュメントを作成・管理するプラットフォーム
• ChatGPT
• Cursor
  • ソースコードから開発ドキュメントを生成も可能
• Scribe
  • Webブラウザ上の操作を記録し、AIが自動で手順書（マニュアル）を作成するChrome拡張機能ツール
  • https://scribe.com/
  • 著者からするとクオリティに不満らしい

所感

• 実務の要求レベルを満たすアウトプットも行うが、やはり最終的な細かい見直しは必須とのこと。

7章 チャットボットとバーチャルアシスタント

• Chatbase
  • https://www.chatbase.co/
  • WebサイトのURL、PDF、Word、テキストデータなどをアップロードするだけで、その情報を基にした独自のAIチャットボットをノーコードで簡単に作成・埋め込みできるツール
• Botpress
  • https://botpress.com/
  • GPT-4などの最新LLM（大規模言語モデル）を活用したAIチャットボット・AIエージェントを、ノーコードまたはローコードで構築・展開・管理できる強力なプラットフォーム
• LangChain
  • https://www.langchain.com/
  • コードを書いて、チャットボットを実装するもので、著者から評価が高かった。

感想

• いろんな分野でAIサービスが登場している。通常の開発業務でAIをあまり導入できていないので、そろそろ本格的に検討していきたい。