2024年のLLMを用いたプログラミング：私の経験

この記事では、著者が過去1年間、生成モデルを使ってプログラミングを行ってきた経験をまとめています。自動補完、検索、チャット駆動型プログラミングにおいて、LLMが生産性を向上させることに大きく貢献したと結論づけています。チャット駆動型プログラミングはワークフローの調整が必要ですが、最初のドラフトを提供し、エラー修正を迅速化します。著者は、LLMは明確に定義された問題に秀でていると強調し、LLMとのより良いインタラクションのために、より小さく独立したコードパッケージを使用することを提唱しています。最後に、フィードバックループを合理化し、効率を高めるためにLLM用に設計されたGo IDEであるsketch.devを紹介しています。