ここでは、私の経験とこのHNディスカッションに基づいて、役立つAIコーディングのヒントを集めています。最も重要なもの: 実際にコードを書く。プロンプトの精錬者にならないでください。
プロジェクトルールを使用する
モデルが繰り返し間違える内容をCLAUDE.mdに入れます。コーディング規則、ドメイン用語、テストの実行方法を文書化します。モデルが同じ方法で2回迷惑をかけたら、それを更新します。
コーディングの前に計画する
プランモードを使用します。大きなタスクの場合、モデルに仕様を生成させ、次にアーキテクチャドキュメント、次にTODOリストを生成させます。その後でのみ、小さくて明確な範囲のタスクを実装させます。
自己チェックの方法を提供する
テストコマンドを提供します。テストが合格するまでループで実行させます。UIの場合、ブラウザツールを添付して、実際にレンダリングされたページを見ることができるようにします。
新しい開発者のように扱う
作業を小さなタスクに分割します。関連ファイルと共に技術的な説明を提供します。計画を立てて質問させます。あなたはアーキテクチャに集中し、配管作業をさせます。
リファレンスから始める
1つのインスタンスを手作業でうまくコーディングします。コミットします。モデルに残りについてそのパターンに従うように伝えます。
優れている場所で使用する
AIが得意なもの: 反復的な類似の変更、JSONの操作、既存のコードのテスト生成。曖昧な要件でゼロからシステムを設計することは苦手です。
頻繁にリセットする
終わりのないチャットを使用しないでください。タスクごとに1つの会話。多くのターンの後、指示は出力に影響を与えなくなります。頻繁に新しく開始します。
明示的である
単に「機能Xを構築する」と言って去らないでください。望ましい最終状態を説明します。モデルに要件を言い換えさせます。すべての差分をレビューします。
「AI」ではなく特定のツールを考える
自問してください: より良いオートコンプリートが必要ですか? 1回限りのコード例? ボイラープレート? 結果を検証するのに十分にドメインを理解している場所でLLMを使用します。