Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
自然言語による シェルコマンドラインチャー wanna の紹介
Search
hirokidaichi
April 05, 2023
Technology
0
2.6k
自然言語による シェルコマンドラインチャー wanna の紹介
hirokidaichi
April 05, 2023
Tweet
Share
More Decks by hirokidaichi
See All by hirokidaichi
エンジニアリング組織論〜不確実性に向き合う組織の現在と未来
hirokidaichi
2
250
大規模言語モデル時代の開発生産性
hirokidaichi
20
13k
内製化のコツとワナ
hirokidaichi
2
2k
心理的安全性とソフトウェア化する社会/ Psychological Safety and Software-based Society
hirokidaichi
40
12k
Power Theory of Software Architecture
hirokidaichi
21
7.8k
Cultural Capital Theory in Software Engineering
hirokidaichi
48
15k
エンジニアリング組織論への招待:第1章(プレゼン)
hirokidaichi
6
3.3k
エンジニアリング組織論への招待:第2章(プレゼン)
hirokidaichi
3
1.2k
2つのDXと技術的負債-YAPC Tokyo 2019
hirokidaichi
55
26k
Other Decks in Technology
See All in Technology
成立するElixirの再束縛(再代入)可という選択
kubell_hr
0
780
25分で解説する「最小権限の原則」を実現するための AWS「ポリシー」大全
opelab
9
2.1k
Amplifyとゼロからはじめた AIコーディング 成果と展望
mkdev10
1
360
~宇宙最速~2025年AWS Summit レポート
satodesu
1
1.1k
強化されたAmazon Location Serviceによる新機能と開発者体験
dayjournal
2
150
実践! AIエージェント導入記
1mono2prod
0
130
VISITS_AIIoTビジネス共創ラボ登壇資料.pdf
iotcomjpadmin
0
140
[TechNight #90-1] 本当に使える?ZDMの新機能を実践検証してみた
oracle4engineer
PRO
3
140
活きてなかったデータを活かしてみた話 / Shirokane Kougyou vol 19
sansan_randd
1
400
Абьюзим random_bytes(). Фёдор Кулаков, разработчик Lamoda Tech
lamodatech
0
260
Uniadex__公開版_20250617-AIxIoTビジネス共創ラボ_ツナガルチカラ_.pdf
iotcomjpadmin
0
140
Кто отправит outbox? Валентин Удальцов, автор канала Пых
lamodatech
0
260
Featured
See All Featured
Statistics for Hackers
jakevdp
799
220k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
10
920
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
330
24k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
693
190k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
184
22k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
29
9.5k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
1.8k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
30
5.8k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
2.8k
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
29
2.7k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
28
3.8k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
8
790
Transcript
自然言語による シェルコマンドラインチャー wanna の紹介 株式会社レクター 広木大地
広木 大地 1983年生まれ。筑波大学大学院を卒業後、2008年に新卒第1期として株式会社ミクシィに 入社。同社のアーキテクトとして、技術戦略から組織構築などに携わる。 同社メディア開発部長、開発部部長、サービス本部長執行役員を務めた後、2015年退社。 現在は、株式会社レクターを創業し、技術と経営をつなぐ技術組織のアドバイザリーとして、 多数の会社の経営支援を行っている。 著書『エンジニアリング組織論への招待~不確実性に向き合う思考と組織のリファクタング』 が第6回ブクログ大賞・ビジネス書部門大賞、翔泳社ITエンジニアに読んでほしい技術書大 賞2019・技術書大賞受賞。一般社団法人日本CTO協会理事。内閣官房、経産省、IPA、デ
ジタル庁などでDX/リスキリングに関する委員を歴任。 2022年9月、株式会社朝日新聞社社外CTO就任 2022年11月、株式会社グッドパッチ社外取締役就任 自己紹介
None
まずはデモをご覧ください。
None
wanna think / コマンドを考えるコマンド ソフトウェア開発のプロセス設計し、 AIと人間の役割を決めてステートマシンとして実装 生成 名前提案 概要生成と保存 反省とデバッグ
指示出し 実行 保存 追加指示 指示リセット 名前選択 これまでの 指示をまとめる レビュー 保存フェーズ 終了 Exit 問題があれば修正 LLM の仕事 人間の仕事
AIが提案し、人間が決める 自然言語を入力するのは意外とめんどくさい。だからできる限り ”意思決定”だけさせる。 LLM の仕事:実装したり提案したり 人間の仕事:目的の提供と意思決定
複数のNLPタスクを組み合わせたUX GPTの凄さはNLPの圧倒的な民主化。これまで使わなかったところにもふんだんに使う設計 ①ソースコード生成 ③実行結果の評価と デバッグ ②スクリプト名の 提案 ④概要文の生成 ⑤ユーザー言語の 推定
GPTのすごさはNLPの民主化 (こんなところにも使うの?がUXになる。)
スクリプトの生成プロンプト CoT:Chain of Thoughtを効かせるためにまず説明を求める。 CoT One Shot Example ユーザーの言語を入力から推定して、出力を縛る。
スクリプト名の提案プロンプト CoT:Chain of Thoughtを効かせるためにまず説明を求める。 CoT One Shot Example ユーザーの言語を入力から推定して、出力を縛る。 JSONの配列として出力を求めて、
parseし失敗したらretry。
実行結果から反省とデバッグ bashの出力をteeして、実行結果を systemプロンプトに抜粋して入力 もし、問題があればコードの修正をサジェスト。
スクリプト名の提案プロンプト CoT:Chain of Thoughtを効かせるためにまず説明を求める。 CoT One Shot Example ユーザーの言語を入力から推定して、出力を縛る。 JSONの配列として出力を求めて、
parseし失敗したらretry。
これまでの指示をまとめて概要文を作成
ユーザー言語を推定して、その言語で対話 プロンプトの能力は、英語の方が日本語よりやや高い。 また、論文やライブラリなど例が豊富。 一方、ユーザーへの応答は入力言語から自然と対応してほし い。(ときどき、英語で話し出すのを防ぐ )
Prompt Engineeringも 普通のエンジニアリング。 (既知のパターンの組み合わせと試行錯誤)
wanna think / コマンドを考えるコマンド ソフトウェア開発のプロセス設計し、 AIと人間の役割を決めてステートマシンとして実装 生成 名前提案 概要生成と保存 反省とデバッグ
指示出し 実行 保存 追加指示 指示リセット 名前選択 これまでの 指示をまとめる レビュー 保存フェーズ 終了 Exit 問題があれば修正 LLM の仕事 人間の仕事
LLMソフトウェア =組織プロセス設計
AIが提案し、人間が決める 自然言語を入力するのは意外とめんどくさい。だからできる限り ”意思決定”だけさせる。 LLM の仕事:実装したり提案したり 人間の仕事:目的の提供と意思決定
メンバーが提案し、マネージャが決める AIと人間の関係は、メンバーとマネジメントの組織設計に似ている。 メンバーの仕事:実装したり提案する マネージャの仕事:目的の提供と意思決定
すべての人が AIをマネジメントする マネージャになる。