GPTでソースコードからpatchを生成し続けたらプログラミングを自動化できるのでは？？？？ - laiso

と思ってやってみたら結構実現できてウケたので解説します。 はじめに 最近のGPT(LLMs)アプリケーション開発界隈は「プロンプトの内容を試行錯誤して結果を期待する」フェーズから「LLMsの特性を生かした今までできなかった自動化を実現」という段階が訪れつつあって楽しい時期です。 LlamaIndexというOSSではDBのスキーマと自然言語からSQLを自動生成してその場で実行するというクレイジーな機能があるのですが(A Guide to LlamaIndex + Structured Dataを参照) これと同じ発想でソースコード全体からpatch(patch - Wikipedia)を生成してその場で適用するというアイデアを思いついたのでしばらく検証していました。 「コミットメッセージを先に書いてそれを満すコミットをGPTに生成してもらう」ようなイメージ。 書いたコードはpmonというコマ

[june29]

現時点でのMicrosoft陣営の手札だけ見ても、GitHubにリポジトリをつくってPull Requestを立てて「次はこうして」ってコメントしたら実装してプッシュしてくれる仕組みくらいは近いうちに登場しそうだなあ、と思う。

[hinonono]

ソフトウェア構造も段々とAIに最適化されてくんだろうか。コンウェイの法則で言う組織の位置にAIが入って、GPTのトークン長のような限界に合わせて規模が狭まり、それのピラミッド構造の入れ子になってくみたいな。

[hatebu_ai]

シンギュラリティを越えて進化しすぎたAIは、無限にクッキーを作る仕事に就かせるしかない

[pwatermark]

ここまで来るとGPTのことを「コンパイラ」って呼ぶべきなのかもね

[ys0000]

IssueをAIに任せたい

[circled]

GitHub copilotにコメントで指示出しするのと変わらないような。しかもcopilot xにはチャット機能搭載されるし。これをIDEとかに内臓させずにプロンプトでやり続ける方が開発効率悪くない？とか色々思っちゃう

[saikyo_tongaricorn]

自分の耐性を増やしながら増殖していくモンスターができそう

[shunkeen]

このまま作り続けて最終的にGitHub Copilot Xの開発チームに雇われて、GitHub Copilot Xに機能が吸収されたら面白いなと思う反面、すでにGitHub Copilot Xにはこの手の機能がいっぱいありそうだなとも思う。