Noteableを使用したコードの生成からデバッグ、そしてコード修正までの自動化プロセスは非常に興味深い

皆さんこんにちは、システム基盤を日々支えるインフラエンジニアのとくさんです。

今回が初の投稿ですが、まずは身近なエンジニアに役立つ情報を提供していこうと思います。

はじめに

この記事では、ChatGPTプラグインの一つであるNoteableを使用して、動作するコードを書く方法について詳しく説明します。 Noteableは、Pythonノートブックを作成、実行、共有するための強力なツールであり、ChatGPTと組み合わせることで、コード生成からデバッグ、そしてコード修正までを自動化することが可能になります。

noteable.io

ChatGPTプラグインNoteableの概要

Noteableは、OpenAIが提供するChatGPTと連携して動作するプラグインであり、Jupyterがその基盤となっています。このプラグインの最大の利点は、ChatGPTの自然言語処理能力を活用して、ユーザーが自然言語で指示を出すだけでPythonコードを生成、実行、デバッグできる点にあります。 Jupyterの強力なインタラクティブなコーディング環境と組み合わせることで、より直感的で効率的なコーディング体験を提供します。

Noteableは、以下のプログラミング言語をサポートしています：

Python
R
Julia
JavaScript
TypeScript
Java
C++
C#
Swift
Go
PHP
Ruby
Kotlin
Rust
Scala
Shell Scripting (Bash, Sh, Zsh)
SQL
HTML/CSS
Markdown
LaTeX

Noteable導入および設定

ChatGPTプラグインNoteableの導入は非常に簡単です。導入方法については、以下サイトを参考にしてください。ただし、対象となるのは有料のChatGPT Plusプランですが、プラグインを使用することでChatGPTの可能性が大幅に広がるため、個人的にはおすすめします。 chtgpt.ai

タスクの実行

それでは、試しにTechCrunchの最新記事要約とその情報をSlackへ連携するコードを生成するタスクを組みます。以下がプロンプトの例です。

以下の順番でタスクを実行して。

1. 以下のURLから最新の記事を取得して表示し、Slackへ連携するコードを書いて
  また、 スクレイピング以外の方法でコードを書くこと  
  https://techcrunch.com/category/startups/

2. 作成したコードは、Noteableのプラグインで実行すること
3. 実行結果が意図通りか確認すること
4. 実行結果が意図どおりであれ「ok」と表示し、コードを表示して終了すること
5. エラーが出たり、実行結果が意図通りでなければ原因を教えて
6. その原因が解消されるようにコードを実行して
7. 以降は、4で「ok」がでるまで2～6をループして

こちらをNoteableプラグインが有効化されたChatGPTから実行すると、

Noteableのノートブック内でfeedparserモジュールをインストールする必要があります。
以下のコマンドを新しいセルで実行することで、feedparserモジュールをインストールできます。

!pip install feedparser

このコマンドを新しいセルで実行し、その後で再度記事を取得するコードを実行します。

Noteableが不足したモジュールを自動でインストールし、コード生成が続いていきました！！

なお、生成されたコードは以下のように表示されます。

以下に、TechCrunchの最新の記事を取得するためのPythonコードを示します。
このコードはNoteableのノートブックで正常に実行されました。
import feedparser

def get_latest_article(url):
    feed = feedparser.parse(url)
    latest_article = feed.entries[0]
    return latest_article.title, latest_article.link

url = 'https://techcrunch.com/category/startups/feed/'
title, link = get_latest_article(url)
title, link

期待した結果についても表示を返してくれています。

このコードの実行結果は次のとおりです：
('French VC firm Frst reaches $80 million first close for its new seed fund',
'https://techcrunch.com/2023/06/25/french-vc-firm-frst-reaches-80-million-first-close-for-its-new-seed-fund/')

Slackへの連携コードも生成されましたが、APIキーの準備が必要だったため一時中断しました。しかし、事前にAPIキーを定義しておけば、こちらも実際に動作するコードが生成可能だと思います。

また、ChatGPTを使った操作はスマホからも同じように実行可能なので、ちょっとした空き時間を活用して実際に動作するコードサンプルを生成することも可能です。

なお、もともとNoteableは、PythonやRなどのプログラミング言語を使用して、データの読み込み、前処理、可視化、モデリングなどを行うための強力なツールです。その利用法の広さからも、非常に興味深いと感じています。

さいごに

ChatGPTとNoteableを組み合わせて使用することで、コードの生成からデバッグ、そして修正までのプロセスを大幅に簡略化することができます。自然言語での指示に基づいてChatGPTがコードを生成し、それをNoteableで自動的に実行することで、開発者はより高度な問題解決に集中することができ、ひいてはユーザへのサービス提供までのスピード向上に繋がると考えています。

この記事が、ChatGPTプラグインNoteableの使用方法とその利点についての理解を深めるのに役立つことを願っています。

それでは、次回の投稿をお楽しみに。

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