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悪いプロンプト、悪い結果: すべての LLM 不合格はあなたのせいである理由

に itsgeorgepi3m2024/12/03

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長すぎる; 読むには

AI が生成したコードは革命的なもののように思えるかもしれませんが、失敗すると困ってしまいます。なぜこのようなことが起こるのでしょうか? 多くの場合、問題は AI 自体にあるのではなく、私たちが提供する入力にあります。

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カーソルを使うのは魔法のように感じられますが、そうではないこともあります

AI が生成したコードは革命的なもののように思えるかもしれませんが、失敗すると困ってしまいます。なぜこのようなことが起こるのでしょうか。多くの場合、問題は AI 自体ではなく、私たちが提供する入力にあります。AI は正確で包括的な指示によって機能します。プロンプトが不明瞭であったり、重要なコンテキストが欠けている場合、問題は AI ではなくユーザーにあります。

開発者のジレンマ: コンテキストがすべて

次のようなシナリオを想像してみてください。プロンプトを送信すると、AI コードエディターの Cursor が完璧なソリューションのように見えるものを提示します。しかし、コードを実行しても何も機能しません。なぜでしょうか? Cursor には、ユーザー固有の環境を理解するために必要なコンテキストが欠けていたためです。

よくある問題は次のとおりです:

オペレーティングシステムの不一致: Linux を使用していますが、Cursor は macOS を想定しています。
競合するポートまたは Docker エラー: カーソルは、実行中のコンテナの状態を無視してコードを生成します。
Python 環境の問題: 特定の依存関係またはバージョンが生成されたコードと一致しません。

これらは Cursor の失敗ではなく、私たちが提供するコンテキストのギャップです。環境認識がなければ、最も賢い AI でも解決策を推測することしかできません。

解決策: CursorBoost の導入

このギャップを埋めるために、私はCursorBoost を作成しました。これは、AI が効果的に動作するために必要なコンテキストを確保するために設計された軽量エージェントです。システムに関する重要な詳細をリアルタイムでキャプチャし、それを AI のインタラクションにシームレスに統合します。

CursorBoost がユーザー体験をどのように変えるかを以下に示します。

環境監視: CursorBoost は、次のような重要なシステムの詳細を積極的に追跡します。
- オペレーティング·システム
- 開いているポート
- Docker ログ
- Python バージョン
動的更新: エージェントはこの情報を.cursorrulesファイル (システムの状態の集中スナップショット) に書き込みます。
強化されたプロンプト: このコンテキストを統合することで、CursorBoost は AI が特定の環境に合わせてカスタマイズされたソリューションを生成することを保証します。

CursorBoost がない場合、AI はポート 8080 の使用を提案する可能性がありますが、アクティブなプロセスと衝突するだけです。CursorBoost を使用すると、開いているポートを認識して代替案を提案するため、デバッグのストレスから解放されます。

CursorBoost が重要な理由

CursorBoost は AI 支援開発における推測作業を排除し、実用的なメリットをもたらします。

正確なソリューション: 最初からシステムに適合するコード。
時間の節約: 反復と説明の回数が減ります。
フラストレーションの軽減: AI がセットアップを理解すると、デバッグがスムーズになります。

これは単に利便性のためだけではなく、AI を本当にあなたのために働かせるためのものです。

現実世界での成功: Nvidia & Vercel ハッカソンでの CursorBoost

CursorBoost は、 Nvidia と Vercel のハッカソンでの必要性から生まれました。問題は個人的なもので、AI が生成したソリューションが私のワークフローに合わないというものでした。この問題を解決することで、開発時間を何時間も節約できただけでなく、 Jensen Huang のサイン入り RTX 4080 GPU を獲得できました。

しかし、本当の賞品はハードウェアではありませんでした。適切なコンテキストで AI がどれだけ効果的になるかを知ることができたのです。CursorBoost は、私の日々のストレスを、世界中の開発者にとってスケーラブルなソリューションに変えてくれました。