思い浮かべてみてほしい：あなたは、解読が不可能に思えるコーディング問題に行き詰まり、締め切りが迫っている。AIツールがコーディング・アシスタントとしてステップインするという噂を耳にしたことがあるだろう。
開発者たちは、コーディングのために2つの人気のある名前、Claude対ChatGPTを比較している。
どちらも、スクリプトの生成から複雑なプログラミング問題の解決まで、あらゆる手助けを約束してくれるが、そのアプローチと能力は鍵の部分で異なることがある。
このブログでは、あなたのワークフローに最適なツールを決めることができるように、コーディングのためのそれぞれのパフォーマンスを分解します。さらに、チェックする価値のある代替ツールもご紹介します。👇
ChatGPT とは？
Via： チャットGPT OpenAIによって作られたChatGPTは、ランダムな質問に答えたり、エッセイを書いたり、すべてにおいてすぐに使えるツールになった。しかし、このツールが本当に輝くのはコード化だ。
GPT-3.5から、より進化したGPT-4、GPT 4oまで、各バージョンはプログラミングタスクの処理におけるバーを上げてきた。特にGPT-4は、複雑なコード課題に取り組む能力と、前バージョンでは苦労することもあった微妙なプログラミング・コンセプトを理解する能力で際立っています。
さらに、GPT-4の改善されたコンテキスト理解は、より大きなコードベースを扱い、より正確でコンテキストを考慮したソリューションを提供することができる。正しい使い方をすれば、次のようなことが可能になります。 より良いプログラマーになる そして、かつてないほどプログラミング言語を理解しよう。
ChatGPTの機能。
ChatGPTは クロードの代替 ChatGPTはコードタスクのための機能が満載です。いくつかの鍵機能を見てみましょう：
機能その1: 機能的なコード生成 機能その2: 機能的なコード生成
ChatGPT の強みの一つは、機能的で適応性のあるコードスニペットを生成できることです。PythonやJavaScriptのような広く使われている言語で書くこともできますし、HaskellやJuliaのようなニッチな言語で仕事をすることもできます。
また、フレームワークやライブラリに取り組んでいる場合、ChatGPTはあなたのスタックの他の部分とまとまりのあるコードにするのに十分なコンテキストを持っています。
セッション内でChatGPTをトレーニングすることで、あなたのコーディングスタイルやプロジェクトのコンテキストをより理解することができます。より具体的に入力すればするほど、ChatGPT のデバッグと提案はよりカスタマイズされます。
機能2：デバッグ支援
ChatGPT のような人工知能モデルによるデバッグは、エラーメッセージを分析し、微妙なバグを特定し、代替ソリューションを提案することで、エラー解決を効率化できます。
一般的な ソフトウェア開発の課題 Javaの'NullPointerException'やPythonの'SyntaxError'のようなエラーです。その場合、エラーログと関連するコードスニペットを貼り付ければ、ChatGPTがステップバイステップで解析してくれます。
AIチャットボットは、メモリリークの追跡、非同期呼び出しが期待通りに動作しない理由の特定、根本的な構造的問題を修正するコードの生成など、複雑なタスクの根本原因を正しく特定する支援にも長けています。
機能#3: カスタマイズによる多彩な言語サポート。
多言語対応により
/を実現します。 https://clickup.com/ja/blog/165281/how-to-use-chatgpt-for-writing-code/ になります。 ChatGPTでコードを書く /%href/
を使ってコードを書くことは、複数の言語で仕事をしたり、新しい言語を探したりしている開発者にとってプラスになります。
Python、JavaScript、C++、Java、Go、Ruby、PHP などで仕事ができます。機能を最適化したい場合、ChatGPTはロジックを保持したまま別の言語でコードを書き直すのに役立ちます。
また、異なるプログラミングスタイルにも適応できます。
例：Pythonでオブジェクト指向の仕事をしていて、より機能的なアプローチに移行することにした場合、ChatGPTは新しいパラダイムに従うようにコードを作り直します。
**ChatGPT 価格
- 無料です。
- プラス: $20/month per ユーザー
- チーム: $30/月/ユーザー
- 企業向け: カスタム価格
クロードAIとは？
Via： クロード は、高度な大規模言語モデル（LLM）を搭載しており、自然言語を理解し、印象的なレベルのニュアンスで応答します。そのユニークな体質設計は、親切、誠実、安全を優先します（ただし、他のAIと同様、時折滑ることがあります）。
クロードは、コーディングタスクを処理し、きれいなコードを生成し、問題をデバッグし、技術的な概念を説明して改善することもできる。 開発者の生産性を向上させる。 .
会話のフローは、あなたのコーディングスタイルやニーズを理解してくれる人と共同作業をしているような気分にさせてくれます。
クロードの機能
では、Claudeがベストの候補となる理由は何でしょうか？ 開発者AIツール ?見てみよう。
機能#1: ファイルの理解とコンテキストの保持.
Claude はチャットで直接ファイルを扱うことができるため、他のコーディングアシスタントとは一線を画しています。コードドキュメント、プロジェクト仕様書、あるいは以前のプロジェクトメモのような複数のファイルをアップロードすることができ、Claude は会話を通してコンテキストを保持します。
この機能は、API 統合やデータ処理スクリプトのような拡張機能のあるプロジェクトで輝きを放ち、クロードはあなたがアップロードしたファイルに基づいてすばやく回答を提供できます。
機能2: コンテキストウィンドウの拡張
Claude の最新バージョンである Claude 2.1 では、トークン・リミットが 200,000 トークン（約 150,000 語）となっています。
これはコーディングにおいて、過去の問題を常に説明し直すことなく、長くて複数のステップを要する指示を出したり、複雑なプロジェクトに取り組んだりできることを意味する。詳細を記憶しているので、コードベースにシームレスに突入することができる。
この大きなコンテキスト・ウィンドウは、長時間のデバッグ・セッション、アーキテクチャーに関する議論、あるいは過去のやりとりを完了し、コンテキストを理解した上でのコード生成に依存するプロジェクトに役立つ。
機能その3: コードドキュメンテーションと説明
クリアされたコードは明確で簡潔なドキュメントを作成し、複雑なコード構造を説明します。コード内のコメントの追加、READMEの作成、特定のアルゴリズムの説明など、Claudeは技術的な専門用語を理解しやすい言葉に変換します。
この機能は、きちんと文書化されたコードベースを求める開発者にとって時間の節約になる。特にオンボーディングや共同コーディングセッションにおいて、チーム全体がフォローできるようになります。
💡 Pro Tip: Claudeで最高の結果を得るには、コードの背後にある「理由」を説明する上級開発者として扱いましょう。この機能を書いてください」ではなく、こうしてみましょう：一緒にデバッグしましょう。これが私のコードとエラーです。これが私のコードとエラーです。クロードが優れているのは、共同での問題解決を促し、解決策だけでなく理由も求めるときだ。
クロードの AI 価格
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**Claude vs. ChatGPT：鍵機能の比較
Claude AIとChatGPTはコードアシストのための優れたツールですが、それぞれが異なる分野で優れています。
それぞれの機能を比較してみましょう。
| ---------------------- | ------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------ |
| コードの最適化 | 方法論的で、パフォーマンスと構造を改善する。
| 曖昧な要件｜明確な質問を投げかけ、オーダーメイドの解決策を提供｜ベストプラクティスを想定し、明確な詳細を必要とする｜コンテキスト・リテンション（文脈の保持
| コンテキスト保持｜大容量ファイル（20万トークン）を扱い、コンテキストをシームレスに保持｜保持は限定的で、小規模プロジェクトに適している｜コード説明｜詳細なコメント｜アクセス可能なコメント
| コードの説明｜詳細なコメントとアクセス可能な説明｜クリアされたが、複雑なコードでは正確さに欠ける。
| 価格｜無料; Pro: $20/月｜無料; Plus: $20/月｜チーム: $30/月｜エンタープライズ：カスタム価格
クロード vs ChatGPT：鍵機能の比較
機能その1：デバッグとエラー修正。
デバッグ能力に関して、これら2つの言語モデルの主な違いは、問題解決へのアプローチです。
クロード
素直なデバッグのための素早いエラー修正
一方、ChatGPTは即座に問題を発見し、修正する傾向があります。しかし、微妙なエッジケースや、より深いアーキテクチャ上の問題を見逃してしまうことがよくあります。
ChatGPTはClaudeと違い、バグがコードベースの他の部分にどのような影響を与えるか、一見関係なさそうなバグがどのような波及効果をもたらすかを説明しません。
勝者:*🏆 クロードは、コードに対するより自己分析的なアプローチで、コードのデバッグにおいてChatGPTに勝ります。
機能2: コードの最適化。
コードの最適化には、より速く、よりスケーラブルに、より保守しやすくするためにコード構造を改善することが含まれます。最適化なしでは、よく書かれたコードであっても、特にプロジェクトが複雑になるにつれて、パフォーマンスの問題に直面する可能性があります。
クロード
コードの最適化に対するClaudeのアプローチは、まるで上級エンジニアにコードを調査してもらうような、非常に几帳面なものです。構造を分析し、必要であればより深いアーキテクチャの変更を提案します。
これは、クロードが静的コード解析を行い、アルゴリズムの非効率性、アーキテクチャのボトルネック、アンチパターンを特定するためだ。そして、計算量の改善やデザインパターンのリファクタリングといった最適化を提案します。
例えば、大規模なデータセットを反復処理していて、速度低下に直面しているとしよう。その場合、クロードは、ネストしたループをハッシュマップに置き換えたり、分割統治（divide-and-conquer）メソッドを使うなど、より効率的なデータ構造やアルゴリズムを推奨する。
ChatGPT
ChatGPTのコード最適化スキルは堅実ですが、より直接的で目先の利益に集中する傾向があります。冗長な処理の削減、ループの最小化、より単純なアルゴリズムへの切り替えなど、関連するコードの提案を行います。
ChatGPTはコードの可読性とモジュール性を最適化します。複雑な機能をよりシンプルで管理しやすい断片に分解するのが得意で、メンテナーを向上させることができますが、常に最高のパフォーマンス向上につながるとは限りません。
例えば、階乗を計算する元のコードではループを使っていますが、これは仕事はできますが、可読性とモジュール性に欠けます：
def factorial(n)：
結果 = 1
i = 1
while i <= n：
結果 = result * i
i += 1
結果を返す
ChatGPTはこのコードを、可読性とモジュール性を高めるためにドキュメントを追加した、よりクリーンで再帰的なバージョンにリファクタリングします：
def factorial(n)：
"""非負整数 n の階乗を計算する。"""
if n < 0：
raise ValueError("階乗は負の整数に対して定義されていません。")
return 1 if n <= 1 else n * factorial(n - 1).
勝者:*🏆 ChatGPT と Claude はコードの最適化に優れていますが、ChatGPT はより堅牢で信頼性の高いリファクタリング機能でリードしています。
機能その3: あいまいな要求への対応 ### 機能その4: あいまいな要求への対応
エッジケースや未定義の振る舞いは、コードを書く際に曖昧なままにしておくのではなく、明示的に処理する必要があります。
クロード
不明瞭なコード要件が与えられたとき、クロードは技術的な背景を分析し、ターゲットとなる質問をする。
例えば、Claude にデータベース設計の支援を依頼すると、ソリューションを提案する前に、予想されるクエリパターン、トランザクション量、一貫性要件、スキーマの柔軟性ニーズなどの特定のパラメーターを探ります。
特定のフレームワークを開発している場合や、特定のコンプライアンス基準を満たすコードが必要な場合、クロードはこれらを容易に考慮します。
ChatGPT
ChatGPTは、一般的なプログラミングの原則に基づいて曖昧な要求を解釈する可能性が高くなります。
デフォルトでベストプラクティスを想定しているため、単純なシナリオでは仕事がうまくいきますが、要件が複雑であったり、定義が緩かったりすると、特定のニュアンスを見逃すことがあります。
この AIコードツール は迅速にソリューションを提供し、一般的に受け入れられているパターンに基づいて答えを生成する傾向がある。しかし、プロジェクト独自の特性が明示的に説明されない限り、必ずしも考慮されないかもしれない。
ChatGPTは、データベースの最適化のための正規化のような一般的なベストプラクティスを適用する傾向があります。
勝者：🏆ChatGPT の一般化された仮定ベースのアプローチは、プロジェクト特有のニュアンスを見逃す可能性があります。
クロード vs. チャットGPT on Reddit
Redditを見ると、多くの開発者がコーディングタスクに関してはクロードがChatGPTを凌駕していると考えていることがわかります。
私は開発プロジェクトでいつも ChatGPT を使っています。しかし、ChatGPTのコードの書き方に問題があります。クロードは違います。クロードのコードの書き方はChatGPTのそれとは全く違うようです。
あるRedditor
しかし、両方のツールのユニークな強みを強調する人もいる。
私は両方使っていますが、正直なところ、それぞれに長所があります。ChatGPTの方が会話しやすく、日常的に使うにはスムーズです。しかし、Claudeの方が、コーディングのような特定の技術的なタスクをうまく処理できるように思います。
別のRedditor
Claude vs. ChatGPTに代わる最高のツール、ClickUpにミーティングしよう。
のような /AI アシスタントがある一方で
/のようなAIアシスタントが https://clickup.com/ja/blog/137925/claude-vs-chatgpt/ クロードやChatGPT /%href/
は、私たちがより良いコードを書くのを助けてくれる、 クリックUp は、チームの生産性向上とワークフローの効率化を支援するスマートAIアシスタントです。その一環として アジャイルチーム向けClickUp タスク管理、プロジェクトプランニング、チームコラボレーションを支援する高度な機能を提供する。
コーディングに特化して作られているわけではないが、開発プロジェクトにまつわるタスクを整理・管理するのに非常に役立つ。
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Brainは、開発ログやミーティングメモを解析してアクションアイテムを特定することで、細部の見落としをなくし、さらにステップアップします。ソフトウェア開発プロセスの強化を目指すチームにとって、ClickUp Brainのようなツールは計り知れない価値を提供します。
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ClickUpのワン・アップ#2：ドキュメント」。
ClickUp Docsを使ってリアルタイムでコーディングプロジェクトを共同作業する
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以下のいずれにも対応しています。 コード・ドキュメントを書く に書いたり、スニペットをタスクの説明やコメントに直接埋め込んだりすることで、Docs はすべてを整理し、コンテキストに関連した状態に保ちます。
ClickUp以前は、タスク管理とドキュメンテーションのために2つのツールを使い分けていました。私たちのチームにとって、行ったり来たりするのは非効率的でした。
ビジネスユニット・マネージャー、Davide Mameli氏
クリックアップのワン・アップ #3: ソフトウェア・チーム プロジェクト管理ソフトウェア
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ClickUp Software Teamプロジェクト管理ソフトウェアで、高品質でバグフリーのコードを納期通りに納品しましょう。
これらの機能に加えて ClickUp Software チームプロジェクト管理ソフトウェア .タスク管理、コードレビュー、スプリントプランニングを一元管理するプラットフォームで、コーディングチームのコラボレーションを効率化します。
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📖あわせてお読みください。 ソフトウェア開発におけるAIの使い方
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