𝗦𝘄𝗶𝗳𝘁 𝘃𝘀. 𝗔𝗜 𝗦𝘁𝘂𝗱𝗶𝗼: 𝗧𝘄𝗼 𝗗𝗶𝗳𝗳𝗲𝗿𝗲𝗻𝘁 𝗪𝗮𝘆𝘀 𝘁𝗼 𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱

今週、私は2つの異なるタイプの開発を行いました。

一方はSwiftのコードを書くことでした。関数を書き、テストし、小さなエラーを一つずつ修正していきました。

もう一方はGoogle AI Studioを使うことでした。アプリの内容を1段落で説明しただけで、数分後には、実際に動作し、デプロイされたウェブアプリが出来上がっていました。

これらのワークフローの違いは明白です。

Swiftを書くことは、厳格な教師との対話のように感じられます。次に進む前に、あらゆる詳細を正確に把握しなければなりません。そのプロセスは以下の通りです。

  • 関数を書く。
  • それを呼び出す。
  • エラーが出る。
  • エラーを読む。
  • 修正する。
  • 再度実行する。

すべてのエラーには具体的な理由があります。修正を重ねるたびに、理解はより深まります。Swiftでパラメータラベルのエラーを修正したとき、なぜそのルールが存在するのかを正確に理解できました。このような細部への理解は、他人に教える際にも役立ちます。

AI Studioでの開発は異なります。マスコット生成器のために1つのプロンプトを書いたところ、AIは以下のものを提供してくれました。

  • 完全なユーザーインターフェース。
  • カラーパレットのオプション。
  • さまざまなアートスタイル。
  • ギャラリー機能。
  • デプロイ済みのウェブアプリ。

プロセス全体はわずか数分でした。私が辿るべきステップバイステップのエラーループはありませんでした。すべてはバックグラウンドで完結していました。

これにより、知識のギャップが生じました。

Swiftを使えば、なぜ各行が機能するのかを正確に把握できます。仕組みを理解しているのです。

AIで作ったアプリについては、何ができるかは分かりますが、なぜAIが特定の選択をしたのかは分かりません。例えば、AIはギャラリーに localStorage を使用しました。これはデモとしては機能しますが、ブラウザを切り替えるとデータが消えてしまうため、実際の製品としては不十分です。

AIがその決定を私に代わって下したのです。私は予期していませんでした。

これらのワークフローは競合するものではありません。それぞれ異なるスキルを養います。

  • Swiftは機械的な正確さを養います。コードの背後にある「なぜ」を学ぶことができます。これは教える上で不可欠です。
  • AI Studioはプロダクト視点を養います。完成されたエンドツーエンドのシステムがどのようなものかを、非常に素早く目にすることができます。

私のアプローチは変わりました。

AIが生成したコードを使うときは、一行ずつ読みます。単に動くかどうかを確認するのではなく、検証します。これは localStorage の問題のようなミスを避けるためです。

また、手動でコードを書き続けることもしています。そうすることで、技術的な説明能力を研ぎ澄ませておくことができます。

一方のワークフローは深さを、もう一方は規模を与えてくれます。その両方が必要なのです。

あなたもこのような2つの異なるワークフローを経験したことがありますか？この違いについて、どう感じますか？

ソース: https://dev.to/gamya_m/what-i-learned-switching-between-swift-and-ai-studio-in-the-same-week-3jn6

オプションの学習コミュニティ: https://t.me/GyaanSetuAi