LLMを活用したプログラミングの実践ガイド¶

graph TD
    A[要求分析] --> B[LLMによる設計案生成]
    B --> C[人間による設計レビュー]
    C --> D[詳細仕様の策定]
    D --> E[アーキテクチャ設計]
    E --> F[実装計画立案]

# 1. 要求分析をLLMに相談
prompt = """
以下の要求を分析して、技術仕様を提案してください：

要求：
- Webベースのタスク管理システム
- ユーザー認証機能
- タスクの作成、編集、削除
- チーム共有機能
- リアルタイム更新

制約：
- 開発期間：3ヶ月
- チーム：フロントエンド2名、バックエンド2名
- 予算：システム運用費月額5万円以内

提案してほしい内容：
1. 技術スタック
2. アーキテクチャ概要
3. 主要機能の実装優先度
4. セキュリティ考慮事項
"""

# 段階的な実装アプローチ
class DevelopmentPhase:
    def __init__(self):
        self.phases = [
            "PoC (Proof of Concept)",
            "MVP (Minimum Viable Product)", 
            "機能拡張",
            "パフォーマンス最適化",
            "プロダクション対応"
        ]

    def execute_phase(self, phase, llm_assistant):
        """各フェーズでLLMを活用"""
        requirements = self.get_phase_requirements(phase)
        implementation = llm_assistant.generate_code(requirements)
        tested_code = self.test_and_validate(implementation)
        return tested_code

# 悪い例：曖昧すぎるプロンプト
"Pythonでログイン機能を作って"

# 良い例：構造化されたプロンプト
prompt = """
【システム概要】
- FastAPI を使用したWebAPI
- JWT認証を実装
- PostgreSQLでユーザー情報管理

【要求仕様】
1. ユーザー登録エンドポイント（POST /register）
2. ログインエンドポイント（POST /login）
3. ユーザー情報取得（GET /me）
4. パスワードハッシュ化（bcrypt使用）

【技術的制約】
- Python 3.11
- FastAPI 0.104+
- SQLAlchemy 2.0
- Pydantic v2

【セキュリティ要件】
- パスワード最小8文字、英数字記号含む
- JWT有効期限1時間
- リフレッシュトークン機能

【期待する出力】
1. コード実装
2. テストケース
3. API仕様書（OpenAPI形式）
4. セキュリティチェックリスト
"""

# プロジェクトコンテキストを含むプロンプト
context_prompt = f"""
【プロジェクトコンテキスト】
プロジェクト名: {project_name}
アーキテクチャ: {architecture_type}
使用技術: {tech_stack}
コーディング規約: {coding_standards}
テスト戦略: {testing_strategy}

【既存コード構造】
{code_structure}

【今回の作業】
{current_task}

上記のコンテキストを考慮して実装してください。
"""

debug_prompt = """
【エラー状況】
エラーメッセージ: {error_message}
発生箇所: {error_location}
スタックトレース: {stack_trace}

【環境情報】
OS: {os_info}
Python版: {python_version}
依存関係: {dependencies}

【関連コード】
{relevant_code}

【試したこと】
{attempted_solutions}

【求める解決策】
1. エラーの根本原因
2. 修正方法（コード含む）
3. 再発防止策
4. 関連する可能性のある問題
"""

# LLMを使ったコードレビューの例
review_prompt = """
以下のコードをレビューしてください：

【レビュー観点】
1. 可読性・保守性
2. パフォーマンス
3. セキュリティ
4. エラーハンドリング
5. テスタビリティ
6. 設計原則の遵守

【コード】
{code_to_review}

【プロジェクト固有の制約】
- 処理時間は1秒以内
- メモリ使用量は100MB以下
- 同時接続数1000まで対応

【出力形式】
- 問題点の特定と重要度（高/中/低）
- 具体的な改善案
- リファクタリング後のコード
"""

# テスト先行開発のプロンプト例
tdd_prompt = """
以下の仕様に基づいてテストケースを先に作成してください：

【機能仕様】
{function_specification}

【テスト戦略】
- 単体テスト（pytest使用）
- 境界値テスト
- 異常系テスト
- モック・スタブの活用

【期待するテストケース】
1. 正常系テスト
2. 異常系テスト
3. 境界値テスト
4. パフォーマンステスト

テスト作成後、実装コードも提供してください。
"""

refactoring_prompt = """
以下のレガシーコードを現代的なPythonコードにリファクタリングしてください：

【対象コード】
{legacy_code}

【リファクタリング目標】
1. 型ヒントの追加
2. 関数の単一責任原則
3. エラーハンドリングの改善
4. ドキュメント文字列の追加
5. テストしやすい構造

【制約】
- 既存のAPIは変更しない
- パフォーマンスは維持または改善
- Python 3.11の機能を活用

【出力】
1. リファクタリングされたコード
2. 変更点の説明
3. 移行ガイド
"""

# パフォーマンス分析のプロンプト
performance_prompt = """
以下のコードのパフォーマンスを分析・改善してください：

【現在の問題】
- 処理時間: {current_time}秒（目標: {target_time}秒）
- メモリ使用量: {current_memory}MB（目標: {target_memory}MB）
- データサイズ: {data_size}件

【対象コード】
{performance_critical_code}

【分析項目】
1. ボトルネックの特定
2. アルゴリズムの複雑度分析
3. メモリ効率の評価
4. I/O処理の最適化

【改善提案】
1. 最適化されたコード
2. ベンチマーク比較
3. 代替アルゴリズムの提案
"""

# 並列処理実装のガイダンス
concurrency_prompt = """
以下の処理を並列化して高速化してください：

【処理内容】
{sequential_processing_code}

【要件】
- データ量: {data_volume}
- 利用可能CPU: {cpu_cores}コア
- メモリ制限: {memory_limit}GB

【並列化戦略】
1. マルチプロセッシング
2. マルチスレッディング
3. 非同期処理
4. バッチ処理

【考慮事項】
- データの依存関係
- 共有リソースへのアクセス
- エラーハンドリング
- 進捗監視
"""

class LLMDebuggingAssistant:
    def analyze_error(self, error_info):
        prompt = f"""
        【エラー解析依頼】

        1. エラーの分類
        2. 発生可能性の高い原因
        3. 調査手順
        4. 修正方法の提案

        【エラー情報】
        {error_info}

        【環境情報】
        {self.get_environment_info()}
        """
        return self.llm.generate(prompt)

    def suggest_debugging_strategy(self, problem_description):
        return """
        1. ログ出力の追加
        2. 単体テストの作成
        3. データフローの可視化
        4. パフォーマンス計測
        5. 外部依存関係の確認
        """

log_analysis_prompt = """
以下のログを分析して問題を特定してください：

【ログデータ】
{log_data}

【システム情報】
- アプリケーション: {app_name}
- 環境: {environment}
- タイムゾーン: {timezone}

【分析項目】
1. エラーパターンの特定
2. 時系列での問題発生傾向
3. 関連するイベントの相関
4. 性能指標の異常値

【出力】
1. 問題の要約
2. 根本原因の推定
3. 対策案
4. 監視改善提案
"""

security_review_prompt = """
以下のコードのセキュリティを評価してください：

【対象コード】
{code_for_security_review}

【チェック項目】
1. 入力値検証
2. SQLインジェクション対策
3. XSS対策
4. 認証・認可
5. データ暗号化
6. ログ出力のセキュリティ

【コンプライアンス要件】
- GDPR準拠
- SOC2 Type II
- PCI DSS（決済関連の場合）

【出力】
1. 脆弱性の特定
2. リスク評価（Critical/High/Medium/Low）
3. 修正方法
4. セキュリティテストケース
"""

# セキュアなAPI設計支援
api_security_prompt = """
以下のAPI仕様のセキュリティを強化してください：

【現在のAPI仕様】
{current_api_spec}

【セキュリティ要件】
1. 認証メカニズム（JWT/OAuth2）
2. レート制限
3. データ検証
4. ログ監査
5. HTTPS強制

【出力】
1. セキュリティ強化されたAPI仕様
2. セキュリティ実装コード
3. セキュリティテスト手順
4. 運用時のセキュリティチェックリスト
"""

# チーム向けレビューテンプレート
team_review_template = """
【レビュー項目】（チーム共通）
□ コーディング規約遵守
□ テストカバレッジ80%以上
□ ドキュメント更新
□ セキュリティチェック
□ パフォーマンス影響評価

【プロジェクト固有項目】
□ {project_specific_checks}

【LLMレビュー結果】
{llm_review_results}

【人間レビュアーの判断】
□ 承認
□ 修正要求
□ 議論が必要
"""

knowledge_sharing_prompt = """
以下の実装について、チーム向けの技術共有資料を作成してください：

【実装内容】
{implementation_details}

【対象者】
- 経験レベル: {team_experience_level}
- 技術背景: {technical_background}

【資料構成】
1. 概要・背景
2. 技術選択理由
3. 実装のポイント
4. 注意事項・落とし穴
5. 参考資料・リンク

【出力形式】
- Markdown形式
- コード例含む
- 図表も含める（PlantUML等）
"""

trend_analysis_prompt = """
以下の技術分野の最新トレンドを調査し、
プロジェクトへの適用可能性を評価してください：

【技術分野】
{technology_domain}

【現在のプロジェクト状況】
{project_current_state}

【評価項目】
1. 技術的メリット
2. 導入コスト・リスク
3. 学習コスト
4. 競合優位性
5. 長期的な保守性

【出力】
1. トレンド分析レポート
2. 適用可能性評価
3. 導入計画案
4. リスク軽減策
"""

skill_development_prompt = """
現在のスキルセットを分析し、学習計画を提案してください：

【現在のスキル】
{current_skills}

【プロジェクト要求スキル】
{required_skills}

【キャリア目標】
{career_goals}

【制約】
- 学習時間: 週{study_hours}時間
- 期間: {timeframe}
- 予算: {budget}

【学習計画】
1. 優先度付けされたスキル一覧
2. 学習リソース（書籍、コース、プロジェクト）
3. マイルストーン設定
4. 進捗測定方法
"""