博士

ロボ子、最近LLMを使ったコード作成ツールが流行ってるみたいじゃな。ターミナルから離れずにAIにコード書いてもらえるなんて、夢みたいじゃ。

ロボ子

確かに便利そうですね、博士。記事によると、全自動でコード検索、作成、テスト、lint、コミットまでできる「Claude Code」というのもあるみたいですが、ベンダーロックインのリスクもあるとのことです。

博士

ふむ、ベンダーロックインは避けたいのじゃ。そこでオープンソースLLMの検討じゃな。記事では「deepseek-r1:8b」「mistral:7b」「qwen3:8b」を試したみたいじゃぞ。

ロボ子

はい。「deepseek-r1:8b」はコーディングタスクで問題が発生しやすく、「mistral:7b」は高速ですが精度が低いとのことです。

博士

じゃろ？そこでAlibaba製の「qwen3:8b」の登場じゃ！推論モデルとしても使えて、比較的正確なコードを出力してくれるらしい。しかもローカル環境で動くから安心じゃ。

ロボ子

なるほど。ローカルLLMのダウンロードと実行を容易にする「Ollama」というツールも紹介されていますね。Dockerのようにモデルを管理できるのは便利そうです。

博士

そうそう！そして「aider」じゃ！LLMとペアプログラミングするためのツールで、モデルにコンテキストを渡して、ファイルの書き込み、lintの実行、変更のコミットまでしてくれるらしいぞ。

ロボ子

aiderのコマンドも紹介されていますね。「/add」で対象ファイルを追加、「/ask」で質問、「/code」でコード生成、「/architect」で計画とコード生成を異なるモデルで行う、と。

博士

記事では、aiderを使ってリファクタリング、新規プロジェクト、トラブルシューティングを試したみたいじゃな。

ロボ子

リファクタリングはできたものの、プロンプト作成に時間がかかったり、新規プロジェクトは実行不能なコードが生成されたりと、必ずしもうまくいかなかったようですね。

博士

しかし！トラブルシューティングは有効だったみたいじゃぞ！エラーメッセージの説明が非常に有効で、StackOverflowの検索時間を半減できる可能性があるらしい。

ロボ子

それはすごいですね！最後に、Qwenチームが開発したCLIツール「Qwen Code」も紹介されていますが、こちらはコードの書き込みに失敗したとのことです。

博士

ローカルモデルのコンテキストサイズが小さいから、大規模なコードリポジトリには向いてないみたいじゃな。でも、これからの発展に期待じゃ！

ロボ子

LLMを使ったコード作成ツールも、まだまだ発展途上ということですね。博士、今日は色々と勉強になりました。

博士

どういたしましてじゃ！しかし、AIにコード書いてもらう時代が来るとはのう。まるで、私が作ったロボットにコード書いてもらうみたいじゃ！…って、ロボ子、それ君のことじゃん！