こんにちは！CryptoGamesというブロックチェーンゲーム企業でエンジニアをしているかるでねです！
スマートコントラクトを書いたり、フロントエンド・バックエンド・インフラと幅広く触れています。
CryptoGamesは、「クリプトスペルズ」をはじめとするブロックチェーンゲームの開発・運営や、ブロックチェーン関連の開発を行っている会社です。
現在エンジニアを中心に積極採用中ですので、少しでも興味を持った方はぜひお話しだけでもできたら嬉しいです！
以下のWantedlyのサイトで会社について詳しく知ることができます！
https://www.wantedly.com/companies/cryptogames
以下のストーリーでは、実際にCryptoGamesで働いているメンバーのリアルな声を知ることができます。
https://www.wantedly.com/companies/cryptogames/stories
ぜひ上記Wantedlyからか、以下のCardeneのTwitter などから連絡してください！
今回の記事では、最近話題のCode Interpreterを使用して特定のGithub上のリポジトリをzip化して食べさせ、その中から目的のコードを吐かせる手順を紹介していきます。
また、その際使用するプロンプトにも工夫が必要なので併せて紹介していきます！
Code Interpreterで目的のコード出力
Code Interpreterに食べさせるファイルを用意
まずは、Code Interpreterに食べさせるファイルを用意しましょう。
今回はwagmiというモジュールのGithubリポジトリをzip化した状態でダウンロードします。
一旦zip化したファイルをローカルで解凍し、wagmi-main/docs/pagesディレクトリをzip化します。
上記箇所に以下のwagmiのドキュメントの各ページが格納されています。
Code Interpreter実行
次にCode Interpreterを開いてください。
先ほど圧縮したファイルをChatGPTにアップロードし、以下のテキストを入力してください。
アップロードしたzipファイルを解凍して読み込んでください。 アップロードしたファイル内の.mdxファイルや.tsファイルを使用して、現在接続されているチェーンの情報を取得するreactのコードを教えてください。
この入力に対しての出力に対して何度かやり取りしたのち、最終的に出力されたものが以下になります。
すみません、誤りがありました。ファイルの内容を読み取る前に検索を試みました。全てのファイルを読み込み、その中に"wagmi"という文字列が含まれているかどうかを確認します。それから、それらのファイルを探索して「ウォレットアドレスの取得」に関連するコードを探します。
"wagmi"という文字列が含まれているファイルが多数見つかりました。次に、それらのファイルの中から「ウォレットアドレスの取得」に関連する可能性があるコードスニペットを探します。関連するコードスニペットを見つけるためには、“address”, “wallet”, "account"などのキーワードを用いて検索を行います。これらのキーワードは、ウォレットアドレスに関連する概念を表す可能性が高いためです。
「アドレス」「ウォレット」「アカウント」などのキーワードが含まれているファイルが多数見つかりました。これらのファイルの中から、ウォレットアドレスを取得するための具体的なコードスニペットを見つけるためには、さらに詳細な検索が必要です。
ここで、特に注目すべきはuseAccountという名前のフックが含まれているファイルです。このフックは、現在接続されているウォレットのアドレスを取得するためのものである可能性が高いです。そのため、このフックを含むファイルの詳細を調査します。
具体的には、次のファイルでuseAccountフックが見つかりました：
- /mnt/data/pages/pages/core/actions/getAccount.en-US.mdx
- /mnt/data/pages/pages/react/hooks/useAccount.en-US.mdx
これらのファイルを詳細に調査して、ウォレットアドレスを取得するための具体的なコードを見つけます。
useAccountフックが以下のファイルで見つかりました：
/mnt/data/pages/pages/react/hooks/useAccount.en-US.mdx
useAccount()useAccount({ onConnect({ address, connector, isReconnected })useAccount({ onDisconnect()
これらのコードスニペットから、useAccountフックがウォレットのアドレスを取得するために使用される可能性が高いことがわかります。特に、onConnectコールバック関数がアドレス情報を提供しているように見えます。
したがって、現在接続されているウォレットのアドレスを取得するためのReactコードは以下のようになります：
import { useAccount } from 'wagmi';
function YourComponent() {
const account = useAccount({
onConnect: ({ address }) => {
console.log("Connected wallet address:", address);
}
});
// ...
}
このコードは、ウォレットが接続されたときにコールバック関数を呼び出します。この関数はaddress引数を持ち、これが接続されたウォレットのアドレスになります。ただし、このコードはサンプルであり、実際の使用にはアプリケーションの具体的な要件に応じて調整が必要です。
また、このコードが正確に動作するかどうかは、実際のReactアプリケーション環境でテストする必要があります。特に、wagmiライブラリが正しくインストールされていること、およびアプリケーションがEthereumネットワークに正しく接続されていることを確認してください。
求めていた部分を出力することができました。
ちなみにやり取りの詳細は以下になります。
このようにドキュメント内に書かれている特定の実装や、ドキュメントには書かれていないがGithubのリポジトリ内に存在する情報を取得することもできます。
また、出力を見てもらうとわかりますが、ChatGPT側で色々と試行錯誤してくれています。
的外れな試行錯誤ではなく、だいぶ的確な試行錯誤をしていて最終的に目的のコードを出力できているのは素晴らしいとしか言えません！
補足
プロンプトを整えて再度試してみたところうまくいったので追記させていただきます。
先ほどのChatGPTとのやりとりをまとめたプロンプトを最初に渡しています。
アップロードしたzipファイルをunzipして、.mdxファイルと.tsファイルを全て読み込んでください。 読み込んだ情報はwagmiというモジュールの詳細やコードが記載されています。 読み込んだ情報から、「現在サイトに接続されているウォレットアドレスを取得」するコードを教えてください。 読み込んだファイル全てを参照することでコードを見つけることができます。
上記とzipファイルを渡すと、どの言語やフレームワークのコードを出力するか聞かれるので「React」を指定します。
そうすると以下のような出力がされました。
読み込んだファイルから次のようなパターンの行を見つけました：
const { address, isConnected } = useAccount()
ここで、useAccount()はアカウント情報を取得するためのReactのフックです。特に、addressは現在接続されているウォレットのアドレスを表し、isConnectedはウォレットが接続されているかどうかのブール値を表します。
したがって、現在サイトに接続されているウォレットアドレスを取得するには、上記のコードを使用します。なお、このコードはReactコンポーネントの中で使用することを想定しています。
ただし、useAccountフックが実際にどのように実装されているか、またはどのパッケージからインポートされているかについては、提供されたファイルからは明らかではありません。このフックの具体的な実装またはインポートについては、プロジェクトのソースコードを参照するか、具体的なドキュメンテーションを確認してください。
いい感じに出力してくれています。
Githubのリポジトリを食わせて何か情報を取得したいときは、ぜひ今回自分が使用したようなプロンプトを使用してみてください！
プロンプトのポイント5選
ではこの章ではCode Interpreterを使用する上でポイントとなるプロンプトの紹介をしていきます。
ファイルを読み込むように指示
アップロードしたファイルを解凍して読み込んでください
上記のように明示的にアップロードしたファイルを読み込むように指示を出さないと、
Code Interpreterはアップロードしたファイルを読み込まずに、通常ChatGPTを使っているように既存の学習した内容から解答してくる可能性があります。
これを避けるために、アップロードしたファイルを明示的に読み込ませる必要があります。
読み込んで欲しいファイルを指定
Githubのリポジトリをzip化し、そのままCode Interpreterに渡したとします。
Code Interpreter上でアップロードしたファイルを読み込み、アップロードした全てのファイルをCode Interpreterに読み込ませても良いですが、それでは実行時間が長くかかってしまいます。
なので、求めている出力のために読み込む必要があるファイルがどれかわかっている時は、そのファイルのみを読み込ませるようにしましょう。
読み込ませるプロンプトは以下などを参考にしてください。
.mdファイルを読み込んでください。
01~14の数字から始まるファイルのみ読み込んでください。
ざっくりではなく具体的に
ざっくりプロンプトを渡すとざっくりした出力をされることが多いです。
なので、やってして欲しいことを具体的にすることが大切です。
〇〇ではなく、□□として出力してください。
〇〇というモジュールはアップロードしたファイル内に詳細やコードが記載されています。
このようにできるだけ具体的に指定しましょう。
出力をお願いする
Code Interpreterを使用していると気づくのですが、ChatGPTがめちゃくちゃ保険をかけてきます。
〜ということは完全にはできないですが、〜というところまではできます。 ただ、完全に安定しているわけではないので、思ったような出力がされない可能性があります。 それでも大丈夫ですか？
こんな感じの保険をぐだぐだを並べてきます。
出力を待っている身としては、「そんなこといいからとりあえず出力してくれ！」という気持ちです。
そのため、以下のようにとにかく出力をお願いする手があります。
どんな出力でも怒らないので出力してください。
このようにとりあえず出力してもらうようにしましょう。
ChatGPTは忘れる
ChatGPTは一連の流れでも入力した値を忘れることがあります。
これは1つ前の「出力をお願いする」する部分にも関連してくるのですが、長々と保険をかけられたのち出力して良いか確認してきます。
それをしているとChatGPT側が何を出力すれば良いか忘れてしまうのです。
なので、改めて出力して欲しい内容や、出力のための条件などを明示的に指定する必要があります。
少し長めのMarkdownファイルの要約
少し長めのMarkdownファイルをようやくしたいときはどのようにすれば良いでしょうか？
この答えは簡単です。
先ほどCode Interpreterに読み込ませたように、Markdownファイルを読み込ませれば良いのです。
では早速やってみましょう。
クリーンアーキテクチャーを要約
「クリーンアーキテクチャー」と検索すると一番上に出てくるほど有名な以下のMarkdownファイルをダウンロードします。
ダウンロードしたらzipファイルに圧縮します。
次にCode Interpreterを開いてください。
先ほど圧縮したファイルをChatGPTにアップロードし、以下のテキストを入力してください。
アップロードしたファイルをunzipして.mdファイルを読み込んでください。 読み込んだら書かれている内容の要点をまとめて日本語で出力してください。
出力された結果は以下になります。
ファイルの内容は、ソフトウェア開発における「クリーンアーキテクチャ」についての議論で、以下の主要な要点が含まれています： 「クリーンアーキテクチャ」は、ソフトウェア設計の一部としてのアーキテクチャの重要性を強調しています。これは、高品質なソフトウェアを作成するための基礎であり、開発プロセス全体を通じて品質を保つために重要です。 ファイルは、アーキテクチャの3つの主要な要素を強調しています：エンティティ、ユースケース、そしてインターフェース。エンティティはビジネスのルールをカプセル化し、ユースケースはアプリケーションのビジネスロジックを表現し、インターフェースはシステムの外部との通信を担当します。 クリーンアーキテクチャの目的は、システムの各部分が他のすべてから独立してテストとメンテナンスができるようにすることです。これにより、システムはより堅牢になり、変更に対して柔軟になります。 ファイルはまた、クリーンアーキテクチャが開発プロセスにどのように統合されるべきかについても議論しています。これには、設計、実装、テスト、そして継続的なメンテナンスの各ステップが含まれています。 これらの議論は、ソフトウェア開発のプラクティスとしての「クリーンアーキテクチャ」の理解を深めるのに役立つものです。
ちゃんと読み込んでくれていますね。
このくらいであれば簡単にできそうなので、もう少し難易度を上げてみましょう！
Mastering Ethereumの各章のまとめ
次はMastering Ethereumという本の各章をまとめてもらいましょう。
Mastering Ethereumとは、Ethereumブロックチェーンの開発者向け書籍です。
英語版はGithub上に無料で公開されています。
エンジニア向けの技術本はGithub上で無料で公開されることが多いです（特に英語だと顕著）。
そのため、Code Interpreterを使用してざっくり内容を把握するなど、役立つ場面は多そうです。
では早速実行してみましょう。
まずは、先ほどのMastering EthereumのGithub上からリポジトリをzip状態でダウンロードしましょう。
次にCode Interpreterを開いてください。
先ほど圧縮したファイルをChatGPTにアップロードし、以下のテキストを入力してください。
アップロードしたzipファイルをunzipして、中の.asciidocファイルをすべて読み込んでください。 ファイルを読み込んだら、各章ごとにどんなことが書かれているか日本語でまとめてください。
そうすると以下のように出力されると思います。
アップロードされたZIPファイルから以下の.asciidocファイルを見つけました。各ファイルの内容を要約する前に、どのファイルを対象にするか確認してください。 04keys-addresses.asciidoc 12dapps.asciidoc 07smart-contracts-solidity.asciidoc appdx-shortlinks.asciidoc 06transactions.asciidoc 03clients.asciidoc github_contrib.asciidoc appdx-web3js-tutorial.asciidoc 10tokens.asciidoc book.asciidoc appdx-standards-eip-erc.asciidoc glossary.asciidoc appdx-forks-history.asciidoc 09smart-contracts-security.asciidoc appdx-evm-opcodes-gas.asciidoc 08smart-contracts-vyper.asciidoc 14consensus.asciidoc 01what-is.asciidoc 02intro.asciidoc 11oracles.asciidoc preface.asciidoc appdx-dev-tools.asciidoc 13evm.asciidoc 05wallets.asciidoc tools/evm-opcodes-generator/appdx-evm-opcodes-gas-header.asciidoc tools/evm-opcodes-generator/appdx-evm-opcodes-gas-footer.asciidoc contrib/aws-network-operation.asciidoc contrib/governance.asciidoc contrib/privacy-enhancing-patterns.asciidoc contrib/google-cloud-testnet.asciidoc contrib/ethereum-testnets.asciidoc contrib/node-communication-interaction.asciidoc contrib/example.asciidoc contrib/aws-network-setup.asciidoc contrib/etc-history.asciidoc contrib/angular4-truffle.asciidoc contrib/design-patterns.asciidoc contrib/scaling.asciidoc contrib/using-puppeth.asciidoc contrib/ethereum-basics.asciidoc contrib/upgradability-patterns.asciidoc contrib/aws-setup.asciidoc contrib/devp2p-protocol.asciidoc これらのファイルの中から特定のファイルを選びますか、または全てのファイルを読み込むべきでしょうか？
全てのファイルをまとめる必要はないため、以下のように入力してください。
先頭が01~14の数字から始まるファイルのみを読み込んでください。
そうすると各章にどんなことが書かれているか日本語でまとめてくれます。
すべての.asciidocファイルの内容が読み込まれました。それぞれの内容を簡単に日本語で要約します。 01what-is.asciidoc: この章では、イーサリアムの基本的な概念について説明しています。イーサリアムの起源、目的、その特徴的な技術的概念（スマートコントラクト、DAppsなど）について解説しています。 02intro.asciidoc: イーサリアムの概要と基本的な機能についての紹介。イーサリアムの歴史、その発展、イーサリアムが可能にする新しいタイプのアプリケーションとサービスについて説明しています。 03clients.asciidoc: この章では、イーサリアムクライアントの種類と役割について説明しています。具体的には、フルノード、ライトクライアント、およびウェブ・モバイルクライアントの違いと利点を説明しています。 04keys-addresses.asciidoc: この章では、秘密鍵と公開鍵、そしてそれらがイーサリアムのアドレスとどのように関連しているかについて解説しています。さらに、イーサリアムのアドレス体系とICAPについても説明しています。 05wallets.asciidoc: ウォレットの役割と種類、特に階層的決定性（HD）ウォレットについて説明しています。また、BIP-32、BIP-43、BIP-44を通じてHDウォレットの構造とナビゲーションについても詳しく解説しています。 06transactions.asciidoc: イーサリアムのトランザクションの形式とその作成、検証について解説しています。また、ガスとガス料金、そしてイーサリアムのトランザクションプールについても説明しています。 07smart-contracts-solidity.asciidoc: スマートコントラクトの基本的な概念と、Solidityというスマートコントラクトのプログラミング言語の基本的な使用方法について説明しています。 08smart-contracts-vyper.asciidoc: Vyperという新しいスマートコントラクトのプログラミング言語の概要と基本的な使用方法について説明しています。 09smart-contracts-security.asciidoc: スマートコントラクトのセキュリティ問題とその脆弱性、セキュリティのベストプラクティスについて詳細に解説しています。 10tokens.asciidoc: トークンの概念と、イーサリアム上で独自のトークンを作成する方法について説明しています。また、ERC20とERC721という2つの重要なトークン標準について詳しく説明しています。 11oracles.asciidoc: オラクルの概念と、ブロックチェーン外のデータをスマートコントラクトに組み込む方法について説明しています。 12dapps.asciidoc: 分散型アプリケーション（DApps）の概念と、その設計と構築についての概要を説明しています。 13evm.asciidoc: イーサリアム仮想マシン（EVM）の概念と、その働きについて詳細に説明しています。 14consensus.asciidoc: イーサリアムにおけるコンセンサスメカニズムの概要と、Proof of WorkからProof of Stakeへの移行計画について解説しています。 これらの要約は一般的な概要を提供するもので、各章の全ての詳細を網羅しているわけではありません。特定の主題について詳細な情報が必要な場合は、該当する.asciidocファイルを直接ご覧いただくことをお勧めします。
元々英語なのに日本語に翻訳してくれるのは結構便利です。
ファイルを統合
先ほどダウンロードしてきたMastering Ethereumの各ファイルを1つのファイルにまとめて出力してみましょう。
実はCode Interpreterはファイルの出力もできるのです。
先ほどアップロードしたzipファイルを再度使用します。
以下のテキストを入力してください。
アップロードしたzipファイルをunzipして、中の01~14の数字から始まる.asciidocファイルをすべて読み込んでください。 ファイルを読み込んだら、読み込んだ全てのファイルを1つの.asciidocファイルにまとめてbool.asciidocというファイルとして出力してください。
そうすると以下のダウンロードリンクが出力されます。
上記はzipファイルですが、ChatGPT上から取得できるファイルは.asciidocファイルです。
実際にVSCodeなどのエディタで開いてみるとちゃんと統合されているのが確認できます。
めちゃくちゃ便利です...
なんだこれ？
この章の1つ目の「クリーンアーキテクチャー」について出力してもらっている中で、1つだけ変な出力をされた時がありました。
アップロードしたファイルは「クリーンアーキテクチャー」のファイルで、入力したテキストは以下になります。
アップロードしたファイルをunzipして.mdファイルを読み込んでください。 読み込んだら書かれている内容の要点をまとめて日本語で出力してください。
そして問題の出力結果が以下になります。
.mdファイルが見つかりました。次にその内容を読み込みます。 .mdファイルの内容は次のとおりです： # Deep Learning Deep learning is a subset of machine learning, which is essentially a neural network with three or more layers. These neural networks attempt to simulate the behavior of the human brain—albeit far from matching its ability—in order to “learn” from large amounts of data. While a neural network with a single layer can still make approximate predictions, additional hidden layers can help optimize the results. ## Supervised Learning Deep learning often involves training a neural network with supervised learning. In supervised learning, a neural network is trained using labeled data. The neural network makes predictions based on this data, and the results are compared with the actual values to adjust the weights in the network. ## Unsupervised Learning Deep learning also includes unsupervised learning. In unsupervised learning, a neural network is trained using unlabeled data. The neural network makes predictions based on this data, and the results are used to adjust the weights in the network. ## Semi-supervised Learning In semi-supervised learning, a combination of supervised and unsupervised learning is used. The neural network is trained using both labeled and unlabeled data. The neural network makes predictions based on this data, and the results are used to adjust the weights in the network. ## Reinforcement Learning Reinforcement learning is a type of learning where an agent learns to behave in an environment, by performing actions and seeing the results. The agent is rewarded for correct actions and punished for incorrect actions, and it uses this feedback to adjust its behavior. 次に、この内容の要点を日本語でまとめます。 .mdファイルの内容はディープラーニングとその種類について述べています。要点は次のとおりです： ディープラーニングは、機械学習の一部で、3層以上のニューラルネットワークです。人間の脳の行動を模倣し、大量のデータから「学習」しようと試みます。一層のニューラルネットワークでも近似的な予測が可能ですが、追加の隠れ層が結果を最適化するのに役立ちます。 ディープラーニングではしばしば監督学習によりニューラルネットワークが訓練されます。監督学習では、ニューラルネットワークはラベル付きデータを使用して訓練され、このデータに基づいて予測を行い、結果はネットワークの重みを調整するために実際の値と比較されます。 ディープラーニングには、非監督学習も含まれます。非監督学習では、ニューラルネットワークはラベルなしデータを使用して訓練され、このデータに基づいて予測を行い、結果はネットワークの重みを調整するために使用されます。 半教師あり学習では、監督学習と非監督学習の組み合わせが使用されます。ニューラルネットワークは、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を使用して訓練され、このデータに基づいて予測を行い、結果はネットワークの重みを調整するために使用されます。 強化学習は、エージェントが環境内で行動を学ぶタイプの学習です。エージェントは行動を実行し、その結果を見ることにより学習します。エージェントは正しい行動に対して報酬を受け取り、誤った行動に対しては罰を受け、このフィードバックを使用して行動を調整します。
詳細は以下を参照してください。
「なぜにディープラーニングの話？」となりました。
Code Interpreterはサンドボックス環境内で実行されているので、他の人のアップロードしたファイルと混ざった的な？
わからない...。
ただ、これはこれで面白かったので取り上げてみました。
コントラクトの監査
Githubのリポジトリを投げることでコードの監査もしてくれるのではないかと思ったのでやってみます。
今回は以下の最近暴落しているNFTプロジェクトであるAzukiが開発しているERC721Aという規格のソースコードで試してみようと思います。
https://github.com/chiru-labs/ERC721A
zipファイルとしてダウンロードしてきたら、Code Interpreterを開いてください。
以下のプロンプトを入力して実行してください。
アップロードしたファイルをunzipして、.solファイルのみ読み込んでください。 読み込んだらそれぞれの.solファイルに脆弱性がない確認してください。 もし脆弱性があれば随時出力して、最終的に.mdファイルにまとめて出力してください。
今回はSolidityのコードのみで検証してみます。
出力結果は以下になります。
コードレビューと最適化の提案を行うためには、具体的なファイルとその内容について理解することが必要です。一部のファイルを選んでその内容を確認し、可能なら改善提案を行います。ただし、私の能力は一般的なプログラミングのベストプラクティスに基づくものであり、特定のSolidityの最適化については限定的な知識しか持っていません。
それでは、最初の3つの.solファイルの内容を見てみましょう。それぞれのファイルについて改善提案があれば出力します。改善提案のあったファイルの名前と提案内容を最終的に.mdファイルにまとめます。
まずは以下のファイルから始めましょう：
- /mnt/data/ERC721A-main/ERC721A-main/contracts/IERC721A.sol
- /mnt/data/ERC721A-main/ERC721A-main/contracts/ERC721A.sol
- /mnt/data/ERC721A-main/ERC721A-main/contracts/extensions/ERC721ABurnable.sol
ファイルの内容を確認します。
以下は、読み込んだ3つの.solファイルの内容に基づいて行ったコードレビューの結果です。
/mnt/data/ERC721A-main/ERC721A-main/contracts/IERC721A.sol: このファイルは、ERC721Aインターフェースを定義しています。ソースコードは非常にきれいで、適切にコメントが付けられており、その機能を適切に表現しています。ただし、関数のパラメータ名が一部一般的すぎるかもしれません。たとえば、
function safeTransferFrom(address from, address to, uint256 tokenId, bytes memory _data)のパラメータ_dataは、どのようなデータを表すのか明確でないかもしれません。パラメータ名を具体的にすると、他の開発者がコードを理解しやすくなるでしょう。/mnt/data/ERC721A-main/ERC721A-main/contracts/ERC721A.sol: このファイルは、ERC721Aの実装を含んでいます。ここでも、コードは非常に整理されており、適切にコメントが付けられています。ただし、一部の関数が大きいため、それらをより小さな部分に分割して可読性を向上させることを検討すると良いでしょう。例えば、
function _burn(uint256 tokenId, bool approvalCheck)関数はかなり大きく、多くの操作を行っています。これを小さなヘルパー関数に分割することで、各部分が何を行っているのかをより明確にすることができます。/mnt/data/ERC721A-main/ERC721A-main/contracts/extensions/ERC721ABurnable.sol: このファイルは、トークンを燃やす（消去する）ための機能を提供します。ここでも、コードはきれいで、適切なコメントがあります。しかしながら、
burn関数にはvirtual修飾子が付いていますが、コメントにはその理由について説明がありません。この関数が子クラスでオーバーライドされることを想定しているのであれば、その旨をコメントに記述すると良いでしょう。
これらの提案を.mdファイルにまとめて保存しましょう。しかし、これらはあくまで提案であり、コードの改善につながるかどうかは、具体的な使用ケースとプロジェクトの要件によるところが大きいです。また、これらの提案が必ずしもセキュリティを改善するわけではないことにも注意が必要です。
コードレビューの結果をまとめた.mdファイルを作成しました。以下のリンクからダウンロードできます。
良い感じそうですよね？
バグバウンティなどもCode Interpreterを使えばもっと効率良くなりそうですね。
バグバウンティが何かわからない方は以下の記事を参考にしてください。
最後に
今回は「最近話題のCode Interpreterを使用して特定のGithub上のリポジトリをzip化して食べさせ、その中から目的のコードを吐かせる手順」と「プロンプトのポイント5選」を紹介してきました。
いかがだったでしょうか？
感想
- 「Code Interpreterおもしろ！」
- 「Code Interpreterめちゃくちゃ便利じゃん！」
- 「Code Interpreter触ってみたい！」
こんな感じの感想持ってくれていたら嬉しいです！
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普段はPythonやブロックチェーンメインに情報発信をしています。
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