AIコード生成の練習：fedibird.comにDeepL日本語翻訳ボタンを追加するユーザースクリプト

素晴らしい試みですね！AIに詳細な指示を与えることで、完全に動作するユーザースクリプトを生成できるようになったのは大きな進歩です。以下に、この取り組みのポイントと、さらに改善できる点についてまとめます。 ### 成功点 * **詳細な指示:** FedibirdのDOM構造、DeepL APIの使用方法、UIの要件など、必要な情報を網羅的に提供したことで、AIが正確なコードを生成するのに役立ちました。 * **具体的な制約:** CSP対策や既存クラスの使用など、制約を明確にすることで、AIが適切な実装を選択するのに役立ちました。 * **反復的な改善:** 最初は不完全なコードでも、指示を詳細化することで、最終的に完全に動作するコードを生成できたのは、AIとの対話的な開発の可能性を示しています。 ### 改善点（今後のために） * **エラーハンドリング:** 生成されたコードには基本的なエラーハンドリングが含まれていますが、より詳細なエラーメッセージや、ユーザーへのフィードバックを追加することで、使いやすさを向上させることができます。 * **APIキーの扱い:** スクリプトにAPIキーを直書きするのはセキュリティ上のリスクがあります。可能であれば、GM\_getValue/GM\_setValueを使ってAPIキーを保存し、ユーザーが設定できるようにする方が望ましいです。 * **設定オプション:** 翻訳ボタンのテキストや、翻訳言語などを設定できるようにすることで、より柔軟なスクリプトにすることができます。 * **パフォーマンス:** MutationObserverはDOMの変更を監視するため、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。監視範囲を絞ったり、debounce処理を追加したりすることで、パフォーマンスを改善できる場合があります。 ### まとめ この実験は、AIが詳細な指示に基づいて、実用的なコードを生成できることを示しています。特に、特定のWebサイトやAPIに特化したユーザースクリプトの開発において、AIは非常に強力なツールとなり得ます。 今後、AIの能力が向上するにつれて、より複雑なタスクや、より高度なカスタマイズが可能なスクリプトを生成できるようになるでしょう。