AIアシスタントを活用する
コードの意味がわからない、あるいはエラーの原因がつかめない。 そんなとき、公式ドキュメントを一から読み返すのは手間がかかります。 CHIRIMENでは、そうした場面で質問できるAIアシスタント（DeepWiki）を用意しています。
DeepWikiとは？
DeepWiki は、GitHubリポジトリに特化したAI Q&Aプラットフォームです。 提供元は、自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」の開発で知られる Cognition Labs 社です。
ふつうのAIチャットに同じ質問をしても、学習時点の知識にもとづいたそれらしい答えが返ってくるだけで、実際のリポジトリの中身までは踏まえていないことがあります。 DeepWiki が採用しているのは、質問のたびにCHIRIMENの公式リポジトリ内のソースコードやドキュメントを検索し、その内容をもとに回答を生成する「合成知識ベース (Synthetic Knowledge Base)」、いわゆる「LLM Wiki」と呼ばれる仕組みです。 この仕組みのおかげで、WebI2CやWebGPIOといったCHIRIMEN固有のライブラリやサンプルコードに基づいた、的確な回答が返ってきます。
質問方法
使い方はシンプルです。 リンクを開き、日本語で質問を書き込むだけです。 公開リポジトリ向けに提供されているオープンな機能のため、アカウント登録は不要で、誰でも無料で利用できます。
質問例
- 「LEDを3回点滅させるコードを書いて」
- 「SHT30で温度を取得するコードを書いて」
- 「このエラーの意味を教えて：（エラーメッセージをここに貼り付ける）」
※質問は日本語で構いません。
より的確な回答を引き出すためのコツ
質問のしかたひとつで、返ってくるコードの精度は変わります。 次の3点を意識すると、開発がスムーズに進みます。
1. 前提条件の具体化: 使いたいパーツの型番を正確に伝える
漠然と「温度センサー」と聞くよりも、手元にある部品の型番を伝えることで、そのデバイス用のアドレスや設定を含んだコードが返ってきます。
- 良い質問: 「BME280から温度と湿度を取得して、コンソールに表示するコードを書いて」
2. 実現したい動作の具体化
AIにお願いする時は、イメージを伝えるよりも「数値」や「条件」を明確にした方が、思い通りのコードが生成されやすくなります。
良い質問: 「取得した温度が30度を超えたら、コンソールに警告を出しつつ、GPIO 26に繋いだブザーを1秒間鳴らす処理を追加して」
3. 既存のサンプルコードをベースにアレンジ
チュートリアルにあるコードを自分なりに改造したいときにも便利です。
良い質問: 「チュートリアルの hello.js (Lチカのコード) を元にして、ボタンを押している間だけLEDが光るように書き換えて」
⚠️ AIを利用する上での注意点
AIは強力なサポートツールですが、万能ではありません。 うまく活用するには、次の2点を心に留めておく必要があります。
1. AIの回答が常に正しいとは限らない
AIは時折、存在しないコードを提案したり、間違った使い方を教えたりすることがあります。「指示通りにやったのに動かないな」と思ったら、AIの回答を鵜呑みにせず、CHIRIMENの公式チュートリアルやドキュメントを確認してみましょう。
2. ハードウェアの接続は自分の目で確認する
AIはコードを書くのは得意ですが、手元の物理的な配線を見ることはできません。GPIOのピン番号（どこに挿すか）や、センサーの電源（3.3Vか5Vか）といったハードウェアに関わる部分は、AIの回答だけを頼りにせず、必ずCHIRIMENのピンアウト図や部品の仕様書を確認してください。