Ch | Mehmet Yilmaz

概要

1 年前、私は Cha を作成し、それに関する元のブログ記事を読んでください、OpenAI のモデルとやり取りするための Python CLI ツールでした。その後、AI の風景が劇的に変化するのを見てきました。新しいプレイヤーが市場に参入し、OpenAI に対する魅力的な代替手段を提供しています。これにより、Cha が何になるかを再考することになりました。その結果が Ch です。開発者ツールの構築で学んだすべてを体現した実験的な Go 実装です。

Ch は Cha の単なる移植ではありません。まだ初期段階にありますが、私や他の開発者にとって最も重要な点、すなわち速度、効率、複数の AI プラットフォームへの対応に焦点を当てています。Cha を有用にしたシンプルさとターミナル優先のインタラクションというコア哲学を保ちつつ、2.55x のパフォーマンス向上を実現しています。これは待ち時間が減り、実際に問題解決に費やす時間が増えることを意味します。

進化

AI の風景は Cha を最初にリリースしたときから大きく変わりました。以下の主要な変化が Ch の開発アプローチに影響を与えました。

新しい AI プロバイダーの台頭は驚異的です。Groq のような企業は推論速度の限界を押し上げ、Anthropic の Claude は印象的な推論能力を示しています。DeepSeek なども言語モデルへの新しいアプローチを提供しています。この多様化により、OpenAI のみへの依存ではもはや十分ではなくなりました。
応答速度はますます重要になっています。AI ツールが日常のワークフローに組み込まれるにつれ、応答を待つ余分な数秒が蓄積します。これは Go で書き直す主な動機の一つでした。パフォーマンス向上はベンチマーク上の数値だけでなく、コーディングセッション中に実感できる滑らかな体験へと変わります。
プラットフォームの柔軟性への需要も高まっています。モデルはタスクごとに得意不得意があり、簡単に切り替えられる自由は価値があります。Ch がシームレスに切り替えられるようにしたのは、API エンドポイントの管理に時間を取られず作業に集中できるようにするためです。

主な機能

マルチプラットフォームサポート: Ch は OpenAI、Groq、DeepSeek、Anthropic、xAI とシームレスに連携します。選択肢があることでツールの価値が高まると考え、プラットフォーム間の切り替えをできるだけシンプルにしました。

驚異的な高速パフォーマンス: Cha に対する 2.55 倍の速度向上は単なるマーケティングではありません。慎重な最適化と Go の優れた実行特性の結果です。すべてのやり取りがよりスムーズになり、日常的に使用する際に大きな違いを感じられます。

インタラクティブ & ダイレクトモード: 短い回答が欲しいときも、長い会話が必要なときも、Ch は自然に両方のワークフローをサポートします。素早いクエリを投げることも、詳細な技術的議論に入ることも可能です。

Web 検索統合: SearXNG と IEEE 引用形式を統合しました。これにより、Ch がウェブコンテンツを取得して質問に答える際に、適切に引用された研究レベルの回答が得られます。最新情報が必要なときや主張を検証したいときに特に有用です。

スマートファイルハンドリング: チャットコンテキストにファイルをロードする機能は頻繁に使用するため、より使いやすくしました。マルチセレクト機能により、会話に必要なファイルだけを簡単に選択できます。

プロフェッショナルツール: 会話をドキュメント化のためにエクスポートしたり、好みのテキストエディタで複雑なプロンプトを作成したり、AI モデル間を切り替えたりする際、Ch はそれらをシンプルに実行できます。これらは単なる便利機能ではなく、私が日々自分の仕事で実際に使用しているツールです。

チャット履歴管理: 会話履歴を遡って参照できることで、以前の議論の一部を確認したり、将来の参照用にチャットをエクスポートしたりする際に何度も助けられました。

なぜ Go なのか？

Cha を Go で書き直す決断は、単なるパフォーマンス向上だけが理由ではありません。1 年間 Cha を保守した結果、何がうまくいき、何が改善できるかが明確になっていました。Go の強い型付けは開発初期にエラーを捕捉し、優れた並行性サポートは複数の API 呼び出しをスムーズに処理し、速い実行速度はすべてのやり取りをより応答的に感じさせました。

しかし最も重要なのは、Go がより堅牢で保守しやすいツールの構築を可能にしたことです。コードはクリーンになり、エラーハンドリングは信頼性が高く、全体的なアーキテクチャはより堅固になりました。これらの改善はユーザーにはすぐには見えませんが、Ch をより信頼でき、将来的な機能追加が容易に行えるようにします。

AI 支援開発の力

Ch の構築で本当に驚かされたのは、パフォーマンス向上や新機能だけではありません。構築プロセスそのものです。Claude Code CLI や Gemini CLI といったツール、そして Cursor IDE を組み合わせることで、1 日未満でこの MVP を開発できました。この経験は、ソフトウェア開発で何が可能かという視点を根本から変えました。

この高速開発サイクルは手抜きではなく、AI ツールがソフトウェアプロジェクトへのアプローチをどれだけ変革しているかを示す実例です。数週間かかるはずだった計画、コーディング、デバッグが数時間の集中開発に凝縮されました。これは単にコードを書く速度が速くなるだけでなく、実験・反復・イノベーションを以前は不可能だったペースで行えるようになることを意味します。

今後の展望

現在、Ch は Cha のコア機能のほとんどを実装していますが、依然として実験的なプロジェクトです。その可能性に胸を躍らせつつ、まだやるべきことは残っています。パフォーマンス向上とマルチプラットフォームサポートにより、急速に進化する AI の風景と共に成長できる土台が整いました。

私は Cha と同様に毎日 Ch を使用していますが、今はそれがより速いことに満足しています。試してみたい方は、この記事の冒頭にあるプロジェクトの GitHub リポジトリをご覧ください。インストール手順はシンプルで、特に Go ツールに慣れていればすぐに始められます。

Cha から Ch への旅は、単にツールを高速な言語で書き直す以上の意味があります。Cha の構築と使用から得たすべての知見を活かし、今日の AI 環境で開発者のニーズにより良く応えるものを作り上げたのです。人々が Ch をどのように活用し、将来のニーズに合わせてどのように進化させていくかを見るのが楽しみです。