Ch CLI | Mehmet Yilmaz

概要

1年前、私はChaを作成しました。それについての私の元のブログ投稿を読む、OpenAIのモデルとインターフェースするための私のPython CLIツールです。それ以来、AIの風景は劇的に進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が何であるべきかを再考することになりました。その結果がChであり、開発者ツールを構築する際に学んだすべてを具現化した実験的なGo実装です。

ChはChaの単なるポートではありません。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こと、すなわち速度、効率、複数のAIプラットフォームへのサポート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ファーストのインタラクションというコア哲学を維持しながら、ChはPythonの前任者に対して印象的な2.55倍の性能向上を実現しています。これは、待機時間が短くなり、実際に問題を解決する時間が増えることを意味します。

進化

Chaを最初にリリースして以来、AIの風景は大きく変わりました。Chを構築する際のアプローチに影響を与えた主要な変化をいくつか見てきました：

新しいAIプロバイダーの台頭は驚くべきものでした。Groqのような企業は推論速度の限界を押し広げました。AnthropicのClaudeは印象的な推論能力を示しました。DeepSeekなどは言語モデルに新しいアプローチをもたらしました。この多様化により、OpenAIにのみ依存すること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ツールが私たちの日常のワークフローの一部になるにつれて、応答を待つための余分な数秒が積み重なります。これは、Goで書き直す主な動機の一つでした。性能向上は単なるベンチマークの数字ではありません。コーディングセッションの深いところで、明らかにスムーズな体験に変わります。
プラットフォームの柔軟性の必要性も高まっています。異なるモデルは異なるタスクで優れた性能を発揮し、簡単に切り替えられる自由が価値があります。Chはこれをシームレスに実現し、APIエンドポイントの管理ではなく、作業に集中できるようにしたいと考えました。

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、およびxAIとシームレスに連携します。プラットフォーム間の切り替えをできるだけ簡単にしました。選択肢があることがツールをより価値あるものにすると信じています。

驚異的なパフォーマンス: 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。これは慎重な最適化とGoの優れたパフォーマンス特性の結果です。すべてのインタラクションがよりスナッピーに感じられ、日常的に使用する際に実際の違いを生み出します。

インタラクティブおよびダイレクトモード: 時には迅速な回答が必要で、他の時には詳細な会話が必要です。Chは両方のワークフローを自然にサポートします。迅速なクエリを発信したり、詳細な技術的議論に参加したりできます。

ウェブ検索統合: SearXNGをIEEE引用形式で統合しました。これにより、Chがウェブコンテンツを引き込んで質問に答えるとき、適切に引用された研究グレードの応答が得られます。最新の情報が必要なときや主張を検証したいときに特に便利です。

スマートファイル処理: チャットコンテキストにファイルを読み込むことは私が常に使用する機能なので、改善しました。マルチセレクト機能により、会話に必要なものを正確に含めることが簡単になります。

プロフェッショナルツール: 会話を文書化のためにエクスポートしたり、複雑なプロンプトのために好みのテキストエディタを使用したり、AIモデル間を切り替えたりする際に、Chは簡単にします。これは単に良いと思った機能ではありません。私自身の作業で毎日使用するツールです。

チャット履歴管理: 会話履歴を遡ることができることは、以前の議論の部分を参照したり、将来の参照のためにチャットをエクスポートしたりする際に、私を何度も救ってくれました。

なぜGoなのか？

ChaをGoで書き直す決定は、単にパフォーマンスのためだけではありませんでした。Chaを1年間維持した後、何が機能し、何が改善できるかの明確なイメージを持っていました。Goの強い型付けは、開発の初期段階でエラーを早期にキャッチしました。その優れた同時実行性サポートにより、複数のAPI呼び出しをスムーズに処理できました。迅速な実行により、すべてのインタラクションがより応答的に感じられました。

しかし、最も重要なのは、Goがより堅牢で保守可能なツールを構築するのに役立ったことです。コードはクリーンで、エラーハンドリングはより信頼性が高く、全体的なアーキテクチャはより堅固です。これらの改善はユーザーにはすぐには見えないかもしれませんが、Chをより信頼性が高く、新機能を追加しやすくしています。

AI支援開発の力

Chを構築する際に本当に驚いたのは、パフォーマンスの向上や新機能だけではありませんでした。それは、私がどのようにそれを構築したかです。Claude Code CLIやGemini CLIのようなツールを使用し、Cursor IDEと組み合わせることで、1日もかからずにこのMVPを開発することができました。この経験は、ソフトウェア開発における可能性に対する私の視点を完全に変えました。

この迅速な開発サイクルは、手を抜くことではありませんでした。むしろ、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のように変革しているかを示しました。計画、コーディング、デバッグに数週間かかるかもしれないことが、数時間の集中した開発に凝縮されました。これは単にコードを書く速度を上げることではなく、以前は不可能だったペースで実験、反復、革新できることです。

未来に向けて

Chは現在、Chaのコア機能のほとんどを実装していますが、非常に実験的なプロジェクトです。その可能性に興奮していますが、まだやるべきことがあります。性能向上とマルチプラットフォームサポートにより、Chは急速に進化するAIの風景と共に成長する位置にあります。

私はChを毎日使用しています。Chaと同様に、今はそれがより速いことを知っている満足感があります。試してみたい方は、この記事の冒頭にリンクされたプロジェクトのGitHubリポジトリをチェックしてください。インストールプロセスは簡単で、特にGoツールに慣れている方には問題ありません。

ChaからChへの旅は、単にツールをより速い言語で書き直すこと以上のものでした。Chaを構築し使用することで学んだすべてを取り入れ、今日のAIの風景における開発者のニーズによりよく応えるものを作り出すことでした。Chがどのように使用され、将来のニーズに応じてどのように進化するかを見るのが楽しみです。