10 O3-Mini-Codierungsaufforderungen, um alle Ihre Codierungsaufgaben zu unterstützen

o3-mini hat sich als das fortschrittlichste Modell von OpenAI für Codierung und Argumentation erwiesen. Das O3-Mini-Modell (High) hat andere vorhandene Modelle wie Deepseek-R1 und Claude 3.5 in den meisten Standard-Benchmark-Tests im Alleingang übertroffen. Aufgrund dessen ist Chatgpt von O3-Mini inzwischen ein alltäglicher Begleiter für Entwickler geworden. Es bietet ihnen einen intelligenten und effizienten Weg, um die Programmierherausforderungen zu bewältigen - wenn es sich um Debugging, Codegenerierung, Dokumentation oder Datenreinigung handelt. In diesem Artikel werden 10 Chatgpt-Eingabeaufforderungen aufgeführt, mit denen Sie das volle Potenzial von O3-Mini für Ihre Codierungsaufgaben freischalten können. Also fangen wir an!

Inhaltsverzeichnis

• Debugging -Code -Fehler
• Erstellen einer Code -Vorlage
• Konvertieren Code zwischen Sprachen
• Verbesserung der Code -Lesbarkeit
• Schreibcode für Kantenfälle und Fehlerhandlingshandling
• CIDE -Effekt. Verbesserung
• Generierung regelmäßiger Ausdrücke (Regex)
• Unterstützung bei der Reinigung und Verarbeitung von Daten
• Schreiben von Shell -Skripten zur Automatisierung
• häufig gestellte Fragen
1. Debugging -Code -Fehler

Angenommen, Sie arbeiten an einem Python -Skript für eine Web -App, und plötzlich stoßen Sie auf einen Fehler, den Sie nicht verstehen. Die Traceback -Nachricht ist lang und verwirrend, und Sie sind sich nicht sicher, wie Sie sie beheben können. O3-mini bietet eine schnelle Möglichkeit, das Problem zu debuggen und zu verstehen, was schief gelaufen ist.

Vorlage Eingabeaufforderung:

„Ich habe ein Stück Code in [Sprache], das einen Fehler werfen: [Fehlermeldung]. Kannst du mir helfen, es zu debuggen? [Code einfügen] ”

Beispielaufforderung:

„Ich habe ein Stück Python -Code, das einen Fehler wirft: AttributeError:" Nicht -Einsatz "-Objekt hat kein Attribut" Gruppe ". Kannst du mir helfen, es zu debuggen? “

<em>import pandas as pd

# Sample data
data = {
    "Product": ["Laptop", "Headphones", "Smartphone", "Monitor", "Mouse"],
    "Category": ["Electronics", "Electronics", "Electronics", "Accessories", "Accessories"],
    "Sales": ["00", "0", "0", "0", ""]  # Sales values contain a '$' sign
}

df = pd.DataFrame(data)

# Convert Sales column to float
df["Sales"] = df["Sales"].astype(float)  # ? This line throws a ValueError

# Calculate total sales per category
total_sales = df.groupby("Category")["Sales"].sum()

print(total_sales)</em>

Ausgabe des Codes:

o3-mini-Antwort:

import pandas as pd

# Sample data
data = {
    "Product": ["Laptop", "Headphones", "Smartphone", "Monitor", "Mouse"],
    "Category": ["Electronics", "Electronics", "Electronics", "Accessories", "Accessories"],
    "Sales": ["00", "0", "0", "0", ""]  # Sales values contain a '$' sign
}

df = pd.DataFrame(data)

# Convert Sales column to float after stripping '$'
df["Sales"] = df["Sales"].str.replace("$", "").astype(float)  # ✅ Fixed: Removed currency symbols

# Calculate total sales per category
total_sales = df.groupby("Category")["Sales"].sum()

print(total_sales)

Ausgabe des Codes:

2. Erstellen einer Codevorlage

Wenn Sie ein neues Projekt zur Hand haben, kann es oft verwirrend sein, wo Sie anfangen sollen. Es kann unterschiedliche Ansätze oder mehrere Schritte geben, oder es müssen Bibliotheken erforderlich sind, mit denen Sie nicht vertraut sind. In solchen Fällen kann O3-Mini Ihnen helfen, mit einer grundlegenden Codevorlage zu beginnen und Sie durch das Schreiben des gesamten Codes zu führen.

Vorlage Eingabeaufforderung:

„Können Sie eine strukturierte Vorlage und eine Anleitung zum Schreiben eines [Sprach] -Projekts angeben, das [Aufgabe] ausführt?“

Beispielaufforderung:

„Können Sie eine strukturierte Vorlage und eine Anleitung zum Einrichten eines Python -Flask -Projekts bereitstellen, das eine Verbindung zu einer PostgreSQL -Datenbank herstellt?“

o3-mini-Antwort:

3. Konvertieren Code zwischen Sprachen

Nehmen wir an, Sie haben einen Code, der in einer Programmiersprache geschrieben ist, Ihr Projekt benötigt dies jedoch in einer anderen. Anstatt es manuell neu zu schreiben, kann O3-Mini den Code für Sie übersetzen und die Logik und Funktionalität erhalten.

Vorlage Eingabeaufforderung: „Können Sie diesen [Quellsprache] Code in [Zielsprache] konvertieren, während Sie Logik und Funktionalität beibehalten?“

Beispielaufforderung:

„Können Sie diesen Python -Code in JavaScript (node.js) konvertieren, während Sie seine Logik und Funktionalität beibehalten?“

<em>import pandas as pd

# Sample data
data = {
    "Product": ["Laptop", "Headphones", "Smartphone", "Monitor", "Mouse"],
    "Category": ["Electronics", "Electronics", "Electronics", "Accessories", "Accessories"],
    "Sales": ["00", "0", "0", "0", ""]  # Sales values contain a '$' sign
}

df = pd.DataFrame(data)

# Convert Sales column to float
df["Sales"] = df["Sales"].astype(float)  # ? This line throws a ValueError

# Calculate total sales per category
total_sales = df.groupby("Category")["Sales"].sum()

print(total_sales)</em>

Ausgabe des Codes:

o3-mini-Antwort:

import pandas as pd

# Sample data
data = {
    "Product": ["Laptop", "Headphones", "Smartphone", "Monitor", "Mouse"],
    "Category": ["Electronics", "Electronics", "Electronics", "Accessories", "Accessories"],
    "Sales": ["00", "0", "0", "0", ""]  # Sales values contain a '$' sign
}

df = pd.DataFrame(data)

# Convert Sales column to float after stripping '$'
df["Sales"] = df["Sales"].str.replace("$", "").astype(float)  # ✅ Fixed: Removed currency symbols

# Calculate total sales per category
total_sales = df.groupby("Category")["Sales"].sum()

print(total_sales)

Ausgabe des Codes:

4. Verbesserung der Code -Lesbarkeit

Während des Schreibens von Code für die Arbeit ist es wichtig, dass der Code für alle Beteiligten zu verstehen ist. Hierzu müssen Sie möglicherweise Dokumentation schreiben, Code -Kommentare hinzufügen oder den Code für eine bessere Lesbarkeit refaktorieren. In solchen Fällen kann O3-mini von großer Hilfe sein.

Vorlage Eingabeaufforderung: „Können Sie Dokumente und Kommentare für diese Funktion [Sprache] generieren? [Code einfügen]”

oder „Können Sie diesen [Sprach] Code neu refaktoren, um ihn lesbarer zu machen? [Code einfügen]”

Beispielaufforderung:

„Können Sie dieser Python -Funktion Dokumente und Kommentare hinzufügen, die die Benutzereingabe verarbeitet und eine Datenbank aktualisiert?“

<em>from collections import Counter

# Sample text input
text = """
This is a sample text. This text is meant to test word frequency.
Some words appear more than once, some words appear only once.
"""

# Convert to lowercase and split into words
words = text.lower().split()

# Count word occurrences
word_counts = Counter(words)

# Print results
for word, count in word_counts.items():
    print(f"{word}: {count}")</em>

o3-mini-Antwort:

// Sample text input
let text = `
This is a sample text. This text is meant to test word frequency.
Some words appear more than once, some words appear only once.
`;

// Convert to lowercase and split into words
let words = text.toLowerCase().replace(/[^\w\s]/g, "").split(/\s+/);

// Count word occurrences
let wordCounts = new Map();

words.forEach(word => {
    wordCounts.set(word, (wordCounts.get(word) || 0) + 1);
});

// Print results
wordCounts.forEach((count, word) => {
    console.log(`${word}: ${count}`);
});

5. Schreiben von Code für Kantenfälle und Fehlerbehandlung

Sie stellen eine API -Anfrage in Python auf, aber Ihr Code behandelt keine Fälle, in denen die Anfrage fehlschlägt. Sie müssen die Fehlerbehandlung hinzufügen, um es robuster zu machen.

Vorlage Eingabeaufforderung: „Können Sie dieser [Sprache] Funktion die richtige Fehlerbehandlung hinzufügen? [Funktion einfügen] ”

Beispielaufforderung:

„Können Sie dieser Python -Funktion eine ordnungsgemäße Fehlerbehandlung hinzufügen, die eine API -Anforderung erstellt?“

<em>import sqlite3  

def update_user_balance(user_id, amount):  
    conn = sqlite3.connect("database.db")  
    cursor = conn.cursor()  
    
    current_balance = cursor.execute("SELECT balance FROM users WHERE id = ?", (user_id,)).fetchone()  
    
    if current_balance:  
        new_balance = current_balance[0] + amount  
        cursor.execute("UPDATE users SET balance = ? WHERE id = ?", (new_balance, user_id))  
        conn.commit()  
        conn.close()  
        return new_balance  
    else:  
        conn.close()  
        return None</em>

o3-mini-Antwort:

<em>import pandas as pd

# Sample data
data = {
    "Product": ["Laptop", "Headphones", "Smartphone", "Monitor", "Mouse"],
    "Category": ["Electronics", "Electronics", "Electronics", "Accessories", "Accessories"],
    "Sales": ["00", "0", "0", "0", ""]  # Sales values contain a '$' sign
}

df = pd.DataFrame(data)

# Convert Sales column to float
df["Sales"] = df["Sales"].astype(float)  # ? This line throws a ValueError

# Calculate total sales per category
total_sales = df.groupby("Category")["Sales"].sum()

print(total_sales)</em>

6. Schreiben von CI/CD -Pipeline -Konfigurationen

Nehmen wir an, Ihr Team bereitstellt eine Node.js -Anwendung und Ihnen wurde die Aufgabe zur Einrichtung einer automatisierten CI/CD -Pipeline zugewiesen. Sie müssen GitHub -Aktionen konfigurieren, um Tests auszuführen und die App bereitzustellen, wenn Änderungen an die Hauptzweide gedrückt werden. Hier ist eine einfache Eingabeaufforderung, die Sie auf O3-Mini verwenden können, um die Bereitstellungspipeline einzurichten.

Template -Eingabeaufforderung: „Können Sie eine CI/CD -Pipeline -Konfiguration für einen [Technologiestapel: React, MongoDB, Knode.js usw.] erzeugen.

Beispielaufforderung:

„Können Sie eine CI/CD -Pipeline -Konfiguration für ein Node.js -Projekt unter Verwendung von GitHub -Aktionen erstellen, die Tests und Bereitstellen für AWS S3 bei jedem Druck zum Hauptzweig?”

o3-mini-Antwort:

7. Codeoptimierung und Leistungsverbesserung

Waren Sie jemals in Situationen, in denen Ihre Python -Funktion einwandfrei funktioniert, aber langsam auf großen Datensätzen ausgeführt wird? Wenn dies eine Straßensperre war, um Ihre Arbeit zu erledigen, können Sie Ihren Code für eine effizientere Ausführung optimieren.

import pandas as pd

# Sample data
data = {
    "Product": ["Laptop", "Headphones", "Smartphone", "Monitor", "Mouse"],
    "Category": ["Electronics", "Electronics", "Electronics", "Accessories", "Accessories"],
    "Sales": ["00", "0", "0", "0", ""]  # Sales values contain a '$' sign
}

df = pd.DataFrame(data)

# Convert Sales column to float after stripping '$'
df["Sales"] = df["Sales"].str.replace("$", "").astype(float)  # ✅ Fixed: Removed currency symbols

# Calculate total sales per category
total_sales = df.groupby("Category")["Sales"].sum()

print(total_sales)

Vorlage Eingabeaufforderung:

„Können Sie diesen Code für die Leistung optimieren? Es hat derzeit Probleme mit [Erwähnungseffizienz] und läuft langsam für [Erwähnungsszenario]. [Code einfügen] ”

Beispielaufforderung:

„Können Sie diesen Python -Code für die Leistung optimieren? Es hat derzeit Ineffizienzen bei der Überprüfung von Primzahlen und läuft langsam bei der Suche nach Primzahlen in einem großen Bereich (z. B. 1 bis 100.000). ”

o3-mini-Antwort:

<em>from collections import Counter

# Sample text input
text = """
This is a sample text. This text is meant to test word frequency.
Some words appear more than once, some words appear only once.
"""

# Convert to lowercase and split into words
words = text.lower().split()

# Count word occurrences
word_counts = Counter(words)

# Print results
for word, count in word_counts.items():
    print(f"{word}: {count}")</em>

// Sample text input
let text = `
This is a sample text. This text is meant to test word frequency.
Some words appear more than once, some words appear only once.
`;

// Convert to lowercase and split into words
let words = text.toLowerCase().replace(/[^\w\s]/g, "").split(/\s+/);

// Count word occurrences
let wordCounts = new Map();

words.forEach(word => {
    wordCounts.set(word, (wordCounts.get(word) || 0) + 1);
});

// Print results
wordCounts.forEach((count, word) => {
    console.log(`${word}: ${count}`);
});

Ausgabe des Codes:

8. Generierung regelmäßiger Ausdrücke (Regex)

o3-mini kann sehr hilfreich sein, um regelmäßige Ausdrücke im Code zu generieren. Angenommen, Sie erstellen ein Formularvalidierungssystem für eine Website und benötigen ein Regex -Muster, um E -Mail -Adressen zu validieren. Bitten Sie einfach O3-Mini, ein Regex-Muster mit dieser Eingabeaufforderung zu generieren.

Vorlage Eingabeaufforderung:

„Können Sie ein Regex -Muster in [Sprache] für [Aufgabe] generieren?“

Beispielaufforderung:

„Können Sie ein Regex -Muster in Python für die Validierung von E -Mail -Adressen generieren?“

o3-mini-Antwort:

Ausgabe des Codes:

<em>import sqlite3  

def update_user_balance(user_id, amount):  
    conn = sqlite3.connect("database.db")  
    cursor = conn.cursor()  
    
    current_balance = cursor.execute("SELECT balance FROM users WHERE id = ?", (user_id,)).fetchone()  
    
    if current_balance:  
        new_balance = current_balance[0] + amount  
        cursor.execute("UPDATE users SET balance = ? WHERE id = ?", (new_balance, user_id))  
        conn.commit()  
        conn.close()  
        return new_balance  
    else:  
        conn.close()  
        return None</em>

9. Unterstützung bei der Datenreinigung und Verarbeitung

Bei der Analyse von Kundenverkaufsdaten in Pandas stoßen Sie häufig auf unordentliche Datensätze, fehlende Werte, doppelte Einträge und Daten in mehreren Formaten. Die Verwendung der folgenden Eingabeaufforderung auf O3-Mini ist eine effiziente Möglichkeit, die Daten vor dem Ausführen Ihrer Analyse zu reinigen.

Vorlage Eingabeaufforderung: „Können Sie einen Datensatz mit Problemen wie [Listendatenproblemen] mit [Programmiersprache und Bibliothek] reinigen und verarbeiten? [Datensatz einfügen] ”

Beispielaufforderung:

„Können Sie helfen, einen Datensatz mit fehlenden Werten, doppelten Zeilen, falschen Datumsformaten und inkonsistenten Kapitalisierung unter Verwendung von Python und Pandas zu reinigen und zu verarbeiten? o3-mini-Antwort:

Ausgabe des Codes:

<em>import pandas as pd

# Sample data
data = {
    "Product": ["Laptop", "Headphones", "Smartphone", "Monitor", "Mouse"],
    "Category": ["Electronics", "Electronics", "Electronics", "Accessories", "Accessories"],
    "Sales": ["00", "0", "0", "0", ""]  # Sales values contain a '$' sign
}

df = pd.DataFrame(data)

# Convert Sales column to float
df["Sales"] = df["Sales"].astype(float)  # ? This line throws a ValueError

# Calculate total sales per category
total_sales = df.groupby("Category")["Sales"].sum()

print(total_sales)</em>

10. Schreiben von Shell -Skripten zur Automatisierung

Ich bin sicher, Sie werden mir zustimmen, wenn ich sage, dass ein Großteil unserer Arbeit sich wiederholt - sei es häufig Bereitstellung von Anwendungen oder Unterstützung von Dateien. Anstatt diese Befehle jedes Mal manuell auszuführen, kann O3-Mini Ihnen helfen, sie durch Codierung zu automatisieren. Sie können Ihnen Shell -Skripte schreiben, um sich wiederholte Terminalbefehle basierend auf Ihren Anforderungen zu automatisieren.

Vorlage Eingabeaufforderung:

„Können Sie ein Shell -Skript schreiben, um [Aufgabe] mit [spezifischen Tools oder Befehlen] zu automatisieren?“

Beispielaufforderung:

„Können Sie ein Shell -Skript schreiben, um ein Verzeichnis (/Home/Benutzer/Dokumente) automatisch an einen anderen Ort (/mnt/backup) um Mitternacht mit Cron zu sichern?“

o3-mini-Antwort:

1️. Shell script (backup.sh)

# Definieren Sie Quell- und Zielverzeichnisse

import pandas as pd

# Sample data
data = {
    "Product": ["Laptop", "Headphones", "Smartphone", "Monitor", "Mouse"],
    "Category": ["Electronics", "Electronics", "Electronics", "Accessories", "Accessories"],
    "Sales": ["00", "0", "0", "0", ""]  # Sales values contain a '$' sign
}

df = pd.DataFrame(data)

# Convert Sales column to float after stripping '$'
df["Sales"] = df["Sales"].str.replace("$", "").astype(float)  # ✅ Fixed: Removed currency symbols

# Calculate total sales per category
total_sales = df.groupby("Category")["Sales"].sum()

print(total_sales)

# Backup -Verzeichnis erstellen

<em>from collections import Counter

# Sample text input
text = """
This is a sample text. This text is meant to test word frequency.
Some words appear more than once, some words appear only once.
"""

# Convert to lowercase and split into words
words = text.lower().split()

# Count word occurrences
word_counts = Counter(words)

# Print results
for word, count in word_counts.items():
    print(f"{word}: {count}")</em>

#Copy -Dateien, während die Attribute

erhalten bleiben

// Sample text input
let text = `
This is a sample text. This text is meant to test word frequency.
Some words appear more than once, some words appear only once.
`;

// Convert to lowercase and split into words
let words = text.toLowerCase().replace(/[^\w\s]/g, "").split(/\s+/);

// Count word occurrences
let wordCounts = new Map();

words.forEach(word => {
    wordCounts.set(word, (wordCounts.get(word) || 0) + 1);
});

// Print results
wordCounts.forEach((count, word) => {
    console.log(`${word}: ${count}`);
});

# log das Backup

ab.

<em>import sqlite3  

def update_user_balance(user_id, amount):  
    conn = sqlite3.connect("database.db")  
    cursor = conn.cursor()  
    
    current_balance = cursor.execute("SELECT balance FROM users WHERE id = ?", (user_id,)).fetchone()  
    
    if current_balance:  
        new_balance = current_balance[0] + amount  
        cursor.execute("UPDATE users SET balance = ? WHERE id = ?", (new_balance, user_id))  
        conn.commit()  
        conn.close()  
        return new_balance  
    else:  
        conn.close()  
        return None</em>

2️. Machen Sie das Skript ausführbar

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Skriptausführungsberechtigungen zu geben:

import sqlite3  

def update_user_balance(user_id, amount):  
    """
    Updates the balance of a user in the database.

    Parameters:
    user_id (int): The unique ID of the user whose balance needs to be updated.
    amount (float): The amount to add to (or subtract from) the user's balance.

    Returns:
    float: The updated balance if the user exists.
    None: If the user does not exist in the database.
    """
    
    # Connect to the SQLite database
    conn = sqlite3.connect("database.db")  
    cursor = conn.cursor()  
    
    # Fetch the current balance of the user
    current_balance = cursor.execute(
        "SELECT balance FROM users WHERE id = ?", (user_id,)
    ).fetchone()  
    
    if current_balance:  
        # Calculate the new balance
        new_balance = current_balance[0] + amount  
        
        # Update the user's balance in the database
        cursor.execute(
            "UPDATE users SET balance = ? WHERE id = ?", (new_balance, user_id)
        )  
        
        # Commit the transaction
        conn.commit()  
        
        # Close the connection
        conn.close()  
        
        return new_balance  # Return the updated balance
    else:  
        # Close the connection if user does not exist
        conn.close()  
        return None  # Return None if user ID is not found

3️. Planen Sie die tägliche Sicherung um Mitternacht mit Cron

Öffnen Sie den Crontab -Editor:

<em>import requests
response = requests.get("https://api.example.com/data")
data = response.json()</em>

Fügen Sie diese Zeile am Ende hinzu:

import requests

def fetch_api_data(url):
    """
    Fetches data from the given API URL with proper error handling.

    Parameters:
    url (str): The API endpoint to request data from.

    Returns:
    dict or None: The JSON response as a dictionary if successful, or None if an error occurs.
    """
    try:
        response = requests.get(url, timeout=10)  # Set a timeout to avoid hanging requests
        response.raise_for_status()  # Raise an error for HTTP errors (4xx and 5xx)

        return response.json()  # Parse and return JSON response

    except requests.exceptions.Timeout:
        print("Error: The request timed out.")
    except requests.exceptions.ConnectionError:
        print("Error: Failed to connect to the server.")
    except requests.exceptions.HTTPError as err:
        print(f"HTTP Error: {err}")
    except requests.exceptions.RequestException as err:
        print(f"Request Error: {err}")
    except ValueError:
        print("Error: Unable to decode JSON response.")

    return None  # Return None if any error occurs

# Example usage
api_url = "https://api.example.com/data"
data = fetch_api_data(api_url)

if data:
    print("API Data Retrieved Successfully!")
else:
    print("Failed to retrieve API data.")

Dies plant das Skript, die täglich um Mitternacht ausgeführt werden sollen (00:00).

Schlussfolgerung

Wie wir in diesem Artikel haben, kann O3-Mini alle Arten von Codierungsaufgaben von Debugging-Komplexfehlern und Optimierung von Code für eine bessere Leistung, zum Schreiben von CI/CD-Konfigurationen und zum Konvertieren des Codes zwischen Sprachen bearbeiten. In gewisser Weise hat O3-Mini neu definiert, wie Entwickler die Codierungsherausforderungen durch Bereitstellung intelligenter, effizienter und genauer Lösungen nähern. Probieren Sie diese Eingabeaufforderungen aus und lassen Sie sich von O3-Mini helfen, schlauer und nicht härter zu arbeiten!

häufig gestellte Fragen

Q1. Was macht O3-mini besser als andere KI-Modelle für Codierungen? a. O3-Mini ist das fortschrittlichste Modell von OpenAI für Codierung und Argumentation. Es übertrifft Modelle wie Deepseek-R1 und Claude 3.5 in Benchmark-Tests, was es zu einer zuverlässigen Wahl für Entwickler macht.

Q2. Kann O3-Mini beim Debuggen komplexer Fehler helfen? a. Ja, O3-mini kann Fehlermeldungen analysieren, die Root-Ursache identifizieren und Korrekturen für verschiedene Programmiersprachen vorschlagen. Die obigen Codierungsanforderungen können Ihnen helfen, O3-Mini für diese Aufgaben zu nutzen.

Q3. Unterstützt O3-Mini mehrere Programmiersprachen? a. Absolut! O3-mini kann bei Python, JavaScript, Java, C, Rost, Go und vielen weiteren Sprachen helfen.

Q4. Kann ich O3-Mini verwenden, um vollständige Projektvorlagen zu generieren? a. Ja, Sie können O3-Mini bitten, strukturierte Vorlagen für Projekte zu generieren, einschließlich Frameworks wie Flask, Django, React und Node.js.

Q5. Kann O3-mini Code zwischen Sprachen konvertieren? a. O3-mini bietet sehr genaue Codeübersetzungen und behält gleichzeitig Logik und Funktionalität bei und erleichtert das Anpassen von Code für verschiedene Tech-Stapel.

Q6. Kann O3-Mini meinen vorhandenen Code für eine bessere Leistung optimieren? a. Ja, es kann Ihren Code analysieren und Optimierungen vorschlagen, um Geschwindigkeit, Speicherverbrauch und Effizienz zu verbessern. Die O3-Mini-Eingabeaufforderungsvorlage im obigen Artikel kann Ihnen bei solchen Codierungsaufgaben helfen.

Q7. Wie hilft O3-Mini beim Schreiben von saubereren und lesbareren Code? a. Es kann Docstrings generieren, aussagekräftige Kommentare hinzufügen und den chaotischen Code refactor, um ihn lesbarer und aufrechter besser zu gestalten.

Q8. Kann O3-Mini CI/CD-Konfigurationen schreiben? a. Ja, es kann CI/CD -Pipeline -Skripte für Tools wie GitHub -Aktionen, Jenkins und GitLab CI/CD generieren. Sie können die O3-Mini-Eingabeaufforderungsvorlage verwenden, die im obigen Artikel auf ChatGPT dafür angegeben ist.

Das obige ist der detaillierte Inhalt von10 O3-Mini-Codierungsaufforderungen, um alle Ihre Codierungsaufgaben zu unterstützen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!