10 invites de codage O3-MinI pour vous aider avec toutes vos tâches de codage

O3-Mini s'est avéré être le modèle le plus avancé d'Openai pour le codage et le raisonnement. Le modèle O3-Mini (haut) a surclassé à lui seul d'autres modèles existants comme Deepseek-R1 et Claude 3.5 dans la plupart des tests de référence standard. En raison de cela, Chatgpt propulsé par O3-Mini est maintenant devenu un compagnon de tous les jours pour les développeurs. Il leur offre un moyen intelligent et efficace de relever les défis de la programmation, qu'il s'agisse de débogage, de génération de code, de documentation ou de nettoyage des données. Cet article répertorie 10 invites ChatGpt qui peuvent vous aider à déverrouiller le plein potentiel d'O3-MinI pour vos tâches de codage. Alors, commençons!

Table des matières

• Erreurs de code de débogage
• Création d'un modèle de code
• Convertir du code entre les langues
• Amélioration de la lisibilité du code
• Écriture de code pour les cas Edge et la gestion des erreurs
• Écriture CI / CD CIGURATIONS PIPILE Amélioration
• Génération d'expressions régulières (regex)
• Aider au nettoyage et au traitement des données
• Écriture de scripts de coquille pour l'automatisation
• Questions fréquemment posées
1. Débogage des erreurs de code

Supposons que vous travailliez sur un script Python pour une application Web, et soudain, vous rencontrez une erreur que vous ne comprenez pas. Le message Traceback est long et déroutant, et vous ne savez pas comment le réparer. O3-Mini offre un moyen rapide de déboguer le problème et de comprendre ce qui n'a pas fonctionné.

Invite de modèle:

«J'ai un morceau de code en [langue] qui lance une erreur: [message d'erreur]. Pouvez-vous m'aider à le déboguer? [insérer le code] ”

Invite d'échantillon:

«J'ai un morceau de code python qui lance une erreur: attributError: l'objet« non-stype »n'a pas d'attribut« groupe ». Pouvez-vous m'aider à le déboguer? »

<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>

Sortie du code:

Réponse d'O3-Mini:

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)

Sortie du code:

2. Création d'un modèle de code

Lorsque vous avez un nouveau projet à portée de main, cela peut souvent être déroutant sur le point de commencer. Il peut y avoir différentes approches ou plusieurs étapes impliquées, ou il peut nécessiter des bibliothèques que vous ne connaissez pas. Dans de tels cas, O3-MinI peut vous aider à démarrer avec un modèle de code de base et à vous guider à travers la rédaction du code entier.

Invite de modèle:

"Pouvez-vous fournir un modèle et un guide structurés pour la rédaction d'un projet [en langue] qui fait [tâche]?"

Invite d'échantillon:

"Pouvez-vous fournir un modèle et un guide structurés pour la configuration d'un projet Flask Python qui se connecte à une base de données PostgreSQL?"

Réponse d'O3-Mini:

3. Code de conversion entre les langues

Disons que vous avez un morceau de code écrit dans un langage de programmation, mais que votre projet l'exige dans un autre. Au lieu de le réécrire manuellement, O3-MinI peut traduire le code pour vous, en préservant la logique et les fonctionnalités.

Invite de modèle: "Pouvez-vous convertir ce code [langue source] en [langue cible] tout en maintenant la logique et les fonctionnalités?"

Invite d'échantillon:

"Pouvez-vous convertir ce code python en javascript (node.js) tout en maintenant sa logique et sa fonctionnalité?"

<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>

Sortie du code:

Réponse d'O3-Mini:

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)

Sortie du code:

4. Amélioration de la lisibilité du code

En écrivant du code pour le travail, il est important que le code soit lisible et facile à comprendre pour toutes les parties prenantes. Pour cela, vous devrez peut-être rédiger de la documentation, ajouter des commentaires de code ou refactor le code pour une meilleure lisibilité. Dans de tels cas, O3-MinI peut être d'une grande aide.

Invite de modèle: "Pouvez-vous générer des docstrings et des commentaires pour cette fonction [Langue]? [Insérer du code]"

ou "Pouvez-vous refactor ce code [linguistique] pour le rendre plus lisible? [Insérer du code]"

Invite d'échantillon:

"Pouvez-vous ajouter des docstrings et des commentaires à cette fonction Python qui traite la saisie de l'utilisateur et met à jour une base de données?"

<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>

Réponse d'O3-Mini:

// 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. Écriture de code pour les cas de bord et la gestion des erreurs

Vous faites une demande API dans Python, mais votre code ne gère pas les cas où la demande échoue. Vous devez ajouter une gestion des erreurs pour le rendre plus robuste.

Invite de modèle: "Pouvez-vous ajouter une gestion des erreurs appropriée à cette fonction [langue]? [insérer la fonction] ”

Invite d'échantillon:

"Pouvez-vous ajouter une gestion des erreurs appropriée à cette fonction Python, ce qui fait une demande d'API?"

<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>

Réponse d'O3-Mini:

<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. Écriture de configurations de pipeline CI / CD

Supposons que votre équipe déploie une application Node.js, et vous avez été affecté à la configuration d'un pipeline CI / CD automatisé. Vous devez configurer les actions GitHub pour exécuter des tests et déployer l'application chaque fois que les modifications sont poussées vers la branche principale. Voici une simple invite que vous pouvez utiliser sur O3-MinI pour configurer le pipeline de déploiement.

Invite de modèle: «Pouvez-vous générer une configuration de pipeline CI / CD pour un projet [Stack Technology Stack: React, MongoDB, Node.js, etc.] qui exécute des tests et des déploiement pour [le travail: Aws, Aws, Aks, Gke, etc.

Invite d'échantillon:

"Pouvez-vous générer une configuration de pipeline CI / CD pour un projet Node.js en utilisant des actions GitHub qui exécutent des tests et se déploient sur AWS S3 à chaque poussée vers la branche principale?"

Réponse d'O3-Mini:

7. Optimisation du code et amélioration des performances

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)

Avez-vous déjà été dans des situations où votre fonction Python fonctionne bien, mais fonctionne lentement sur de grands ensembles de données? Si cela a été un barrage routier pour faire votre travail, voici comment O3-MinI peut vous aider à optimiser votre code pour une exécution plus efficace.

Invite de modèle:

"Pouvez-vous optimiser ce code pour les performances? Il a actuellement des problèmes avec [mentionner les inefficacités] et fonctionne lentement pour [mentionner le scénario]. [insérer le code] ”

Invite d'échantillon:

"Pouvez-vous optimiser ce code Python pour les performances? Il a actuellement des inefficacités dans la vérification des nombres premiers et s'exécute lentement lors de la recherche de nombres premiers dans une large gamme (par exemple, 1 à 100 000). »

<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>

Réponse d'O3-Mini:

// 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}`);
});

Sortie du code:

8. Générer des expressions régulières (regex)

O3-MinI peut être très utile pour générer des expressions régulières dans le code. Supposons que vous créez un système de validation de formulaire pour un site Web et que vous avez besoin d'un modèle regex pour valider les adresses e-mail. Demandez simplement à O3-MinI de générer un motif regex en utilisant cette invite.

Invite de modèle:

"Pouvez-vous générer un motif regex dans [Langue] pour [tâche]?"

Invite d'échantillon:

"Pouvez-vous générer un motif regex dans Python pour valider les adresses e-mail?"

Réponse d'O3-Mini:

<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>

Sortie du code:

9. Aider au nettoyage et au traitement des données

En analysant les données de vente client dans Pandas, vous rencontrez souvent des ensembles de données désordonnés, des valeurs manquantes, des entrées en double et des données en plusieurs formats. L'utilisation de l'invite suivante sur O3-MinI est un moyen efficace de nettoyer les données avant d'exécuter votre analyse.

Invite de modèle: "Pouvez-vous aider à nettoyer et à traiter un ensemble de données avec des problèmes tels que [List Data Issues] en utilisant [Langage de programmation et bibliothèque]? [Insérer un ensemble de données] ”

Invite d'échantillon:

"Pouvez-vous aider à nettoyer et à traiter un ensemble de données avec des valeurs manquantes, des lignes en double, des formats de date incorrects et une capitalisation incohérente à l'aide de python et de pandas? clients.csv"

Réponse d'O3-Mini:

<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>

Sortie du code:

10. Écriture de scripts shell pour l'automatisation

Je suis sûr que vous serez d'accord avec moi lorsque je dis que beaucoup de notre travail est de nature répétitive - que ce soit le déploiement fréquente d'applications ou la sauvegarde des fichiers. Au lieu d'exécuter ces commandes manuellement à chaque fois, O3-Mini peut vous aider à les automatiser par codage. Il peut vous écrire des scripts shell pour automatiser les commandes de terminal répétitives en fonction de vos exigences.

Invite de modèle: "Pouvez-vous écrire un script de shell pour automatiser [tâche] en utilisant [des outils ou des commandes spécifiques]?"

Invite d'échantillon:

"Pouvez-vous écrire un script shell pour sauvegarder automatiquement un répertoire (/ home / utilisateur / documents) à un autre emplacement (/ mnt / sauvegarde) tous les jours à minuit en utilisant cron?"

Réponse d'O3-Mini:

1️. Script shell (backup.sh)

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)

# Définir les répertoires source et de destination

<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>

# Créer un répertoire de sauvegarde

// 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}`);
});

#copy Files tout en préservant les attributs

<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>

# Enregistrer la sauvegarde

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

2️. Rendre l'exécutable de script

Exécutez la commande suivante pour donner aux autorisations d'exécution du script:

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

3️. Planifiez la sauvegarde quotidienne à minuit avec Cron

Ouvrez l'éditeur Crontab:

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.")

Ajoutez cette ligne à la fin:

name: Node.js CI/CD Pipeline

on:
  push:
    branches:
      - main  # Runs the workflow on pushes to the main branch

jobs:
  build-and-test:
    name: Build and Test
    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
      - name: Checkout repository
        uses: actions/checkout@v3

      - name: Set up Node.js
        uses: actions/setup-node@v3
        with:
          node-version: 18

      - name: Install dependencies
        run: npm install

      - name: Run tests
        run: npm test

      - name: Build project
        run: npm run build

      - name: Upload build artifacts
        uses: actions/upload-artifact@v3
        with:
          name: build-output
          path: dist/
      - name: Deploy to S3
        env:
          AWS_ACCESS_KEY_ID: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}
          AWS_SECRET_ACCESS_KEY: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
          AWS_REGION: "us-east-1"  # Change to your AWS region
          S3_BUCKET: "your-s3-bucket-name"
        run: |
          aws s3 sync dist/ s3://$S3_BUCKET --delete

Cela planifie le script pour s'exécuter quotidiennement à minuit (00:00).

Conclusion

Comme nous l'avons fait dans cet article, O3-MinI est capable de gérer toutes sortes de tâches de codage de débogage d'erreurs complexes et d'optimisation du code pour de meilleures performances, de l'écriture de configurations CI / CD et de convertir du code entre les langues. D'une certaine manière, O3-MinI a redéfini la façon dont les développeurs abordent les défis de codage en fournissant des solutions intelligentes, efficaces et précises. Alors allez-y, essayez ces invites et laissez O3-Mini vous aider à travailler plus intelligemment, pas plus difficile!

Les questions fréquemment posées

Q1. Qu'est-ce qui rend O3-Mini meilleur que les autres modèles AI codants?

a. O3-Mini est le modèle le plus avancé d'Openai pour le codage et le raisonnement. Il surpasse les modèles comme Deepseek-R1 et Claude 3.5 dans les tests de référence, ce qui en fait un choix fiable pour les développeurs.

Q2. O3-MinI peut-il aider à déboguer des erreurs complexes?

a. Oui, O3-MinI peut analyser les messages d'erreur, identifier la cause profonde et suggérer des correctifs pour divers langages de programmation. Les invites de codage ci-dessus peuvent vous aider à tirer parti de O3-MinI pour ces tâches.

Q3. O3-MinI prend-il en charge plusieurs langages de programmation?

a. Absolument! O3-MinI peut aider avec Python, JavaScript, Java, C, Rust, Go et bien d'autres langues.

Q4. Puis-je utiliser O3-MinI pour générer des modèles de projet complets?

a. Oui, vous pouvez demander à O3-MinI de générer des modèles structurés pour des projets, y compris des frameworks comme Flask, Django, React et Node.js.

Q5. O3-MinI peut-il convertir le code entre les langues?

a. O3-MinI fournit des traductions de code très précises tout en maintenant la logique et les fonctionnalités, ce qui facilite l'adaptation du code pour différentes piles technologiques.

Q6. O3-MinI peut-il optimiser mon code existant pour de meilleures performances?

a. Oui, il peut analyser votre code et suggérer des optimisations pour améliorer la vitesse, l'utilisation de la mémoire et l'efficacité. Le modèle d'invite O3-Mini donné dans l'article ci-dessus peut vous aider avec de telles tâches de codage.

Q7. Comment O3-MinI aide-t-il à écrire un code plus propre et plus lisible?

a. Il peut générer des docstrings, ajouter des commentaires significatifs et refacter le code désordonné pour le rendre plus lisible et maintenable.

Q8. O3-MinI peut-il écrire des configurations CI / CD?

a. Oui, il peut générer des scripts de pipeline CI / CD pour des outils tels que les actions GitHub, les Jenkins et GitLab CI / CD. Vous pouvez utiliser le modèle d'invite O3-Mini donné dans l'article ci-dessus sur Chatgpt pour cela.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!