LLM を使用して Python Snake ゲームを構築する
最近、OpenAI API を使用して Python と JavaScript (Next.js) でアプリを構築するために、ChatGPT のような大きな言語モデル (LLM) を使用したプロンプトをたくさん試していますが、私が言えるのは、それが想像を絶する可能性を生み出しているということだけです。
達成できる製品の一部は次のとおりです。
- テキスト読み上げ: テキストを音声に変換します
- 音声をテキストに変換
- 画像生成: DALL-E API を使用してテキストを含む画像を生成または操作します
- 画像のキャプションを作成します。このキャプション画像アプリをチェックしてください
このガイドでは、プロンプトを使用して Python でスネーク ゲームを構築し、応答 (出力) を反復し、コードの結果をテストする方法を示します。結果が要件を満たさない場合は、目的の出力が得られるまで再度プロンプトを表示します。プロンプト エンジニアリング スキルを学習すると、最初から最高の出力を確実に得ることができるため、継続的な反復を避けることができます。
始めましょう!
前提条件
生成されたコードは ChatGPT によって生成されるため、このチュートリアルでは Python の知識は必要ありません。したがって、アカウント ChatGPT のみが必要です。
ChatGPT の無料版を使用すると、スネーク ゲーム で正確な結果が得られる可能性は低いです。これは、ChatGPT の無料版では、コードにあまり適していない、機能が劣る古い LLM (GPT-3.5) が使用されているためです。 。購読する余裕がある場合は、ChatGPT Plus にアップグレードする必要があります。
ChatGPT とは別に使用するもう 1 つの優れた LLM オプションは、lmarena です。
リンクにアクセスして次の操作を行ってください:
- 上部のメニューバーに沿って「ダイレクトチャット」を選択します
- ドロップダウンから [チャットするモデルを選択してください] で、[chatgpt-4o-latest] または [laude-3-opus-20240229] を選択します。
スネークゲームの作成
ゲームを動作させるには、選択した LLM に実行すべきアクションに関する最終的な指示を含むプロンプト (入力) を提供します。
ゲームを動作させるために従うべき手順は次のとおりです:
最初のプロンプト
I want to create a snake game using Python, what steps do I need to do that?
このプロンプトは、ライブラリ、pygame のインストール、ゲーム環境のセットアップ、ゲームの実行、デバッグと最適化 (ゲームのテストとコードのパフォーマンスのチェック) に至るまで、従うべきステップバイステップのガイドの概要を示します。
コードをコンパイルするために試してみる価値のあるもう 1 つのプロンプトは次のとおりです。
Provide the code for the snake game in Python. The code should include all the details and features described above.
さらに、背景色を変更してアプリをより美しくするためのプロンプトを定義したり、コード内のセッションを強調表示したり、ヘビの速度を調整するための別のプロンプトを定義したりできます。
完全なソース コードについては、この要点を確認してください。
結論
プロンプトは、LLM を与える練習を伴うスキルです
このガイドでは、自然 (人間) 言語でアプリをプログラミングして、正常に動作するアプリケーションを取得する方法を説明しました。
結果をぜひ共有してください。
コーディングを楽しんでください!!! <script> // Detect dark theme var iframe = document.getElementById('tweet-1831261279379406971-316'); if (document.body.className.includes('dark-theme')) { iframe.src = "https://platform.twitter.com/embed/Tweet.html?id=1831261279379406971&theme=dark" } </script>
以上がLLM を使用して Python Snake ゲームを構築するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
