O3-Miniは、コーディングと推論のためのOpenaiの最も高度なモデルであることが証明されています。 O3-MINI（高）モデルは、ほとんどの標準ベンチマークテストで、DeepSeek-R1やClaude 3.5などの他の既存のモデルを独力で上回っています。これにより、O3-Miniを搭載したChatGptは、開発者にとって日常の仲間になりました。デバッグ、コード生成、ドキュメント、またはデータクリーニングなど、プログラミングの課題に取り組むインテリジェントで効率的な方法を提供します。この記事には、コーディングタスクのO3-MINIの完全な可能性を解き放つのに役立つ10のChatGPTプロンプトがリストされています。それでは、始めましょう！
サンプルプロンプト：
「エラーをスローしているPythonコードの一部があります。デバッグを手伝ってくれませんか？コードの出力：出力：
<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 '$' sign
}
df = pd.DataFrame(data)
# Convert Sales column to float
df["Sales"] = df["Sales"].astype(float) # ? This line throws a ValueError
# Calculate total sales per category
total_sales = df.groupby("Category")["Sales"].sum()
print(total_sales)</em>o3-miniの応答：
コードの出力：
出力：
import pandas as pd
# Sample data
data = {
"Product": ["Laptop", "Headphones", "Smartphone", "Monitor", "Mouse"],
"Category": ["Electronics", "Electronics", "Electronics", "Accessories", "Accessories"],
"Sales": ["00", "0", "0", "0", ""] # Sales values contain a '$' 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)新しいプロジェクトが手元にある場合、どこから始めればよいかを混乱させることができます。さまざまなアプローチ、または複数のステップが含まれる場合があります。または、慣れていないライブラリが必要になる場合があります。このような場合、O3-MINIは基本的なコードテンプレートを始めて、コード全体を書くことをガイドするのに役立ちます。
テンプレートプロンプト：
「[タスク]を実行する[言語]プロジェクトを作成するための構造化されたテンプレートとガイドを提供できますか？」
「PostgreSQLデータベースに接続するPython Flaskプロジェクトをセットアップするための構造化されたテンプレートとガイドを提供できますか？」
o3-miniの応答：
あるプログラミング言語で書かれたコードが書かれているとしましょうが、プロジェクトでは別のプログラミング言語で必要です。手動で書き直す代わりに、O3-MINIはコードを翻訳して、ロジックと機能を維持できます。
テンプレートプロンプト：「ロジックと機能を維持しながら、この[ソース言語]コードを[ターゲット言語]に変換できますか？」
サンプルプロンプト：
「この論理と機能を維持しながら、このPythonコードをJavaScript（node.js）に変換できますか？」 コードの出力：
出力：<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 '$' sign
}
df = pd.DataFrame(data)
# Convert Sales column to float
df["Sales"] = df["Sales"].astype(float) # ? This line throws a ValueError
# Calculate total sales per category
total_sales = df.groupby("Category")["Sales"].sum()
print(total_sales)</em>
o3-miniの応答：
コードの出力：
出力：import pandas as pd
# Sample data
data = {
"Product": ["Laptop", "Headphones", "Smartphone", "Monitor", "Mouse"],
"Category": ["Electronics", "Electronics", "Electronics", "Accessories", "Accessories"],
"Sales": ["00", "0", "0", "0", ""] # Sales values contain a '$' 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)
4。コードの読みやすさの向上
テンプレートプロンプト：
「この[言語]関数のためにドキュストリングとコメントを生成できますか？ または「この[言語]コードをリファクタリングして読みやすくすることができますか？ サンプルプロンプト：
「ユーザー入力を処理してデータベースを更新するこのPython関数にドキュストリングとコメントを追加できますか？」
o3-miniの応答：
5。エッジケースとエラー処理のためのコードの書き込み
PythonでAPIリクエストを行っていますが、コードはリクエストが失敗した場合には対応していません。エラー処理を追加して、より堅牢にする必要があります。<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>テンプレートプロンプト：「この[言語]関数に適切なエラー処理を追加できますか？ [関数を挿入]”
// 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}: ${count}`);
});「APIリクエストを作成するこのpython関数に適切なエラー処理を追加できますか？」 o3-miniの応答：
<em>import pandas as pd
# Sample data
data = {
"Product": ["Laptop", "Headphones", "Smartphone", "Monitor", "Mouse"],
"Category": ["Electronics", "Electronics", "Electronics", "Accessories", "Accessories"],
"Sales": ["00", "0", "0", "0", ""] # Sales values contain a '$' 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>チームがnode.jsアプリケーションを展開しているとし、自動化されたCI/CDパイプラインをセットアップするタスクが割り当てられているとします。テストを実行して、変更がメインブランチにプッシュされるたびにアプリを展開するようにGitHubアクションを構成する必要があります。 O3-MINIで使用できる簡単なプロンプトは、展開パイプラインをセットアップできます。
テンプレートプロンプト：“ [テクノロジースタック：React、Mongodb、node.jsなど]プロジェクトのCI/CDパイプライン構成を生成できます。など。]？ "
サンプルプロンプト：
“ node.jsプロジェクトのCI/CDパイプライン構成を生成して、テストを実行し、メインブランチへのプッシュごとにAWS S3に展開するGitHubアクションを使用できますか？」 o3-miniの応答：
7。コードの最適化とパフォーマンスの改善
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("$", "").astype(float) # ✅ Fixed: Removed currency symbols
# Calculate total sales per category
total_sales = df.groupby("Category")["Sales"].sum()
print(total_sales)サンプルプロンプト：
「このパフォーマンスのためにこのPythonコードを最適化できますか？現在、素数をチェックする際の効果がなく、大規模な範囲で素数を検索するときにゆっくりと実行されます（例：1〜100,000）。
o3-miniの応答：
<em>from collections import Counter
# Sample text input
text = """
This is a sample text. This text is meant to test word frequency.
Some words appear more than once, some words appear only once.
"""
# Convert to lowercase and split into words
words = text.lower().split()
# Count word occurrences
word_counts = Counter(words)
# Print results
for word, count in word_counts.items():
print(f"{word}: {count}")</em>コードの出力：
出力：// Sample text input
let text = `
This is a sample text. This text is meant to test word frequency.
Some words appear more than once, some words appear only once.
`;
// Convert to lowercase and split into words
let words = text.toLowerCase().replace(/[^\w\s]/g, "").split(/\s+/);
// Count word occurrences
let wordCounts = new Map();
words.forEach(word => {
wordCounts.set(word, (wordCounts.get(word) || 0) + 1);
});
// Print results
wordCounts.forEach((count, word) => {
console.log(`${word}: ${count}`);
});
8。正規表現の生成（regex）
o3-miniは、コードで正規表現を生成するのに非常に役立ちます。ウェブサイトのフォーム検証システムを構築し、電子メールアドレスを検証するために正規表現パターンが必要であるとします。 O3-Miniに、このプロンプトを使用して正規表現パターンを生成するように依頼してください。
テンプレートプロンプト：
「電子メールアドレスを検証するためにPythonで正規表現パターンを生成できますか？」
o3-miniの応答：コードの出力：
出力：
パンダの顧客販売データを分析している間、厄介なデータセット、欠損値、複数のエントリ、およびデータの複数形式でデータセットに出くわすことがよくあります。 O3-MINIで次のプロンプトを使用することは、分析を実行する前にデータをクリーニングする効率的な方法です。
テンプレートプロンプト：「[データの問題をリストしてください]などの問題でデータセットをクリーニングして処理するのに役立ちますか？ [データセットを挿入]”
サンプルプロンプト：
「PythonとPandasを使用して、欠損値、複製の行、誤った日付形式、および一貫性のない大文字を使用してデータセットをクリーニングして処理するのに役立ちますか？
o3-miniの応答：
出力：
10。自動化のためのシェルスクリプトの書き込み 私たちの仕事の多くが本質的に繰り返されると言うとき、あなたは私に同意するだろうと確信しています。これらのコマンドを毎回手動で実行する代わりに、O3-MINIはコーディングを通じて自動化するのに役立ちます。要件に基づいて繰り返し端末コマンドを自動化するためのシェルスクリプトを書くことができます。
「シェルスクリプトを書いて、Cronを使用して真夜中に毎日別の場所（/MNT/バックアップ）にディレクトリ（/home/user/documents）を自動的にバックアップすることができますか？」
1なり。 Shell Script（backup.sh）
＃ソースディレクトリと宛先ディレクトリを定義します
＃バックアップディレクトリを作成
3なり。 Cron
これにより、スクリプトが真夜中（00:00）に毎日実行されるようにスケジュールします。
9。データのクリーニングと処理の支援
<em>import pandas as pd
# Sample data
data = {
"Product": ["Laptop", "Headphones", "Smartphone", "Monitor", "Mouse"],
"Category": ["Electronics", "Electronics", "Electronics", "Accessories", "Accessories"],
"Sales": ["00", "0", "0", "0", ""] # Sales values contain a '$' 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>
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("$", "").astype(float) # ✅ Fixed: Removed currency symbols
# Calculate total sales per category
total_sales = df.groupby("Category")["Sales"].sum()
print(total_sales)<em>from collections import Counter
# Sample text input
text = """
This is a sample text. This text is meant to test word frequency.
Some words appear more than once, some words appear only once.
"""
# Convert to lowercase and split into words
words = text.lower().split()
# Count word occurrences
word_counts = Counter(words)
# Print results
for word, count in word_counts.items():
print(f"{word}: {count}")</em>// Sample text input
let text = `
This is a sample text. This text is meant to test word frequency.
Some words appear more than once, some words appear only once.
`;
// Convert to lowercase and split into words
let words = text.toLowerCase().replace(/[^\w\s]/g, "").split(/\s+/);
// Count word occurrences
let wordCounts = new Map();
words.forEach(word => {
wordCounts.set(word, (wordCounts.get(word) || 0) + 1);
});
// Print results
wordCounts.forEach((count, word) => {
console.log(`${word}: ${count}`);
});<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>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結論
この記事にあるように、O3-Miniは、複雑なエラーのデバッグやコードの最適化から、パフォーマンスの向上、CI/CD構成の作成、言語間のコードの変換まで、あらゆる種類のコーディングタスクを処理できます。ある意味では、O3-MINIは、インテリジェントで効率的で正確なソリューションを提供することにより、開発者がコーディングの課題にどのようにアプローチするかを再定義しました。だから先に進んで、これらのプロンプトを試してみて、O3-MINIがあなたがより賢く、より難しくないのを手伝ってください！
q1。 O3-MINIが他のコーディングAIモデルよりも優れているのはなぜですか？ O3-Miniは、コーディングと推論のためのOpenaiの最も高度なモデルです。ベンチマークテストでDeepSeek-R1やClaude 3.5などのモデルを上回るため、開発者にとって信頼できる選択肢になります。 O3-MINIは複雑なエラーのデバッグに役立ちますか？はい、O3-MINIはエラーメッセージを分析し、根本原因を特定し、さまざまなプログラミング言語の修正を提案できます。上記のコーディングプロンプトは、これらのタスクにO3-MINIを活用するのに役立ちます。 O3-MINIは複数のプログラミング言語をサポートしていますか？絶対に！ O3-Miniは、Python、JavaScript、Java、C、Rust、Go、およびさらに多くの言語を支援できます。 O3-MINIを使用して完全なプロジェクトテンプレートを生成できますか？はい、O3-MINIに、Flask、Django、React、Node.JS. Q5などのフレームワークなど、プロジェクトの構造化テンプレートを生成するように依頼できます。 O3-MINIは言語間でコードを変換できますか？ O3-MINIは、ロジックと機能を維持しながら、非常に正確なコード翻訳を提供し、さまざまな技術スタックにコードを簡単に適応させることができます。 O3-MINIは既存のコードを最適化してパフォーマンスを向上させることができますか？はい、コードを分析し、速度、メモリの使用量、効率を改善するための最適化を提案できます。上記の記事に記載されているO3-MINIプロンプトテンプレートは、このようなコーディングタスクを使用するのに役立ちます。 O3-MINIは、よりクリーンで読みやすいコードを書くのにどのように役立ちますか？ Docstringを生成し、意味のあるコメントを追加し、厄介なコードをリファクタリングして、読みやすく保守可能にします。 o3-miniはCI/CD構成を書き込むことができますか？はい、GitHub Actions、Jenkins、Gitlab CI/CDなどのツールのCI/CDパイプラインスクリプトを生成できます。これについては、上記の記事で上記の記事に記載されているO3-MINIプロンプトテンプレートを使用できます。
以上がすべてのコーディングタスクを支援する10 O3-MINIコーディングプロンプトの詳細内容です。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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