LLM으로 Python 스네이크 게임 구축

최근에는 OpenAI API를 사용하여 Python 및 JavaScript(Next.js)로 앱을 빌드하기 위해 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 많은 프롬프트를 시도했는데, 상상할 수 없는 가능성을 낳고 있다는 것뿐입니다.

귀하가 얻을 수 있는 제품은 다음과 같습니다.

• 텍스트 음성 변환: 텍스트를 음성으로 변환
• 음성을 문자로
• 이미지 생성: DALL-E API를 사용하여 텍스트로 이미지를 생성하거나 조작합니다
• 이미지에 캡션을 생성합니다. 이 캡션 이미지 앱을 확인해 보세요

이 가이드에서는 프롬프트를 사용하여 Python에서 스네이크 게임을 빌드하고, 응답(출력)을 반복하고, 코드 결과를 테스트하는 방법을 보여줍니다. 결과가 요구 사항을 충족하지 않으면 원하는 출력을 얻을 때까지 메시지를 다시 표시합니다. 신속한 엔지니어링 기술을 배우면 처음으로 최상의 결과를 얻을 수 있으므로 지속적인 반복을 피하는 데 도움이 됩니다.

시작해 보세요!

전제 조건

이 튜토리얼에서는 생성된 코드가 ChatGPT에서 생성되므로 Python을 알 필요가 없습니다. 따라서 ChatGPT 계정만 있으면 됩니다.

ChatGPT 무료 버전을 사용하면 스네이크 게임에 대한 정확한 결과를 얻을 가능성이 거의 없습니다. 왜냐하면 ChatGPT 무료 버전은 코드에 좋지 않은 오래되고 성능이 떨어지는 LLM(GPT-3.5)을 사용하기 때문입니다. . 구독할 여유가 있다면 ChatGPT Plus로 업그레이드하세요.

ChatGPT와 별도로 사용할 수 있는 또 다른 좋은 LLM 옵션은 lmarena입니다.

링크를 방문하여 다음을 수행하세요.

• 상단 메뉴바에서 '다이렉트 채팅'을 선택하세요
• 드롭다운의 "채팅할 모델 선택"에서 "chatgpt-4o-latest" 또는 "laude-3-opus-20240229"를 선택합니다.

스네이크 게임 만들기

작동하는 게임을 위해서는 선택한 LLM에 수행해야 할 작업에 대한 명확한 지침이 포함된 프롬프트(입력)를 제공하세요.

게임을 제대로 작동시키기 위해 따라야 할 단계는 다음과 같습니다.

첫 번째 메시지

I want to create a snake game using Python, what steps do I need to do that?

이 프롬프트에서는 라이브러리, 파이 게임 설치, 게임 환경 설정, 게임 실행, 디버깅 및 최적화(게임 테스트 및 코드 성능 확인)까지 따라야 할 단계별 가이드를 간략하게 설명합니다.

코드 컴파일을 시도해 볼 만한 또 다른 메시지는 다음과 같습니다.

Provide the code for the snake game in Python. The code should include all the details and features described above.

또한 앱을 더 예쁘게 만들기 위해 배경색을 변경하는 프롬프트를 정의하고, 코드에서 세션을 강조 표시하고, 뱀의 속도를 조정하는 또 다른 프롬프트를 정의할 수 있습니다.

전체 소스 코드는 이 요지를 확인하세요.

결론

프롬프트는 LLM 제공 연습과 관련된 기술입니다

특정 작업을 위해 AI에 제공되는 지침 및 컨텍스트입니다.

이 가이드에서는 제대로 작동하는 애플리케이션을 얻기 위해 자연(인간) 언어로 앱을 프로그래밍하는 방법을 보여주었습니다.

결과를 친절하게 공유해 주세요.

즐거운 코딩하세요!!! <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>

위 내용은 LLM으로 Python 스네이크 게임 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!