코드 오류 디버깅
샘플 프롬프트 :
“PostgreSQL 데이터베이스에 연결되는 Python Flask 프로젝트를 설정하기위한 구조화 된 템플릿과 가이드를 제공 할 수 있습니까?” O3-Mini의 응답 :
3. 언어로 코드를 변환
O3-Mini의 응답 :
코드 출력 :
4. 코드 가독성 향상 “이 [언어] 함수에 대한 docstrings 및 댓글을 생성 할 수 있습니까?
“이 [Language] 코드를 더 읽기 쉽게 만들기 위해 리팩터링 할 수 있습니까?
샘플 프롬프트 :
“사용자 입력을 처리하고 데이터베이스를 업데이트하는이 파이썬 함수에 docstrings와 댓글을 추가 할 수 있습니까?”
O3-Mini의 응답 :
5. 에지 케이스 및 오류 처리에 대한 코드 쓰기
“이 [언어] 함수에 적절한 오류 처리를 추가 할 수 있습니까? [함수 삽입]””
샘플 프롬프트 :
“API 요청을하는이 파이썬 기능에 적절한 오류 처리를 추가 할 수 있습니까?”
7. 코드 최적화 및 성능 향상
코드 출력 :
8. 정규 표현식 생성 (Regex)
“[task]에 대해 [언어]에서 regex 패턴을 생성 할 수 있습니까?”
샘플 프롬프트 :
“이메일 주소를 검증하기 위해 파이썬에서 Regex 패턴을 생성 할 수 있습니까?”
O3-Mini의 응답 :
“[프로그래밍 언어 및 라이브러리]를 사용하여 [목록 데이터 문제]와 같은 문제가있는 데이터 세트를 정리하고 처리 할 수 있습니까? [데이터 세트 삽입]”
“파이썬 및 팬더를 사용하여 결 측값, 중복 행, 잘못된 날짜 형식 및 일관되지 않은 대문자로 데이터 세트를 정리하고 처리 할 수 있습니까?
O3-Mini의 응답 :
코드 출력 :
10. 자동화 용 쉘 스크립트 작성
3 19. cron 로 자정에 매일 백업을 예약하십시오
<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 '$' sign
}
df = pd.DataFrame(data)
# Convert Sales column to float
df["Sales"] = df["Sales"].astype(float) # ? This line throws a ValueError
# Calculate total sales per category
total_sales = df.groupby("Category")["Sales"].sum()
print(total_sales)</em>
<em>import pandas as pd
# Sample data
data = {
"Product": ["Laptop", "Headphones", "Smartphone", "Monitor", "Mouse"],
"Category": ["Electronics", "Electronics", "Electronics", "Accessories", "Accessories"],
"Sales": ["00", "0", "0", "0", ""] # Sales values contain a '$' 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. CI/CD 파이프 라인 구성 작성
샘플 프롬프트 :
"메인 브랜치로의 푸시마다 테스트를 실행하고 AWS S3에 배포하는 GitHub 작업을 사용하여 Node.js 프로젝트에 대한 CI/CD 파이프 라인 구성을 생성 할 수 있습니까?"
O3-Mini의 응답 : 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)
9. 데이터 정리 및 처리 지원
q1. O3-Mini가 다른 코딩 AI 모델보다 더 나은 이유는 무엇입니까? O3-Mini는 OpenAI의 코딩 및 추론을위한 가장 진보 된 모델입니다. 벤치 마크 테스트에서 DeepSeek-R1 및 Claude 3.5와 같은 모델을 능가하여 개발자에게 신뢰할 수있는 선택입니다. O3-Mini는 복잡한 오류를 디버깅하는 데 도움이 될 수 있습니까? 예, O3-Mini는 오류 메시지를 분석하고 근본 원인을 식별하며 다양한 프로그래밍 언어에 대한 수정 사항을 제안 할 수 있습니다. 위의 코딩 프롬프트는 이러한 작업에 대해 O3-MINI를 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다. O3-MINI는 여러 프로그래밍 언어를 지원합니까?
위 내용은 모든 코딩 작업에 도움이되는 10 O3-MINI 코딩 프롬프트의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!