ChatGPT의 5가지 주요 기능은 코드 품질을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다
ChatGPT는 현재 코드 개발 방식에 혁명을 일으키고 있지만 대부분의 소프트웨어 개발자와 데이터 전문가는 여전히 ChatGPT를 사용하여 작업을 개선하고 단순화하지 않습니다.
그래서 저는 일상 업무의 속도와 품질을 향상시키기 위한 5가지 기능을 간략하게 설명하려고 왔습니다.
일상 업무에 사용할 수 있습니다. 이제 함께 알아볼까요?
참고: ChatGPT에서는 키 코드나 정보를 사용하지 마세요.
01. 프로젝트 코드 생성을 위한 프레임워크
ChatGPT는 새 프로젝트를 처음부터 만들 때 저의 비밀 무기입니다. 몇 번의 프롬프트만으로 내가 선택한 기술, 프레임워크 및 버전을 포함하여 필요한 코드 뼈대를 생성했습니다. 최소한 한 시간 정도의 작업 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 내 문서(또는 팀의 문서)를 정리하고 최신 상태로 유지하는 데도 도움이 됩니다. 마치 팀에 플러그인을 추가하는 것과 같습니다.
예를 들어 외부 API를 사용하고 싶다면 ChatGPT에 초기 코드 구조 초안을 요청하면 됩니다.
Python을 사용하여 외부 API 통합을 위한 상용구 코드를 생성하세요.
ChatGPT 즉석 답변:
심지어 Selenium을 사용하여 LinkedIn을 스크랩하는 프레임워크를 요청할 수 있으며 ChatGPT에서는 다음과 같은 결과를 제공합니다.
from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys import time # Initialize the web driver driver = webdriver.Firefox() # Navigate to LinkedIn driver.get("https://www.linkedin.com/") # Find the email and password input fields email = driver.find_element_by_id("username") password = driver.find_element_by_id("password") # Enter your credentials email.send_keys("YOUR_EMAIL") password.send_keys("YOUR_PASSWORD") # Click the login button driver.find_element_by_xpath("//button[@type='submit']").click() # Wait for the page to load time.sleep(5) # Navigate to the profile of the desired user driver.get("https://www.linkedin.com/in/USER_PROFILE_NAME") # Extract the information you want from the page name = driver.find_element_by_xpath("//span[@]").text location = driver.find_element_by_xpath("//span[@]").text print(name) print(location) # close the browser driver.quit()
쉽죠? 상상할 수 있는 모든 프로젝트로 ChatGPT에 도전해 보세요.
02. 조사 및 비교
특히 선택할 수 있는 옵션이 여러 개인 경우 구현 방법을 결정하는 것이 어려울 수 있습니다. 내가 선호하는 접근 방식은 각 방법에 대한 기본 개념 증명을 만든 다음 비교하는 것입니다. 그러나 ChatGPT의 도움으로 프로세스가 훨씬 간단해졌습니다.
이제 내 코드 개발에 가장 적합한 옵션이나 라이브러리가 무엇인지 전문가의 의견을 직접 물어볼 수 있습니다. 이를 통해 의사 결정 과정에서 시간과 에너지를 절약하고 업무에 가장 적합한 도구를 사용할 수 있습니다.
지리 공간 데이터로 작업하고 싶지만 Geopandas를 사용해야 할지 Plotly를 사용해야 할지 잘 모르겠다고 가정해 보겠습니다. ChatGPT에 비교를 요청할 수 있습니다. 유형을 포함하면 두 라이브러리 간의 주요 차이점에 즉시 답변해 줍니다.
스크린샷 소스 거판다와 플롯의 차이점을 설명해 준 ChatGPT와 채팅하세요.
지금 웹사이트를 스크랩하고 싶다면 가장 좋은 라이브러리가 무엇인지 물어보면 됩니다. ChatGPT는 Python에서 가장 널리 사용되는 웹 스크래핑 라이브러리를 사용하여 답변합니다.
ChatGPT를 사용한 스크린샷 소스 채팅, ChatGPT는 가장 인기 있는 크롤링 사이트를 설명합니다.
크롤링하려는 사이트에 가장 적합한 옵션이 무엇인지 물어볼 수도 있습니다. 하지만 ChatGPT는 이것이 사이트의 콘텐츠 정책 - 주의하세요.
소셜 네트워크를 스크랩하는 가장 좋은 방법은 무엇인가요?
03. 코드 이해하기
우리 모두는 우리가 만들지 않은 코드베이스를 이해하려고 애쓰는 적이 있습니다. 복잡하고 잘못 구성된 코드(스파게티 코드라고도 함)를 탐색하는 것은 실망스럽고 시간이 많이 걸리는 작업일 수 있습니다.
하지만 ChatGPT를 사용하면 새로운 코드 기반을 이해하는 것이 훨씬 쉬워집니다. 이제 코드의 기능을 설명해달라고 요청하고 즉시 이해할 수 있습니다. 더 이상 잘못된 코드를 해독하는 데 귀중한 시간과 에너지를 낭비하지 마세요.
Linkedin을 긁어내려고 하는데 인터넷에서 Linkedin 취업 기회 웹사이트를 아래로 스크롤해야 하는 임의의 코드를 발견했다고 가정해 보겠습니다.
다음 코드의 기능은 무엇입니까?
#We find how many jobs are offered. jobs_num = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,"h1>span").get_attribute("innerText") if len(jobs_num.split(',')) > 1: jobs_num = int(jobs_num.split(',')[0])*1000 else: jobs_num = int(jobs_num) jobs_num = int(jobs_num) #Here I choose manually a number of jobs, so it wont take that long: jobs_num = 1000; #We create a while loop to browse all jobs. i = 2 while i <= int(jobs_num/2)+1: #We keep scrollind down to the end of the view. driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);") i = i + 1 print("Current at: ", i, "Percentage at: ", ((i+1)/(int(jobs_num/2)+1))*100, "%",end="r") try: #We try to click on the load more results buttons in case it is already displayed. infinite_scroller_button = driver.find_element(By.XPATH, ".//button[@aria-label='Load more results']") infinite_scroller_button.click() time.sleep(0.1) except: #If there is no button, there will be an error, so we keep scrolling down. time.sleep(0.1) pass
ChatGPT는 위의 코드를 매우 자세하게 즉시 설명하며, 코드의 특정 섹션 내에서 더 자세한 내용을 요청할 수도 있습니다. ChatGPT를 조금만 사용하면 됩니다. 그것이 많은 기적을 만들어낼 수 있다는 것을 알게 됩니다.
스크린샷 ChatGPT 채팅, ChatGPT가 내가 이해하지 못한 코드를 설명했습니다
04. 코드에 주석을 추가하면
ChatGPT도 귀하의 제안 요구 사항을 통해 자체 코드의 품질과 유지 관리성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 주석을 한 줄씩 추가하고 게시하기 전에 코드가 적절하게 문서화되었는지 확인할 수 있습니다. 이를 통해 코드에 주석을 추가해야 하는 요구 사항을 충족하고 다른 사람들이 코드를 더 쉽게 이해하고 사용할 수 있습니다.
ChatGPT 可以明显提高了代码可读性、可维护性和与他人协作的能力。
假设之前的代码根本没有注释,我们可以让 ChaGPT 直接给它添加注释。
以下是ChatGPT为代码添加注释 :
# Find the number of jobs offered on the website jobs_num = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,"h1>span").get_attribute("innerText") # Check if the number of jobs contains a ',' and if so, convert it to number * 1000 if len(jobs_num.split(',')) > 1: jobs_num = int(jobs_num.split(',')[0])*1000 else: jobs_num = int(jobs_num) # Convert jobs_num to an integer jobs_num = int(jobs_num) # Set the number of jobs to scrape to 1000 jobs_num = 1000; # Initialize a counter variable to scroll through the jobs i = 2 # Start a while loop to scroll through the jobs while i <= int(jobs_num/2)+1: # Scroll to the bottom of the page driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);") # Increment the counter variable i = i + 1 # Print the current number of jobs scrolled through and the percentage of completion print("Current at: ", i, "Percentage at: ", ((i+1)/(int(jobs_num/2)+1))*100, "%",end="r") try: # Try to locate the "Load more results" button and click on it infinite_scroller_button = driver.find_element(By.XPATH, ".//button[@aria-label='Load more results']") infinite_scroller_button.click() # Sleep for 0.1 seconds time.sleep(0.1) except: # If the button is not present, sleep for 0.1 seconds and continue scrolling time.sleep(0.1) pass
令人印象深刻吧?基本可以添加注释的代码均添加了。
05.使用某种风格重写我们的代码
ChatGPT 不仅是理解陌生代码的宝贵工具,而且还可以帮助我们确保自己的代码遵循行业标准和惯例,通过要求它更正我们的代码以符合 Pep-8 约定,或者甚至为我们的编码风格创建自定义约定,我们可以避免在合并来自不同存储库或团队的代码时进行昂贵且耗时的重构。
这有助于简化协作流程并提高效率,总的来说,ChatGPT 是一个多功能工具,可以提高我们代码库的质量和可维护性。
如果我们让ChatGPT用Pep-8标准写之前的代码,它会直接给我们重构后的代码。
你能用 Pep8 标准重写下面的代码吗 ?
屏幕截图 ChatGPT 聊天,ChatGPT 按照 Pep8 标准提供我们的代码
总结
我希望读完本文后,您会意识到 ChatGPT 可以帮助我们提高工作效率并创造更高质量的输出。我知道很容易陷入认为人工智能最终会接管我们工作的陷阱,但正确的人工智能可以成为一种强大的资产,想办法让它可以为我们所用。
然而,重要的是要记住,批判性思维在与 AI 合作时仍然是关键,就像在与我们的人类同事合作时一样。
因此,在您急于实施 AI 生成的响应之前,请确保先花时间审查和评估它们。相信我,这最终是值得的!
如果 ChatGPT 的其他一些优秀功能让您感到惊讶,请您在留言区告诉我,让我们一起努力让人工智能为我们服务。
위 내용은 ChatGPT의 5가지 주요 기능은 코드 품질을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

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