


Alat pengaturcaraan: ChatGPT! 10 senario penggunaan untuk membantu pembangunan perisian
Dalam artikel ini, anda akan mempelajari tentang sepuluh kes penggunaan praktikal ChatGPT dalam pembangunan perisian dan cara menggunakan ChatGPT untuk nyahpepijat dan menulis kod. Mari kita lihat dengan lebih dekat.
Penterjemah |. kawan baik baru, ia adalah ChatGPT. ChatGPT ialah model bahasa dipacu kecerdasan buatan yang boleh memahami kod dan menjawab soalan dalam bahasa semula jadi. Dengan itu, pengaturcara tidak lagi perlu mencari jawapan dalam halaman dan ulasan Stack Overflow yang tidak berkesudahan, ChatGPT memudahkan "mencari penyelesaian". Dengan ChatGPT, anda boleh bertanya padanya apakah maksud maklumat yang salah dan dapatkan jawapan dengan segera tanpa perlu mengklik pautan dan mengisih ulasan. Teknologi kecerdasan buatan yang canggih ini mengubah permainan untuk pembangun perisian, membolehkan mereka menulis kod dengan lebih pantas, lebih baik dan lebih mudah.
Dalam artikel ini, anda akan mempelajari tentang sepuluh kes penggunaan praktikal ChatGPT dalam pembangunan perisian dan cara menggunakan ChatGPT untuk nyahpepijat dan menulis kod. Mari kita lihat dengan lebih dekat.
1 Tafsiran kod
Pembangun di seluruh dunia sangat mengiktiraf keupayaan ChatGPT untuk memahami kod. Sama ada anda cuba memahami kod anda sendiri atau orang lain, ChatGPT memberikan penjelasan yang jelas dan ringkas tentang cara kod anda berfungsi.
6. Penjanaan/Penyelesaian Kod
Keupayaan ChatGPT untuk menjana kod menyediakan pembangun alat yang berkuasa, terutamanya apabila menyelesaikan tugasan berulang atau kod templat. Dengan pemahaman mendalam tentang pelbagai bahasa pengaturcaraan, ChatGPT boleh menjana coretan kod dengan cepat dan tepat berdasarkan input anda.
Bayangkan anda perlu menulis skrip Python untuk melakukan pengiraan pada set data. Anda tahu rupa data input, dan anda mempunyai idea yang baik tentang output yang sepatutnya, tetapi anda tidak pasti cara menulis kod untuk mengubah input menjadi output yang diingini. ChatGPT boleh membantu anda menulis kod ini.
Menggunakan ChatGPT, anda boleh menjana kod dengan menerangkan tugas atau mengikut kod. Sebagai contoh, anda boleh bertanya: "Saya mempunyai set data transaksi pelanggan dan saya perlu mengira jumlah hasil untuk setiap pelanggan. Bolehkah anda menulis kod Python untuk menyelesaikan tugas ini ChatGPT kemudiannya akan menjana kod yang diperlukan untuk melaksanakan pengiraan dan keluaran. Ini akan menjimatkan banyak masa dan usaha, membolehkan anda mengalihkan perhatian anda kepada aspek lain projek.
7. Analisis Ramalan
ChatGPT boleh digunakan untuk analisis ramalan, membolehkan pembangun meramalkan potensi hasil kod mereka tanpa perlu menjalankannya terlebih dahulu. Ini boleh membantu menangkap ralat lebih awal dan meningkatkan kualiti kod.
Selain itu, ChatGPT boleh membantu mengenal pasti potensi kelemahan keselamatan dalam kod anda. Ini penting dalam dunia yang semakin terhubung hari ini. Terdapat lebih banyak ancaman siber, dan fungsi analisis ramalan ChatGPT boleh membantu anda mengetahui potensi risiko lebih awal. Satu lagi ciri berguna ChatGPT adalah untuk mensimulasikan output kod anda tanpa benar-benar menjalankannya. Ini boleh membantu anda mengenal pasti masalah yang berpotensi tanpa perlu melaksanakan kod setiap kali.
8. Cadangan Pemfaktoran Semula
Apabila bekerja dalam pangkalan kod yang kompleks, kadangkala anda mungkin menghadapi kod yang sukar difahami atau diubah suai. Pemfaktoran semula menambah baik reka bentuk kod tanpa mengubah tingkah laku luarannya. ChatGPT ialah alat yang sangat baik yang menyediakan cadangan pemfaktoran semula, yang boleh membantu anda menulis kod yang lebih mudah diselenggara dan difahami.
Menggunakan ChatGPT, anda boleh memberikan cadangan untuk memfaktorkan semula sekeping kod tertentu. Sebagai contoh, anda boleh bertanya kepada ChatGPT bagaimana untuk meningkatkan prestasi fungsi tertentu. ChatGPT boleh menganalisis kod dan mencadangkan perubahan, seperti menggantikan gelung dengan algoritma yang lebih cekap atau mengalih keluar kod berlebihan. ChatGPT juga boleh mencadangkan corak reka bentuk yang boleh anda gunakan untuk menambah baik struktur kod anda, menjadikannya lebih mudah untuk difahami dan diselenggara.
Anda boleh menggunakannya untuk mengesan bau kod buruk atau anti-corak, kesilapan biasa yang menyebabkan masalah kebolehselenggaraan, kebolehbacaan dan kebolehskalaan kod anda.
9 Kenal pasti kebocoran memori
Kebocoran memori adalah sakit kepala yang biasa bagi pembangun dan amat sukar untuk ditangkap dan dinyahpepijat. Kebocoran memori berlaku apabila program tidak lagi memerlukan memori; ini menyebabkan memori yang tidak digunakan terkumpul secara beransur-ansur, akhirnya membawa kepada masalah prestasi atau ranap.
ChatGPT boleh membantu mengenal pasti kebocoran memori sebelum ia menjadi masalah yang lebih besar. Dengan melakukan analisis statik, ChatGPT boleh mengesan corak kemungkinan kebocoran memori. Ia juga boleh mencadangkan pembetulan untuk mengagihkan memori dinamik apabila ia tidak diperlukan.
ChatGPT juga boleh membantu mengenal pasti kelemahan keselamatan dengan mengimbas kod anda untuk kemungkinan serangan, seperti limpahan penimbal atau limpahan penimbal berasaskan timbunan. Ini boleh membantu memastikan kod anda selamat daripada kemungkinan ancaman. Dengan menggunakan ChatGPT, kebocoran memori mungkin ditemui dan diperbaiki secara proaktif, menjadikan kod anda lebih stabil dan berprestasi.
10. Penyahpepijat itik getah
Pernahkah anda mendengar tentang penyahpepijatan itik getah? Ia menerangkan kod anda kepada itik getah (atau mana-mana objek tidak bernyawa) untuk membantu anda mencari ralat atau kecacatan dalam kod anda. Proses menerangkan kod anda dengan lantang boleh membantu anda mengesan masalah yang mungkin anda terlepas pandang.
Tetapi bagaimana jika anda tidak mempunyai itik getah di tangan? Kemudian gunakan ChatGPT. Menggunakan ChatGPT sebagai itik getah maya anda, anda boleh menaip pemahaman anda tentang kod dalam bahasa semula jadi dan menerima maklum balas dan cadangan. Walaupun ChatGPT gagal memberikan penyelesaian, menaip masalah dan menerangkannya secara terperinci akan membantu anda mengenal pasti dan menyelesaikan masalah dengan lebih cepat. Dengan memecahkan masalah kepada butiran, anda boleh memahami lebih lanjut masalah dan meningkatkan kecekapan dan ketepatan pengekodan.
Kesimpulan
Ringkasnya, ChatGPT ialah alat berkuasa yang boleh membantu anda menulis kod dengan lebih pantas dan lebih baik. Sama ada mentafsir mesej ralat, memahami kod warisan atau menulis skrip ujian, ChatGPT ialah kawan baik anda. Dengan memanfaatkan antara muka bahasa semula jadi dan keupayaan kecerdasan buatan lanjutan, ChatGPT adalah seperti pakar pengekodan di hujung jari anda.
Jika anda belum menggunakan ChatGPT lagi, anda mesti memasukkan ChatGPT ke dalam kerja pembangunan anda. Ia menjadikan pemahaman kod dan menyediakan penyelesaian begitu mudah sehingga membuatkan anda tertanya-tanya: apa yang akan anda lakukan tanpanya. Cuba ChatGPT dan lihat cara ia boleh meningkatkan kecekapan dan ketepatan pengekodan anda.
Pengenalan Penterjemah
Cui Hao, editor komuniti 51CTO dan arkitek kanan, mempunyai 18 tahun pengalaman pembangunan perisian dan seni bina serta 10 tahun pengalaman seni bina yang diedarkan.
Tajuk asal: ChatGPT untuk Nyahpepijat: 10 Kes Penggunaan Praktikal, pengarang: Michael Nyamande
Atas ialah kandungan terperinci Alat pengaturcaraan: ChatGPT! 10 senario penggunaan untuk membantu pembangunan perisian. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



DALL-E 3 telah diperkenalkan secara rasmi pada September 2023 sebagai model yang jauh lebih baik daripada pendahulunya. Ia dianggap sebagai salah satu penjana imej AI terbaik setakat ini, mampu mencipta imej dengan perincian yang rumit. Walau bagaimanapun, semasa pelancaran, ia adalah tidak termasuk

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
